1实现原理 · 为什么它能做到
把一份文章/论文/书读成「为什么—怎么—边界」的问答链，产物是思想骨架重建而非摘要
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读一份东西，把它的思想拆成「为什么—怎么—边界」的问答链。
注：这里在做什么：定调——产物是问答链，Q 与 A 各有硬约束，不做 FAQ 也不做摘要换皮
三条铁律规定 Q 切要害、A 必须四段形式化收口、Q 链要有方向
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*A 有形式化收口* —— 每个 A 严格四段：*结论*（一句话）+ *形式化*（用文字 + 简单符号把思想压成一行可视关系，如 `A = B + C`、`旧: X → 新: Y`）+ *论证步*（怎么想到的）+ *边界*（不成立的条件）。
注：这里在做什么：把「抽思想」落成可检查的格式契约，尤其 A 必须严格四段
Step 2 先立脊柱：写下核心论点与 3-5 个关键转折，作为 Q 链的骨架
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这篇东西的核心论点是什么？它怎么把这个论点撑起来？哪几步是关键转折？
注：这里在做什么：把 Q 链锚在作者的论证脊柱上，脊柱立不住就重读
Q 排序按论证依赖而非章节顺序：先问根问题、再问解法、再问代价
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按论证依赖关系，不按章节顺序。原文先写背景再写方法是叙事需要，但 Q 链应该按「先问根问题，再问解法，再问代价」走。
注：这里在做什么：用「依赖」把 Q 链从目录式罗列变成推理路径
A 四段硬要求：结论可被抄走、形式化一行可视、论证步只走一步、边界只写不成立条件
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*边界*：写「不成立的条件」，不写「未来工作」——前者是诚实度，后者是公关辞令
注：这里在做什么：把「边界」与「缺点」分开，逼出可证伪的适用条件
Step 5 用删除测试检查 Q 链方向感：删一个后续会塌才算路径，否则重排或合并
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如果 Q 之间是平行的（删一个不影响其他），重排或合并。Q 链是路径，不是清单。
注：这里在做什么：用删除测试验证 Q 链的因果依赖
输出强制 org-mode（禁 markdown 语法），并按 denote 规范命名与落盘
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denote 文件名：`{YYYYMMDDTHHMMSS}--qa-{核心主题 5-10 字}__qa.org`
注：这里在做什么：固定输出格式与命名，便于笔记系统按 tag 检索
Q 分动/对/因/界四类，一篇好 Q 链至少混合三类，否则退化成教程/辩论稿/论文/反思
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纯动作问题 = 教程 … 只有混合，才能复刻原作那种「方法 + 代价 + 限制」的真实张力。
注：这里在做什么：用类型混合保证「方法+代价+限制」的真实张力
给出 Q 的禁忌清单（什么是 X、有几个步骤、重要吗、优缺点、对未来意味着什么）
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❌ 「什么是 X？」 —— 一句定义打发，没承重
注：这里在做什么：把教科书式与商学院八股问题挡在生成之后
Gotchas 预列 AI 默认失败模式：教科书腔、A 散掉、按章节提问、堆术语保平安
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*AI 默认会写「什么是 X」型问题* —— 教科书腔。生成后扫一遍，凡是 Q 能用一句定义打发的，重写
注：这里在做什么：预埋常见退化并给出返工动作
2核心能力
01把文章/论文/书抽成 5-10 个有方向的 Q-A 链
02Q 四类设计模板（动作/对比/因果/边界）
03A 严格四段格式（结论/形式化/论证步/边界）
04形式化收口四模式（等式/对比/流向/递进）
05Q 语气重写：学术腔转口语，Q 句 ≤20 字
06Q 链拓扑排序与草图（乱排=FAQ，有依赖=推理路径）
07多来源取内容（URL/arxiv/PDF/直接文本/论文书名）
08org-mode denote 文件命名与结构（标题/引子/Q/收口）
09交付前自检清单（Q 承重、A 四段、形式化可视、无学术腔）
3外部依赖
| 类型 | 依赖 |
|---|---|
| network | 本地 Voice Notification 端点（workflow 执行前通知） |
| api | 宿主网页/文件获取能力（WebFetch / WebSearch / Read） |
4风险提醒 风险提醒：绿色 · 放心使用
风险提醒：绿色 · 放心使用
- 输出依赖具体宿主环境：写死 ~/Documents/notes/ 与本地 31337 通知端点，换环境或目录不存在时会失败
- 抓取外部 URL/PDF 正文整段进入 prompt，存在 prompt injection 面（结果仅本地，危害半径有限）
- 质量高度依赖模型对「Q 切要害」的判断，无自动校验兜底；教科书腔仍可能漏网
判级只依据 skill 自身目录（skills/ljg-qa/ = SKILL.md + References/QuestionDesign.md + Workflows/Extract.md，全为 Markdown，无脚本/二进制/隐藏文件）：零自带可执行代码、零凭证读取、零外部网络端点。目录内出现的 curl -s -X POST http://localhost:31337/notify（本地回环通知）与写 ~/Documents/notes/ 均为 SKILL.md 指示的 agent 宿主动作，按判级口径属宿主行为，不改变档位。
5第二遍独立确认
- [ok] 实现原理＝纯 prompt 编排，无自带可执行代码 — 全目录 3 个文件均为 Markdown（SKILL.md / References/QuestionDesign.md / Workflows/Extract.md）；扫描到的『执行外部程序』只有 SKILL.md 与 Extract.md 各一段 curl 本地通知，无其他脚本。
- [ok] Voice Notification 的 curl 调用真实存在且指向本地回环 — SKILL.md 与 Workflows/Extract.md 各有一段完全相同的 curl -s -X POST http://localhost:31337/notify 命令块，端点仅 localhost，不含任何外部域。
- [ok] 输出路径与命名在 SKILL.md 与 Extract.md 间一致 — 两处都写 ~/Documents/notes/ 与 {YYYYMMDDTHHMMSS}--qa-{主题}__qa.org，denote 前缀 qa- 与后缀 __qa 一致，无冲突。
- [ok] 「5-10 个 Q」数量纪律前后一致 — SKILL.md 未给数量；QuestionDesign.md「数量节制」与 Extract.md Step 3 均为 5-10 个 Q、7±2 最舒服，彼此不冲突。
- [ok] 形式化禁 LaTeX、禁 Unicode 绘图的约束可执行 — QuestionDesign.md 明列允许符号 = ≠ → ← + - × ÷ < > ⊃ ⊂ ⊥ ∧ ∨，禁 LaTeX 与复杂运算式，并给等式/对比/流向/递进四模式与『单独抽出来能否看懂』的检验句，可判定。
- [discrepancy] 风险扫描把正文示例词 token 误报为凭据命中 — §3「憑證/環境變數」5 条命中全部是正文里的『token 经济性』『数据 → token → 答案』等示例词，无任何环境变量或密钥读取；扫描为线索非结论，故 credential_reads 保持空。
- [ok] meta 直采项（stars/installs）无可定位 per-skill 值 — §0 未给 stars/last_push；安装量只有仓库级聚合，按契约 meta.stars / last_push / installs 保持 null。
6结论
适合：适合：把一篇长文/论文/书的论证骨架抽成可顺着走的 Q-A 链、并需要落到本地笔记系统（denote）的作者；想把阅读产出从摘要升级为推理复现的场景。
不适合：不适合：要 FAQ/术语表/阅读理解题等学习辅助产物、只想快速摘要、或不做笔记、不需要输出文件的临时问答。
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-qa.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent1b797a9697841e58…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 ↗
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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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