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lijigang/ljg-skills
GitHub基于结构映射理论，为场景或对象差异寻找精妙类比与隐喻，保留关键关系并解释迁移边界，帮助用户通过新视角理解复杂概念。
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Skills in Collection (28)
基于结构映射理论，为场景或对象差异寻找精妙类比与隐喻，保留关键关系并解释迁移边界，帮助用户通过新视角理解复杂概念。
找个类比
打个比方
有什么精妙的隐喻
用类比讲清两者区别
换个场景理解
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分析用户与AI的历史对话，识别结构性思维盲区（如绕开点、单一取景框等），并结合微信读书推荐相关章节进行补充，最终生成包含证据与分析的完整笔记。
扫盲区
盲区
照盲区
看看我的思维盲区
我昨天想漏了什么
blind spot
/ljg-blind
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提供深度拆书服务，通过梳理全书主线、逻辑关联与理解变化，帮助非专业读者全面掌握书籍核心内容。适用于书名解析或文档阅读场景。
给定书名请求解析
上传PDF/EPUB要求分析
输入'拆书'、'这本书在讲什么'等指令
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将项目资料整理为商业模式画布，生成PNG、HTML及JSON交付物。支持从零构建或更新现有模型，确保信息准确标注来源与推测状态，并提供可视化验收流程。
要求画商业模式画布
把商业信息做成画布卡片
调用 ljg-business-model
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将文本转换为PNG长图、漫画或白板论证卡片。支持全文保真排版及知识可视化，通过HTML排版与图像生成实现内容视觉化。
铸
cast
做成图
做成卡片
做成海报
原文排版
全文卡片
漫画
白板
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将古文经史逐字注解、彩色夹注与章节解读排版为可读长 PNG 长图。支持自动配图，确保注解覆盖率和视觉规范，在临时工作区验收后交付最终卡片。
用户要求对文言文、古诗文做逐字注解或彩色夹注
用户要求生成古文讲义图、章节解读或古文笺排版
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用于分析领域、角色或争论的本质约束，通过硬/软/自设三层定性框定解空间，解释行为逻辑与方案分歧。
用户询问某领域的本质约束
分析方案争论背后的默认约束差异
判断边界是真实硬约束还是旧解释
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提供深度概念讲解，通过通俗语言、具体案例和逻辑推导，帮助用户理解原理、识别应用场景并实现知识迁移。
通俗易懂地讲解
讲透这个概念或公式
费曼讲解
ELI5
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基于独特秩序理论进行深度投资分析，判断项目是否为秩序创造机器。支持通过公司名、BP或对话记录触发，生成结构化报告并自动保存为Org文件。
用户要求写投资分析报告
提供公司名、BP或创始人对话记录并要求分析
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将名词转化为可操作理解的技能，通过定义、运作机制、认知修正与行动指导四个维度，帮助用户区分概念边界并掌握使用判断。
询问概念是什么或含义
需要理解概念如何运作
寻求使用概念的判断抓手
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概念深度解析工具，通过历史、辩证等八维度解剖概念，压缩核心洞见并生成 Org-mode 笔记文件。适用于用户请求解释、拆解或深入理解特定概念、术语或思想时。
解剖概念
概念解剖
explain concept
learn concept
/ljg-learn
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将书籍提炼为2050图书馆借书卡PNG。提取封面、作者及核心「取景框」意向，通过费曼讲解与吉田诚治风格插画呈现，实现视觉化阅读记忆。
用户请求生成「取景框卡」或「图书馆卡」
提供书名并要求制作成一张卡片
输入关键词如 '铸书卡', 'library card', '/ljg-library'
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基于《学习观》知识观，将文稿提炼为包含概念、判别与联结的形式化知识地图。通过节点定义、短公式和语义关系可视化知识结构，辅助深度理解与推理，非普通摘要或地理绘图。
用户调用 /ljg-map
要求把文章、笔记、讲稿画成形式化地图、思考地形图、概念判别与关系图
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针对用户提供的现象，通过四步框架生成机制猜想并联网验证。用于研究现象成因、检验因果与竞争解释，交付有证据支撑的机制及其边界条件。
调用 ljg-mechanism
说「找机制」或「机制研究」
希望用四步框架走一遍
联网验证这个解释
希望研究一个现象怎样发生
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将学术论文转化为非专业读者易懂的解读，通过澄清研究问题、贡献及证据逻辑，生成结构化笔记与研究记录，帮助用户理解结论来源。
用户分享 arXiv 链接或论文 PDF
用户询问论文标题要求解释
用户请求阅读或分析学术文章
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将复杂内容转化为通俗易懂的白话文，确保12岁儿童能理解。支持URL、文本或文件输入，通过口语化重写和红线检查，输出符合Denote规范的Org格式笔记。
用户要求'白话说'
用户要求'说人话'
用户要求'解释一下'
用户提及'plain'或'grok'
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将提纲或讲稿转换为单文件离线HTML演示文稿，支持语义排版、图表及深色主题。
生成演讲幻灯片
按大纲美化内容
制作离线HTML演示
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将本地 ljg-* 技能同步至 GitHub 仓库，自动覆盖 master(org-mode) 和 md(markdown) 分支，含格式转换、README 一致性检查及 git 操作。
用户输入 '/ljg-push'
用户输入 'push skills'
用户输入 '推送 skills'
用户输入 '同步 skills'
用户输入 'sync ljg'
ljg-* 技能更新需发布时
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将文章、论文或书籍的核心观点转化为具有逻辑链条的问答对，强调问题切中要害、答案结构严谨且包含形式化表达，旨在复现作者推理路径而非生成普通摘要。
用户发送'问答', 'Q&A', 'QA', '提问', '抽取问题', '/ljg-qa'
用户分享文章/论文/书并要求提取核心观点为问答对
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用于深度分析特定领域的底层逻辑，通过识别不可再简的独立生成器（秩）来构建强解释力模型。结合基本假设与递归下沉工序，确保理论具备预测力与难以变更性，适用于复杂概念解构。
降秩
找秩
秩是什么
这个领域靠什么撑着
背后是什么
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基于《学习观》下上结构，通过概念辨析、推理还原与迁移检验，帮助用户深入理解文本原意。支持交互式伴读、快进/展开及自测，默认对话展示，不自动保存文件。
用户提供文本希望讲透
用户说「伴读」「陪我读」「读这篇」
用户要求深入浅出地讲解
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关系结构分析助手，结合五层框架与精神分析深度，通过对话引导用户看清关系动力与无意识模式。不给建议只提问，提供ASCII结构图可视化诊断结果，帮助用户发现结构性与模式性问题。
用户提到'关系分析'
用户描述人际关系问题
用户询问关系动态或冲突原因
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模拟真实人物进行多视角结构化辩论，通过主持控场、ASCII图示梳理逻辑，最终将完整讨论内容存档为Org笔记。
圆桌讨论
圆桌
roundtable
辩论
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分析信息深层结构，提取母题与因果骨架，通过风洞推演验证边界。用于机制不明、需探索根本原因的场景，非执行或事实查询。
找结构
母题是什么
结构风洞
背后的结构
不要只做AB测试
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ljg-teach 是基于体验优先的教学 Skill，通过局面选择、意外反馈和结构显化引导用户理解概念。适用于希望透过案例与互动掌握原理的用户，避免直接定义或八维解剖。
调用 '/ljg-teach'
说 '用情境教我'
说 '别先讲答案'
说 '通过案例让我学会'
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深度思维工具，通过纵向追问将观点逐层下钻至本质。触发场景包括用户要求深挖、追本或分析现象根源。
用户要求深入分析观点或现象的本质
用户提出'为什么'类问题并要求纵向挖掘
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深度解析英语单词的掌握工具，通过拆解词源、核心意象及哲学金句，帮助用户超越简单翻译，深入理解单词的深层含义与用法。
用户要求解释特定英语单词
用户希望深入学习单词内涵
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写作引擎，将观点转化为1000-1500字逻辑清晰、案例充分且可迁移的中文文章。适用于写文章、优化思想内容、展开或重写观点。
写文章
优化思想内容
展开观点
改写成逻辑递进的中文
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