ljg-is
GitHub将概念转化为可理解、可判断、可行动的知识。通过定义边界、运作机制、认知修正与行动指导,帮助用户深度掌握技术或制度概念。
Trigger Scenarios
Install
npx skills add lijigang/ljg-skills --skill ljg-is -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "ljg-is",
"version": "5.0.0",
"description": "把一个名词或概念写成可使用的理解:先用普通话讲清它是什么、与相邻概念差在哪里,再说明它怎样运作、会改写什么判断,最后给出面对它时的行动抓手。USE WHEN 用户问 X 是什么、怎么理解、意味着什么、为什么重要、以后怎样判断或使用;尤其适合技术概念、制度、产品、角色、方法、规范与实践。NOT FOR 单纯查事实、公式证明、逐步操作教程、纵向因果深挖(用 ljg-think)或母题结构(用 ljg-structure)。",
"user_invocable": true
}
把一个名词讲到能用
只给定义,读者可能记住了词,却仍不知道怎样认出它。只讲动词,读者又可能知道它做了什么,却不清楚它究竟是哪一类东西、边界在哪里。
ljg-is 把两者接起来:名词回答「它是什么」,让概念在认知地图里站稳;动词回答「它怎样起作用」,让概念在现实里动起来。真正完成的理解还要继续走一步:它改写了读者原来的什么判断,下次遇到它时又能怎样行动。
它是什么,和什么不一样?
它靠什么动作产生结果?
知道这一点后,我不再怎样想?
下次遇到它,我先看什么、怎样做?
这四个问题是一条理解路径,不是四个正文栏目。文章要像一个人顺着疑惑把事情讲明白,而不是把答案依次填进表格。
赵汀阳的「动词」思想在这里仍然重要,但它是一副有条件的透镜。面对制度、平台、角色或规范,可以继续追问谁选择了这种做法,它怎样改变参与者;面对目标函数、递归这类技术概念,动词首先是对象自身的运算与作用。材料没有显示社会反制,就不把技术说明硬拽成制度批判。
Workflow Routing
| Workflow | Trigger | File |
|---|---|---|
| UnderstandInUse | 把「是什么」与「怎样运作」接成可辨认、可判断、可行动的 Org 解读 | Workflows/TraceCreation.md |
成品标准
一篇合格解读会让读者发生四个连续变化:
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能用一句普通话说出 X 属于什么,以及它与最容易混淆的对象差在哪里。定义要给边界,不能只给比喻或用途。
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能顺着一个真实例子说明 X 怎样起作用。技术概念讲清输入、关键动作和结果;制度概念讲清参与者、规则怎样进入行动以及实际后果。只写对象真正具有的机制。
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能指出自己原来哪种看法需要修改。认知变化必须由前面的定义和机制推出,不另起炉灶追求「深刻」。
-
能在一个具体情境里使用这番理解。行动指导要说清先看什么、怎样判断、何时调整,并能解释为什么。
正文从一个普通读者真的会有的疑惑、误解或使用场景进入,不强制编造人物故事。概念要尽早出现,例子负责验证解释,不负责制造戏剧性。
最后可以落在一句判断、一个行动原则或一个真实未决问题上。哪一种自然,由前文决定;问号不是深度证明。
默认写入:
~/Context/{时间戳}--理解-{目标片段}__is.org
新成品使用 ljg-is-v5 schema。正文使用两到四个随内容生出的标题和四到十个自然段,不把「是什么 / 怎样运作 / 认知改变 / 行动指导」直接用作四个栏目。
判断边界
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定义与理解不同。 用户若只要形式化定义、公式证明或术语翻译,直接回答即可;只有当他想理解概念如何工作、意味着什么或怎样使用时,才进入本技能。
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动词不等于社会创制。 技术对象可以通过计算、映射、比较、压缩或递归起作用,不必虚构一个创造者故事。制度对象才追问选择者、规则与反作用。
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行动指导不是操作手册。 本技能给判断抓手,不替代某个软件、流程或行业的逐步教程。
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理由不能伪造。 区分材料支持的事实和分析者的推断。不知道就缩小判断,不替人物补写动机,也不把一般机制冒充具体案例事实。
Gotchas
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不要把新合同写成新清单。 「定义、机制、启发、建议」若各占一栏,文章仍然生硬。它们应当像一条推理:因为 X 是这样运作的,所以原来的判断不够准确,下一次才应当这样做。
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不要只给用途当定义。 「目标函数用来优化」没有说明它是什么;要补上它怎样给候选方案建立可比较关系,读者才可能把它与约束、指标或奖励区分开。
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不要强制具体场景。 一个真实疑惑往往比虚构工程师或司机更自然。只有当人物行动确实承载机制时才使用故事。
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不要强造赵汀阳式转折。 未选可能、反制、本源和未来不是必填项。它们只有能解释对象,并且有现实根据时才进入正文。
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不要在结尾突然升级尺度。 前文讲算法,结尾忽然质问社会正义,通常不是深刻,而是换了问题。认知改变与行动指导必须能够逐句追溯到已经讲清的机制。
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不要给万能建议。 「保持关注」「综合考虑」「具体问题具体分析」删除概念名后仍然成立,说明它没有使用前文的理解。
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不要让元数据替正文说话。
definition、operation、recognition与guidance是后台索引;正文可以用更自然的说法,但全文读回必须找到同一内容。
Examples
目标函数
不要写:目标函数是优化的灵魂,它最终会反过来支配设计者。
可以写:目标函数是一把供求解过程比较方案的尺子。它给每个候选方案一个
可比较的结果,让程序知道往哪边改进。因此看到「最优」时,先补问一句:
这是按照哪把尺子得到的最优?
绩效考核
先讲清:它是组织定期判断工作表现并连接后续决定的一套正式做法。
再讲它怎样通过指标、叙述或评议进入奖金与机会。由此自然推出:考核不只
记录工作,也会改变人们接下来选择什么工作;设计考核时要检查它正在奖励的
行为,而不能只检查表格是否完整。
边界案例
User: 请给出递归函数的形式化定义并证明这个定理。
→ 不调用 ljg-is;这是形式定义与证明任务。
User: 我知道递归是自己调用自己,但还是不懂它到底是什么,写程序时怎么判断该不该用?
→ 调用 ljg-is;这需要把定义、运作方式、认知修正与使用判断接起来。
Version History
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44f4105
Current 2026-08-28 13:32
从本质提炼重构为结构化理解路径,强调定义、机制、认知改变与行动指导的连贯性,新增成品标准与边界判断。
- edfe3f5 2026-08-20 03:11


