1实现原理 · 为什么它能做到
约束不是负面束缚，而是把无限可能坍缩成「这一个」的那组方程；同一个问题的目标与约束一起才构成题面。
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约束不是在减少可能性，是从无穷里生出特定性。
注：这里在做什么：先重置对「约束」的日常语感，把找约束定位成描述身份而非罗列困难。
三层硬度：硬约束（世界/物理层，违背即系统崩溃）、软约束（规则层，违背有代价）、自设约束（解释/认知层，可重新定义）。
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**硬约束（世界层 / 物理层）**——不可违背，试图违背则系统崩溃。
注：这里在做什么：给每条候选约束定硬度，是准确描述其真实分量的第一步。
七步工序（铺候选/分层归位/真伪定性/找约束错配/找矛盾对/找身份约束/两把透镜收口）只在心里走完，不写进文章。
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工序心里走完，别写进文章——读者看不到你怎么摸的边，但感觉得到底下是摸到实处的。
注：这里在做什么：把过程与成品分开：读者只读结论链条，不看摸边的动作。
收口在解释力：解空间里理性的最优行为，应该正好对上角色在现实中反复做的事，约束才算找准。
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**解释实际操作。** 这是收口，也是这引擎最值钱的地方：解空间里那个理性的最优行为，应该正好就是这个角色在现实里反复做的那些事。
注：这里在做什么：把「约束→解空间」翻译成对具体行为的解释，是本引擎最值钱的落点。
事后闸的第一条也是主判据：解释力——解空间里的理性最优行为能否对上现实中观察到的实际操作。
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1. **解释力（主判据）**——解空间里的理性最优行为，对不对得上现实中观察到的实际操作？
注：这里在做什么：解释力对不上就回工序接着挖，说明少了一条约束或归错硬度。
「怎么办更好」是第二位、不参与诊断：诊断做完才附一两句松动，且不许反过来影响前面的诊断。
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**急着找出口，就会看不清墙**——这是这引擎最容易犯的病，务必压住。
注：这里在做什么：把改造冲动压到描述之后，避免先入为主地美化可撬点。
中文母语化·反坍缩闸：下笔前默念「一个没读过英文的中国人，会这么说话吗？」，踩英语化毛病就整段重写。
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**「一个没读过英文的中国人，会这么说话吗？」**
注：这里在做什么：用一句自检问句把翻译腔与名词化抽象挡在成文之外。
文末配一张 ASCII 结构图，形式跟骨架走；硬约束层禁用一切 Unicode 符号（箭头、方框、圆点等）。
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**硬约束：只用纯 ASCII 字符。** 禁用任何 Unicode 符号（箭头 → ← ↑ ↓、方框 ┌─┐└┘│、圆点 • ● 等）。
注：这里在做什么：把「约束与行为的关系形状」先想清楚再选画法，三形态可选。
输出流程：取时间戳，写入 ~/Documents/notes/{时间戳}--{领域}的约束__constraint.org，frontmatter 见 references/template.org，然后报告路径。
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写入 `~/Documents/notes/{时间戳}--{领域}的约束__constraint.org`，frontmatter 见 `references/template.org`
注：这里在做什么：确定产物形态（org 笔记）与落盘位置。
Gotchas 底线：不把约束写成普通困难、缺点或建议；约束必须能改变解空间，拿掉它允许的行为会变。
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不要把约束写成普通困难、缺点或建议。约束必须能改变解空间；拿掉它，允许的行为会变。
注：这里在做什么：给出「什么不算约束」的反例判据，防止写成泛泛的难点清单。
2核心能力
01给领域/专业/角色/产品找本质约束并分层定性（硬/软/自设）
02真伪定性：识别被误当硬事实的旧解释，用历史闸（别处/别时代是否已跨过去）降级
03约束错配分析：同一目标在各方默认约束不同时其实是不同题面，解释方案分歧
04从约束框出解空间并解释实际行为（解释力收口，本引擎主判据）
05矛盾对分析：几条约束互斥、解空间被夹空，解释角色别扭/看似不理性的行为
06身份约束识别：找拿掉之后角色就不再是自己的那条定义性边界
07两把透镜收口：f 论（约束=定义域）与进化论（约束=选择压）
08文末 ASCII 结构图：解释链图 / 硬度嵌套图 / 约束矛盾图三形态
09与 ljg-rank「降秩」明确分工：降秩往下找生成力，约束往边上找边界
4风险提醒 风险提醒：蓝色 · 知晓即可
风险提醒：蓝色 · 知晓即可
- 纯提示型引擎，结论质量几乎全依赖模型对领域与约束的判断，无可执行的校验器兜底；七步工序只在心里走，过程不透明。
- 把「自设约束」判成硬约束的风险真实存在，而判错硬度会直接扭曲解空间与行为解释。
- 会向用户 Documents 写入 org 文件，虽为纯文本且路径固定，但仍属本地写入。
风险提醒：蓝色，知晓即可。判级对象＝本 skill 目录（skills/ljg-constraint/：SKILL.md + references/template.org）。逐项核实：目录内零脚本、零网络端点、零凭证读取，风险扫描七类全部 0 命中。定蓝而非绿的原因只有一条——SKILL.md 输出节指示把分析写成 org 文件落到 `~/Documents/notes/`，属本地写入（范式：绿=无本地写入，蓝=仅本地读写）。该写入是纯文本笔记、路径固定在用户 Documents 下，无外发、无凭证，故不升档。
5第二遍独立确认
- [ok] 文件构成 — §1 清单仅 SKILL.md 与 references/template.org，无脚本、无资产、无端点。
- [ok] 三层硬度与工序连贯 — 硬/软/自设三层定义与七步工序、心内判据互相一致，解释力被反复点为主判据。
- [ok] 描述优先于改造 — 「松动哪条（第二位，不参与诊断）」与 Gotchas「不要急着写如何突破约束」一致。
- [ok] ASCII 图约束 — 文末结构图规定硬约束层禁用 Unicode 符号，并给出三种可选形态。
- [ok] 风险扫描复核 — §3 七类（URL/凭证/执行/写盘/网络/危险旗标/沙箱）均 0 命中。
- [ok] 判级口径 — 纯指令 + 一处本地写入（org 笔记）→ 按范式落 blue，非 green。
6结论
适合：需要看清某个领域/专业/角色/产品「被什么框住」、想解释其看似古怪或非理性行为、或要拆解一场方案争论为何说不清的用户；也适合识别被误当硬事实的旧解释。
不适合：想往下挖生成机制（用 ljg-rank）、纵向深钻一个观点到底（用 ljg-think）、拆一本书（用 ljg-book）或解剖一个概念（用 ljg-learn）；也不适合只想要一份「如何突破某约束」的战术清单的请求。
安装 agent 直装可复制
① 本站镜像 更新 2026-10-10
方式 A · 人下载镜像包下载 ljg-constraint.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agentf61adce608c1df97…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库lijigang / lijigang/ljg-skills
原始 GitHublijigang/ljg-skills ↗
本 skill commit
9e75497a95许可MIT（仓库根 LICENSE）
本站信息
收录日期2026-09-06
分类基础工具与工作流
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
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