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以《学习观》的知识观洞察用户文稿,提炼概念、判别依据与有条件的联结,按文稿自身的关系绘制通俗的形式化知识地图;每个节点都有白话定义、短公式和具体语义,图形不预设层级。USE WHEN 用户调用 /ljg-map,或要求把文章、笔记、讲稿画成形式化地图、思考地形图、概念判别与关系图。NOT FOR 普通摘要、逐段改写、地理地图或单独的公式证明。

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洞察并画出文稿的知识结构

输入与交付范围

对象是用户提供的文稿、节选、已有笔记或对话中的明确内容。文件要读取正文;链接要获得实际内容。只取得部分材料时,地图范围限于已读部分。输入无法取得,或不清楚指的是哪份材料时,询问缺少的内容;不从标题臆造全文。

当前任务是提炼思考结构,不默认改写原文、查证整本书或补成一篇新论说。需要校准影响关键关系的事实时,可使用当前环境可用的来源工具;区分「原文主张」「有依据的校准」与「为理解补充的设想」。

洞察所用的知识观

《学习观》提供的是辨认知识的视角:抽象保留某些属性,概念划定对象;判别模型把具体对象接入概念,联结模型描述概念之间的关系。一个人能复述关系,不代表能识别适用对象;实例与关系脱节或错接,都会让看似完整的知识失效。

用这些区别理解当前文稿,而不把书中的术语直接当作输出节点:

所看之处 要辨明什么 图中的落点由内容决定
概念 名字指什么,保留了哪些属性,忽略了哪些差异? 通常是内容节点;连续变量、状态和过程也各有适合的定义
判别 一个具体对象满足什么条件才能归入该概念,证据不足怎么办? 可放在定义、实例标注、条件边中;只有识别过程本身重要时才独立成节点
联结 概念之间有什么关系,其方向、条件与依据是什么? 决定连线、公式,以及整张图的形状;保留集合、数量、因果、约束、张力等不同关系
现实对应与检验 关系对应哪些实例,能推出什么,又会被什么证据推翻或收窄? 用例子与边界把关系讲实;需要时才画应用路径或反馈节点

具象层、概念层、应用层是检查知识联系的背景理解,不是排版要求。成品可以是一张交叉分类图、守恒关系图、条件分支图、反馈环或多种关系相接的网络;这些只是可能形状,不是必须逐项尝试的菜单。结构由实际关系长出,不先选漂亮形状再填名词。

同一概念保持同名和同一定义。关键概念有可理解的所指,关键关系有成立条件;如果这些联系缺失,就在对应位置留下缺口。原文适合演示迁移时,让一个情境沿关系走通;纯分类或比较材料可以靠成员与边界案例说明,不强加预测、行动、验证的通用流水线。

可读的地图

成品通常由一句主判断、少量符号说明、主图、节点解释以及必要的边界组成。按内容调节顺序和篇幅,不填固定栏目。

  • 主图使用能准确显出关系的表示。通常用 Mermaid;集合交叉、二维分类或约束区域用其他清楚的文本图或坐标表示也可以。分组、层级和布局均由内容决定,不默认创建三个 subgraph,也不把所有关系变成流程图。主图放主论点和承重关系,支线过多时拆分,并注明接回主图的位置。
  • 节点以普通中文命名,可带稳定编号和一行短定义式。长公式移到同名节点解释。只为后续真的用到的符号作说明,不预设固定节点数或符号数。
  • 箭头标明「据此归类」「在条件…下」「预测」「比较」「修正」等真实关系;阅读顺序和时间先后不能冒充因果。定义边、作者假设和实证支持的关系按需区分。
  • 有独立分支或反方主张时保留其位置。不能为了一个贯穿故事,把不同案例合成未发生过的事实,也不能用一个顺畅例子取代全文主线。

每个节点的可用定义

每个图中节点,包括辅助节点,都有可对应的解释。通常用短段落承载以下内容;只有并列信息很短时才用表格。

白话定义:它是什么,边界在哪里。类别说成员条件,变量说量的含义和必要单位,过程说输入如何变成输出。用途和比喻不能代替定义。

短公式:以最少的符号明确条件、对应或运算。每个符号有同处或先前给出的含义,整句能翻回普通话。不同性质的节点不用同一种公式硬套。

对象 可选写法 含义
类别 C := {x : x 满足条件 Q} 这类包含哪些对象
变量 等待时间 := 开始处理时刻 − 到达时刻 具体在量什么,单位一致
判别 判别(x) ∈ {属于, 不属于, 不确定} 根据证据判断是否满足条件
确定关系 条件成立 ⇒ 结果成立 保留原文承诺的方向与适用条件
待验关系 条件 —待验证预测→ 结果 提出了可检查的推测,尚未证明
应用 情境 → 归类/对应变量 → 使用关系 → 情境中的结论 展示上下层怎样接通
验证 预测结果 ≟ 独立观察到的结果 检查模型在所测条件下是否有效

具体语义:用一个与材料相符的对象或场景解释公式中各部分对应什么,说明它如何参与相邻关系。材料涉及判断或行动时,再说明它改变了哪一步选择。优先沿用少量贯穿案例;关键的另一分支需要自己的例子时再添加。补充设例要就地标注。

必要边界:足以改变归类、关系或行动的例外,应紧贴节点或连线。没有证据时允许「不确定」;没有定义的阈值保留为未知,不替作者随意补数。关系可能只是相关、倾向或规范,不升级为必然因果。

形式化需要保留的区别

  • 定义决定词如何使用,经验规律需要证据。C := 满足 Q 的对象 与 C 会产生 Y 是两件事。
  • 人的实际判别可能出错;会复述条件并不保证能在新情境识别。公式中的变量对应也要展示,不能把「会计算」当成已经接通现实。
  • A ⇒ B 不自动给出 非 A ⇒ 非 B 或 B ⇒ A。把必要条件当充分条件、把相似当等同,会改变图的结论。
  • 连续变量与数值关系保留单位和范围;不把所有概念都改造成非黑即白的分类。
  • 一个正例不证明普遍关系;图上的「验证」表示检查方法或有限证据,不自动等于已通过。补充的测试情境在揭晓结果后就不再是独立的未见测试。
  • 正确结论不能单独证明前提与对应正确。错误可以发生在判别、变量对应、联结、条件检查或结果解释中。
  • 原文有修辞或模糊口号时,给出它允许的最清楚表达,并标明尚缺的定义或关系。不要用无量纲的乘法、加法或精确概率装饰它;若用「+」表示组成,明确这是组成记号。

读回标准

交付前读回图、节点解释与原文:主论点和重要分支是否仍在,节点与编号是否一一对应,每条关键边的方向与条件是否有依据。读者应能用具体对象说明核心概念与关系,并辨认成立条件或未决处。尤其检查:图的分组和走向是否来自这篇文稿,还是把分析时使用的视角误画成了对象自身的结构。

能解析的图不等于正确或易读的图。若只检查了 Mermaid 语法,不声称已做视觉验收。默认对话交付不另外制作图片、网页或笔记;用户要求相关产物时,再按对应格式完成实际验证。

Source: SKILL.md on GitHub

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  • Gen Agent Trust Hub5d

    The skill is designed to generate industry ecosystem maps as stylized cards. It performs web research to gather industry data, uses an external API for image generation, and executes local Python and Node.js scripts to render the final card output. The analysis found no malicious behavior; all actions are consistent with the skill's stated purpose.

  • Socket5d

    No alerts

  • Snyk5d

    Risk: MEDIUM · 2 issues

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  "version": "1.0.1"
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