基础工具与工作流 · lijigang/ljg-skills

ljg-mechanism

针对用户提供的现象,用「看反常—追过程—分解释—带条件迁移」生成机制猜想,并联网核对现象、检验关键因果与竞争解释,交付证据最能支撑的机制及其边界。USE WHEN 用户调用 ljg-mechanism、说「找机制」「机制研究」「用四步框架走一遍」「联网验证这个解释」,或希望研究一个现象怎样发生。NOT FOR 纯概念定义、普通摘要、已有唯一解的操作题或只画地图。

L1 基础 · 登记来源即可V1 已固定Dual-pass Audit
Author lijigangGitHub lijigang/ljg-skills ↗License MIT(仓库根 LICENSE)Commit 9e75497a95
管控等级描述 skill 的能力与建议配套的管控措施,不代表质量或安全认证,也不表示可用或不可用。是否使用由用户和管理者决定。不同 agent 宿主对权限的约束各不相同,请勿假定宿主一定会提供安全兜底。第三方 skill 版权归原作者,使用风险由使用者自行承担。

1实现原理 · 为什么它能做到

整份 skill 是一套纯提示词研究框架:把「看反常—追过程—分解释—带条件迁移」四步写成可反复修正的闭环,产出机制判断而非一次性答案。

skills/ljg-mechanism/SKILL.md
从眼前的现象中找出真正起作用的关系。生成解释后,让它与竞争解释一起接受现实检验;根据证据修正对象、关系或成立条件,给出当前最扎实的机制判断。
这里在做什么:SKILL.md 开篇定位研究方法,强调解释必须经竞争解释与现实检验,允许随证据修正对象/关系/条件。

用 Workflow Routing 做分派:要解释现象就走 DiscoverMechanism.md,要示范/学习走同一框架并展开四环节。

skills/ljg-mechanism/SKILL.md
| 提供现象,希望解释其生成过程并验证 | 阅读 [Workflows/DiscoverMechanism.md](Workflows/DiscoverMechanism.md) |
这里在做什么:入口路由表,把「研究」与「示范」两种诉求都收敛到同一套四步框架。

联网检索是默认动作,用来核对现象与检验机制,并要求把「来源支持的范围」与自身推断、教学设例分开。

skills/ljg-mechanism/SKILL.md
默认使用当前可用的联网搜索与正文获取能力,检验现象和机制。来源支持的范围,与自己的推断、教学设例和未知分开。
这里在做什么:把联网验证写进研究约定,同时给出证据分级纪律,避免把推断当已证事实。

要求把机制讲成「谁在什么条件下通过哪些中间变化生成什么结果」,把「供求/激励/系统」等名称强行展开到可观察过程。

skills/ljg-mechanism/SKILL.md
机制说清「谁或什么,在什么条件下,通过哪些中间变化,生成什么结果」。
这里在做什么:给出机制的合格定义,堵住用抽象名词冒充解释的捷径。

保留彼此竞争的机制,并要求各自写出会让研究改口的区别性预测;无法区分时如实保留并列。

skills/ljg-mechanism/Workflows/DiscoverMechanism.md
如果各个候选在现有条件下都预测同一结果,暂时无法区分。寻找新的观察位置或条件变化;不以解释更顺口、引用更多作为胜负依据。
这里在做什么:把「事后迁就」挡在门外,要求事前写完预测,且不许用文笔/引用数量定胜负。

证据强度分四档表达(范围有支持 / 当前领先解释 / 尚无法区分 / 原始观察需改写),不按链接数或主观分数评定。

skills/ljg-mechanism/Workflows/DiscoverMechanism.md
**机制在所述范围内有支持**:关键过程有现实依据,因果识别或过程证据足以支撑相应措辞,重要竞争解释得到检验;说明尚存的不确定性。
这里在做什么:给出交付时的措辞标尺,保证结论强度与实际证据匹配。

默认只读研究,不自动创建笔记/报告/日志/规则/记忆;联网不可用时只交付推演,不得声称已验证。

skills/ljg-mechanism/SKILL.md
研究默认只读,不自动创建笔记、报告文件、日志、规则或记忆。
这里在做什么:把「研究」与「落盘」解耦,避免未经要求写文件,也限制离线场景下的过度宣称。

2核心能力

01四步机制研究框架(看反常 / 追过程 / 分解释 / 带条件迁移)
02现象口径核验(对象/指标/时段/基准,反选择性样本与分母变化)
03竞争解释管理与区别性预测撰写
04按承重关系定向检索,区分现象/中介/因果三类证据
05证据强度分级与边界表述(含领先解释与具体缺口)
06带条件迁移与反事实推演(改变一个关键条件,预测先变什么)
07示例驱动:给出可直接调用的现象研究场景(收入不增 / 群内问答 / 技术无效)

3外部依赖

KindDependency / Endpoint
network联网搜索与正文获取(由宿主 agent 提供,Skill 只声明默认使用,无固定端点)

4管控建议与判定依据

建议配套管控措施
面向 Agent
可自动加载
面向管理者
登记来源与版本
判定依据(文件路径与关键语句摘要)
  • SKILL.md: 纯提示词指令与规则文本,无脚本执行与外部影响
审计说明: 绿色,直用。判级对象仅本 skill 目录:全目录仅 SKILL.md、Workflows/DiscoverMechanism.md 与 agents/openai.yaml 三个文本文件,零脚本、零依赖、零 URL/端点/凭证/写盘命中(见 bundle §3 风险扫描全为「无命中」)。研究中「默认使用当前可用的联网搜索与正文获取能力」是声明宿主能力的使用,不是 skill 自带的外发代码或固定端点,按判级口径不改档位;研究默认只读、不自动落盘,也无凭证读取。故判 green。

5第二遍独立确认

  • [ok] 无脚本、无可执行代码 — §1 清单三文件全为 text(一个 agents/openai.yaml 配置文本);§3「執行外部程序」无命中,grade 依据成立。
  • [ok] 默认只读、不落盘 — SKILL.md 明写「研究默认只读,不自动创建笔记、报告文件、日志、规则或记忆」,并给出用户另行要求保存时的约束;file_writes 为空成立。
  • [ok] 联网为宿主能力而非自带外发 — 正文写「默认使用当前可用的联网搜索与正文获取能力」「联网不可用…说明只完成了推演」,无具体域名/API/脚本调用;§3 网络请求无命中,故 network_calls 为空、不升档。
  • [ok] 功能声明与实际一致(无夸大) — description 的「生成机制猜想,并联网核对现象、检验关键因果与竞争解释,交付…机制及其边界」在正文的检索章节、四档强度与交付检查中均有对应机制,未夸大。
  • [ok] 证据纪律与反自欺条款真实存在 — Gotchas 与「更新与停止」确有「没找到反例不等于通过验证;未显著不等于无效」「不能把看到结果之后补写的预测当成事前验证」等原文。
  • [ok] 注入面复核 — skill 不执行外部内容,只读研究;DiscoverMechanism.md 另要求「搜索查询只携带研究所需的通用信息,不把原始私密材料发送给外部服务」,属隐私防护设计,无命令注入执行面。

6结论

  • 把「机制」定义成可观察过程,堵住了用抽象名词(供求/激励/系统)冒充解释的常见偷懒。
  • 用区别性预测与竞争解释管理来对抗事后迁就,结论强度分四档表达,措辞与证据挂钩。
  • 认识论纪律密集:反例、未显著、跨域类比、平均/个体口径等边界都写进了 Gotchas,能直接约束模型少下错结论。
  • 适合: 适合需要为一个现象找可检验解释、并愿意接受「领先解释 vs 已验证」区分的研究型用户:产品归因、社会现象、技术效果争议、因果机制初探等;也适合当作一个「防过度声称」的思维模板来调用。
    不适合: 不适合纯概念定义、普通摘要、已有唯一解的操作题或只画地图(description 的 NOT FOR);也不适合要求确定答案、不接受并列解释与不确定性的场合。
    Install Agent-Ready
    ① Verified Mirror 2026-10-10
    Option A · Direct DownloadDownload ljg-mechanism.tar.gz
    sha256: a1a66e49d0ea66b0…
    Option B · Copy Guide for Agent
    install.json
    agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装,无需更多说明。
    ② Upstream GitHub
    GitHub Repo ↗
    Pinned to commit 9e75497a95.