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/ljg-qa

@cbea579
by lijiganglijigang/ljg-skills7.4k stars
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信息提问机。给一篇文章/论文/书,把核心观点抽成 Q-A 对——Question 切要害,不教科书;Answer 简洁清晰,有形式化收口,逻辑链完整。读者顺 Q 链走过,每个 A 砸下一枚钉子,复现作者整套推理。Use when user says '问答', 'Q&A', 'QA', '提问', '抽取问题', '/ljg-qa', or shares an article/paper/book and asks for Q-A extraction. Triggers when the user wants ideas extracted not as a summary but as a sequence of incisive questions with answered. NOT FOR FAQ generation, glossary creation, or comprehension quizzes — this is intellectual scaffolding, not study aids.

Use this Skill: https://skilld.dev/gh/lijigang/ljg-skills/ljg-qa

This session only. Nothing lands on disk.

WorkflowsExtract.md

≈1.5k tokens on demand. Your agent reads this file only when SKILL.md points to it.

Extract Workflow

把一份信息抽成 Q-A 链。

Voice Notification

curl -s -X POST http://localhost:31337/notify \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "Running Extract in ljg-qa"}' \
  > /dev/null 2>&1 &

输出文本:Running **Extract** in **ljg-qa**...

Step 1: 获取内容

按输入类型走:

输入 工具 注意
URL(普通网页) WebFetch 需要登录的页面用 markdown-proxy
arxiv 链接 WebFetch(HTML 版) 拿 abstract + 方法 + 实验段
PDF / 本地文件 Read 大 PDF 用 pages 参数分段读
直接文本 跳过 直接进入 Step 2
论文/书名 WebSearch 拿到 URL 再走 WebFetch

确保拿到:核心论点 / 论证链 / 关键例子 / 边界讨论。

Step 2: 找观点骨架

读完后沉默 30 秒,回答这一个问题:

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?

写下:

  • 核心论点:一句话
  • 3-5 个关键转折:每个转折一句话

这是 Q 链的脊柱。脊柱立不起来,下面的 Q 都是浮的——回去重读。

Step 3: 设计 Q 链

每个关键转折长出一个或一组 Q。Q 必须满足:

  1. 一句定义答不出来——切要害
  2. 答案能在原材料里找到根据
  3. 跟前一个 Q 有继承关系(Q2 是 Q1 答完后自然冒出来的)

Q 类型四类(动 / 对 / 因 / 界)和模式见 ../References/QuestionDesign.md。一篇好 Q 链至少混合三类。

排序规则: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。

数量:5-10 个 Q。少则不够覆盖,多则读者疲劳。

Step 4: 写 A

每个 A 严格四段,不可省,不可乱:

*结论*:(一句话——能脱离上下文被抄走)

*形式化*:(用文字 + 简单符号把思想压成一行可视关系——见下方"形式化的写法")

*怎么想到的*:
- 步骤 1(短句,只走一步推理)
- 步骤 2
- 步骤 3

*边界*:(这个结论在什么条件下不成立 / 论证还没覆盖什么)

硬要求:

  • 结论:脱离上下文还能被抄走。读者把这句话发给朋友,朋友能 get
  • 形式化:用文字 + 简单符号(→ = ≠ + × ⊃ ⊥ 等)把思想压成一行可视的关系——是"思想的几何",不是"数学的公式"。让读者一眼看出对应关系。详见 ../References/QuestionDesign.md 的"形式化的写法"
  • 论证步:每条只走一步推理,前一步打开后一步的口子
  • 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

形式化的写法(要点)

四种常见模式:

  • 等式:通才 = 协调员;专才 = 干活的
  • 对比:旧: 大模型 = 全栈;新: 大模型 = 协调员
  • 流向:数据 → token → 答案 = 损失 + 浪费
  • 递进:调用 → 接口 → 双语热线

只用 ASCII + 中文。禁 LaTeX、禁复杂数学符号。一行内放完。

Step 5: 检查 Q 链方向感

通读 Q 顺序:

  • 继承:Q1 答完,Q2 是不是自然冒出来?
  • 依赖:把 Q3 删了,Q4 还成立吗?

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。

可以画一张草图(不入 org,只是自己的脚手架):

Q1 ─┬─→ Q2
    └─→ Q3
Q2 ──→ Q4
Q4 ──→ Q5(收口反问)

Step 6: 过红线

逐条扫:

  • 每个 Q 不能用一句定义打发
  • 每个 A 四段齐(结论 / 形式化 / 步骤 / 边界)
  • 形式化句一眼能看出关系——不是数学公式,不是堆术语
  • Q 链有方向(不是并列罗列)
  • 没有「什么是 X」型 Q
  • Q 句 ≤ 20 字(一眼能扫完)
  • 没有学术腔(「值得注意的是」「综上所述」「在……背景下」)
  • A 没有靠堆术语保平安——所有术语翻译成具体动作或物件
  • 5-10 个 Q

任何一条不过,回去改。

Step 7: 写文件

获取时间戳:

date +%Y%m%dT%H%M%S         # → identifier
date "+%Y-%m-%d %a %H:%M"   # → date 字段

denote schema 文件名:{YYYYMMDDTHHMMSS}--qa-{主题}__qa.org

  • qa- 前缀:标记 Q-A 类型(与 ljg-paper 的 paper- 同构)
  • 主题:核心论点的 5-10 字提炼,去标点。优先用方法名/概念名/灵魂句关键字
  • __qa 后缀:keyword tag,便于 denote 搜索

输出路径:~/Documents/notes/

写入后报告路径给用户。

文件结构

#+title:      {一句精炼的核心观点——10-25 字}
#+subtitle:   {原文标题}
#+date:       [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags:   :qa:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+source:     {URL 或来源}

* 引子

(一段话,3-5 句:这篇东西在讲什么,为什么值得拿出来问。带读者落地,不是综述)

* Q1: {一句尖锐的问句,≤ 20 字}

  *结论*:...

  *形式化*:...(如 `A = B + C` / `旧: X → 新: Y`)

  *怎么想到的*:
  - ...
  - ...
  - ...

  *边界*:...

* Q2: ...

  ...

* 收口

(一句话压住整串 Q-A:作者真正贡献的那个东西是什么。不是总结,是命名)

注意:

  • 加粗用 *bold*(org-mode),不用 **bold**(markdown)
  • 列表用 - item,不用 * item(* 在 org 是标题)
  • 分隔用空行或层级,不用 ---
  • 代码用 ~code~ 或 =code=,不用反引号

验收

  • Q 切要害:每个 Q 不能用一句定义打发
  • A 有形式化收口:每个 A 四段齐——结论句能被抄走,形式化一眼看出关系
  • Q 链有方向:删一个 Q 后续会塌
  • 不复述原文:是骨架重建,不是段落改写
  • 中文母语:每句默念听是否像中文人说话——动词驱动、不堆术语、不学术腔

Source: SKILL.md on GitHub

1 warning16d3 checks · Risk SAFE
  • Gen Agent Trust Hub16d

    The skill is designed to extract structured Q-A pairs from external articles, papers, and PDFs. It utilizes standard tools for content retrieval and local shell commands for notifications and file timestamping. While the skill possesses file-writing and network-interaction capabilities, the current implementation is benign. A low risk of indirect prompt injection exists as the skill processes untrusted external content without specific isolation or sanitization measures.

  • Socket16d

    No alerts

  • Snyk16d

    Risk: MEDIUM · 2 issues

Signed by skilld at cbea579. This ties the file your Agent reads to that commit on GitHub. It does not review the instructions.

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Activeupdated 2 months ago
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