谬误清单记再多，如果不知道一个论证到底该满足什么标准，就只能靠模式匹配来判断——看着像滑坡就喊滑坡，看着像稻草人就喊稻草人。碰到没见过的变体，立刻失灵。
Damer 的做法是反过来：先立标准，再用标准定义缺陷。
结构正确：前提在逻辑上能推出结论
一个论证的前提可以全部为真，但如果前提和结论之间的推理关系不成立，结论就是悬空的。
这条听起来像常识，但日常论证中最隐蔽的错误恰恰藏在这里。"他迟到了三次，所以他不重视这个项目"——前提可能为真，但从"迟到"到"不重视"之间跳过了大量未经检验的中间环节。结构不正确的论证，即使结论碰巧是对的，推理本身也是废的。
检验方式只有一个：假设前提全部为真，看结论是否必然或大概率成立。如果前提为真时结论仍然可以不成立，这个论证在结构上就有问题。
相关性：前提必须跟结论有关
前提可以是真的、论证结构可以是对的，但如果前提根本不跟结论相关，整个论证就是在用正确的材料建一座指向错误方向的桥。
诉诸情感、诉诸人身、诉诸传统——这些谬误的共同结构是：提供了一个真实的信息，但这个信息跟要证明的结论没有逻辑关联。"你应该支持这个政策，因为反对它的人品德有问题"——反对者的品德跟政策的优劣没有必然联系。
相关性判断的关键问题：如果这个前提为真，它是否增加了结论为真的概率？如果答案是否，这个前提就是不相关的，不管它本身多么正确。
可接受性：前提本身必须站得住
一个论证的前提如果本身就有问题——未经证实、自相矛盾、循环论证——那建立在它上面的一切都是空中楼阁。
这条原则经常被忽略，因为人们容易把注意力全部放在"推理过程对不对"上，忘了检查起点。"所有成功企业家都是冒险家，他是冒险家，所以他会成功"——推理结构没问题，但大前提本身就不成立。
可接受性不要求前提被证明为绝对真，但要求前提对讨论双方来说是可以合理接受的。如果一个前提本身就需要大量论证才能成立，它就不能直接当作论证的起点。
充分性：证据必须够
前提相关、可接受、推理结构正确——但如果证据太少，结论的强度就撑不起来。
"我认识的两个程序员都内向，所以程序员都是内向的"——每一步都没有逻辑错误，但两个样本不足以支撑一个全称结论。
充分性要求的是：在给定前提下，结论被支持的程度是否足以让一个理性的人接受。这个门槛不是固定的——结论越强（"所有""必然""一定"），需要的证据就越多。声称"可能有关联"和声称"必然导致"，需要的证据量完全不同。
有效反驳：必须回应已知的反对意见
一个论证即使满足了前面四条，如果对已知的强反驳视而不见，它的可信度也会大打折扣。
这是最容易被跳过的一条。人们倾向于只呈现支持自己结论的证据，对已知的反面证据和反对意见保持沉默。Damer 把"有效回应反驳"放进好论证的标准里，意味着：一个不处理反驳的论证，即使看起来证据充分、逻辑严密，也不算完整。
实际操作中，这条要求论证者主动寻找最强的反对意见，正面回应。不是设一个弱靶子打倒，而是找到最有威胁的反驳，解释为什么自己的结论在面对这个反驳后仍然成立。
五条标准不是打分表
这五条标准之间有优先序。结构不正确的论证，讨论相关性没有意义。前提不可接受的论证，讨论充分性没有意义。它们构成一个逐层检查的序列，不是五个平行的维度。
每一个被命名的谬误，都是这五条标准中某一条的某种具体违反方式。掌握标准比记忆谬误名称更重要——标准能帮你识别没有名字的坏论证，谬误名称只能帮你识别已经被编目的那些。