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拆一本书,以「问题」为轴心走一条线。五件事:作者在答什么问题(问题),这个问题之前各流派/社会共识怎么答(零点),作者带来什么独特洞见——公式/理论框架/模型/概念四选一——相对共识挪动了什么(位移/delta),落成哪句结论(落点),最后萃一个 takeaway 作为精神内核(行囊)。收尾画一张 ASCII 参考系图(千脑智能式):各流派、旧共识、作者钉到同一张图的位置上,delta 是图上一段看得见的距离,再走两步做预测——看懂这本书在认知史里挪动了哪一步,还能拿它预测书外的新事。Use when user says '拆书', '拆这本', '分析这本书', '这本书在讲什么', '上帝之眼看这本书', '压缩一本书', 'book', or shares a book name wanting structural analysis. NOT FOR 章节摘要(用 Fabric extract_wisdom)、论文(用 ljg-paper)、单一观点深钻(用 ljg-think)、一个领域降秩(用 ljg-rank).
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输入一本书,输出它在认知史里挪动的那一步。
不是读后感,不是章节摘要,不是夸——是把作者的骨架抽出来摆桌上看。
一本书不是孤立物。每本认真写的书都是对一个问题的一次回答——这个问题之前有人答过,有共识压着,作者不满意,才动笔。所以一本书的价值不在它说了什么,在它挪动了什么:之前大家以为 X,作者说不对、是 Y。这个 X 到 Y 的差量(delta)才是书的贡献,其余是布景。
拆书顺着这场挪动走一条线:问题(作者在答什么)、零点(之前大家怎么答)、位移(作者挪了什么)、落点(落成哪句话)、行囊(带走哪一件)。五件事,冷,抽骨架。最后一段热——「认知地图」,把这场挪动画成一张 ASCII 参考系图:流派、旧共识、作者全钉上去,delta 是图上一段看得见的距离,再走两步做预测。找出来是看清,画出来是看见,走两步是据为己有。
每一件单独问一遍。问完串起来——五件事是一条线,不是五个抽屉。
作者真正在答什么?
题目是 topic,问题是 question。topic 是「科技与未来」,question 是「科技演化有没有自己的方向」。拆书先把 question 从 topic 里剥出来——问题找错,后面全错。
问题不会凭空活着。一个问题还值得写一本书,是因为它的默认答案撑不住了——作者看着大家都信的那个答案,觉得不对,才动笔。所以找问题时连着问一句:**作者冲哪个默认答案来的?**这一句先记下,第 2 件事摆零点时兑现。
怎么找:读导言/前言,找"我写这本书是为了……"那一句。读不到,看作者反复回到的那一处——他绕了几百页都甩不掉的东西,问题就在那里。书名往往是答案的种子——KK 的「必然」两个字,是在跟恐惧科技的人说话:这些变化挡不住,焦虑没用。
写完测试:这段拿去描述同领域另一本书,还成立吗?成立 → 太抽象,重写到具体。
这本书动笔之前,这个问题上大家站在哪?
价值是差量,量差量先得有零点。零点就是共识基线:作者写之前,这个问题的默认答案是什么,主要流派各自怎么答。
操作:列 2-4 个主要立场。每个立场一行——谁(流派/人物)+ 他们对这个问题的回答(一句话)。其中标明哪一个是共识:教科书立场、外行的常识、领域里不证自明的那套。
找不到明确流派,退一步问:读者翻开这本书之前,对这个问题的默认想法是什么?那就是基线。
基线要正对作者的不满。第 1 件事记下的那句——作者冲哪个默认答案来的——在这里兑现:基线摆对了,作者看见会说「对,我就是冲这个来的」。摆一堆与作者无关的学术流派 = 摆错了,重摆。
作者带来了什么新东西?相对基线挪动了什么?
先找洞见,形态四选一点名,不堆不并列:
怎么找:他反复用什么工具?他从什么角度切入?他看到 X 第一反应想到的是 Y——这个 Y 就是他的框,框是洞见的载体。框不一定是名词,可以是一个动作("还原到 root cause")、一个区分("自然态 vs 文化态")、一个对照("显性逻辑 vs 隐性结构")。找洞见要够狠——一句话讲清楚,不是一个章节。
然后量 delta,一句话格式:「之前大家以为 X,作者说:不对,是 Y。」 X 来自第 2 件事的基线,Y 是作者的洞见。说不出这句话 = 没量出 delta = 没看见这本书的贡献。
delta 分三档,标明是哪档:
换轴最大。Darwin 不是在「神造的物种谁更完美」上给出新答案,是把轴换成了「时间里的变异与选择」——旧问题整个作废。
强制:必须列出作者独占的术语/列表/区分。
每本好书都有作者独占的「标签」——别人没有、他独有、能 quote。这是拆书的"指纹"。少了它,整段拆书可以套到任何同领域的书上。
拆完看一眼:作者独占的标签出现了几个?0 个 → 你拆的不是这本书,是这本书所属的领域。
作者最后得出了什么?
不是"他举了多少例子",不是"他论证了多少环节"。是:合上书,作者要你带走的那个东西。
往往就一两句话。
检验:把这句话单独抽出来,脱离作者上下文,它还有没有力量?如果只是复述书名,那不是核心观点——是 label。如果只是套话("事物都是辩证的""万物相联"),那是空话。
核心观点要锋利——能立得住,能反驳,能被引用。
不能软。"作者认为人性是复杂的"是软话——什么不是复杂的?
另问一遍:作者最想让读者带走的那一句话是什么?
能直接 quote 最好,quote 不到用最贴近的复述。这一句要锋利到——读者合上书 10 年后还能想起来。
合上书 10 年后只能记一件事——是哪一件?
不是把前 4 段缩短。那是总结,是重复。这一件是从整本书萃出的内核:单独立住、可携带、能让人想回去翻原书。
形态五选一。挑作者最依赖的那一种,不堆,不并列:
怎么判作者最依赖哪一种?看他书里反复回到的是什么——一台看世界的眼镜(取景框)、一对概念区分(模型)、一个被点破的事实(洞见)、一个他造的词(概念),还是一句他亲笔写下的话(金句)。
三行内交付。形态标签 + 内容本体 + 一句话点为什么是这一件。
挑完三检:
收尾一句:带走了这一件,这本书的精神内核就在你手里。
前五段把骨架抽出来摆着,冷的。这一段把整个问题的认知格局画成一张图——不是文字描述的地图,是真画出来的 ASCII 图。
为什么是参考系?《千脑智能》的底:大脑认识任何东西,都是把它的特征挂在参考系的位置上,靠移动和预测来学。各流派对同一个问题吵了几十年,吵的往往不是事实,是位置——他们站在同一张地图的不同地方,或者干脆用着不同的地图。把所有人摆进同一个参考系,谁挨着谁、谁对着谁、作者从哪挪到哪,一眼看见。delta 在文字里是一句话,在图上是一段看得见的距离。
四步:提炼轴、钉位置、标 delta、走两步。
轴不是随便挑的。回到第 2 件事摆的基线:各流派真正吵的是什么维度?那个维度就是轴。一个维度用一条数轴,两个维度用十字坐标。轴的两端都要有名字——一端一个极。
轴还有一层。选哪个维度当轴,本身就是立场——作者把哪个维度当作值得吵的,哪个维度问都不问,那个问都不问的维度就是他不证自明的地基。拆书人比作者多看一眼:看见轴,也看见轴外。图注末尾点一句作者的轴外之物,整张图就有了批判的距离。
测试:每个流派都能在这根轴上找到位置吗?有流派摆不进去 = 轴提错了,重提。
各流派 ●、作者 ★、旧共识文字标明,一个个钉上去。每个点旁边一两行小注:他们对问题的回答。位置要说得出几何理由——谁离谁近(答案相似)、谁在谁的对角(针锋相对)、谁在原点附近(默认立场)。钉完,看到的不再是一串孤立的立场,是一张互相牵着的图。
旧共识的位置到作者 ★ 的位置,看那段距离:方向是什么(往哪个极挪),多远(修正/倒转/换轴)。换轴的画法:作者不落在旧轴上,图上另起一根轴——能看出他跳出了原坐标系。
掌握不掌握就看这步。在图上挪到一个作者没去过的位置——最好挨着继刚自己的世界——用作者的框预测:站这个新位置上,他会说什么?预测完回头对账。猜对了,图就是你的了。
把 Darwin 的图挪到「想法怎么传开」这个新位置。预测:想法也该有变异(每转述一次走样一点)、有选择(合用又好记的被留下)、有时间(一代代传)。对一下——meme 正是这么回事。图预测中了,你就拿住了。
为什么"能预测"就是掌握?还是《千脑智能》的底:大脑学会一个东西的标志,就是还没看见、已经能猜到下一步。你能用作者的框猜中他没写过的事,等于你脑子里真长出了这张图。
#+begin_example / #+end_example 中(保等宽,渲染不碎)问题:智能从哪来——大脑怎么知道世界长什么样?
知识的组织:显式空间结构(参考系)
↑
│
符号主义 AI ● │ ★ Hawkins 千脑智能
(智能=符号规则, │ (每个皮质柱各建参考系
结构悬空无身体) │ 模型,千脑投票出感知)
│
────────────────────┼────────────────────→
与硬件无关 │ 皮质结构决定
│
深度学习 ● │ ● 层级特征检测(旧共识)
(智能=统计权重, │ (特征逐层上行,顶层
无显式结构) │ 汇成"祖母细胞")
│
知识的组织:无显式结构(权重/反应)
图注:
跟前五段反着来。前五段冷、短、抽骨架。这一段可以慢,可以铺开,可以打比方。但几条不变:
四道关,写完各过一遍:
写完整篇拆书,默问自己三个问题——零点、位移、落点,和五件事同一条线。任何一个答不出 → 没拆到位,回头补:
灵魂 = 位移问。三问都答得出 → 这场挪动抓住了。第 5 模块「精神内核」是把这些聚成单一形态——只挑一件带走,作为整本书的指纹。
每段写完做三道测试:
冷静、简洁、犀利、直白。
不夸作者,不贬作者,不替作者辩护,不替作者道歉。
五段,标号 1-5。段内一气呵成,不绕弯。
每段开头一句立住——这一段要 say 的核心是什么。然后展开两三句把它讲透。不要列点列到天荒地老——一段散文胜过十个 bullet。
短句多。介词砍。"通过 / 借 / 凭 / 在 X 上"——能不用就不用。
中文白话——汪曾祺、王小波、阿城那一路。每写完一段默念出声,卡的地方整句重写(不是抠字)。
不要学术腔。"作者论证了""作者认为"少用——直接说作者干了什么。"X 在第 N 章指出……" 全部杀掉。
第 6 段「认知地图」例外——那一段语气转热,可以慢、可以铺开、可以打比方。但白话、反翻译腔、禁切痕风照旧守。
英文母语模型用中文最容易犯的毛病。信号词出现 → 整句重写。
词汇直译信号:
| 翻译腔 | 真实中文 | |--------|---------| | 我接住你 | 我在 | | 我不装 | 直说;不绕弯 | | 给你拥抱(文字上的) | 抱抱;过来 | | 你值得更好的 | 你不该这样 | | 让我们一起... | 我们...(省「让」) | | 提供支持 | 撑你 | | 在情感上 X | 情感上 X(省「在」) | | 这是必要的 | 必须这样;非这样不可 | | 做出选择 / 做出决定 | 选;决定 | | 在这个意义上 | 这么说 | | 拥有...的能力 | 能... | | 进行(研究/讨论/对话) | 直接用具体动词 | | 这片领域 | 这门学问;这套东西 | | 通过 X 抓到 Y | X 动词直接带宾 | | 一是...二是...三是... | 散文式排开,不编号 |
句式英文化信号:
词性英文化信号:
中文意合三省:
朗读关:信号词 grep 抓不到的 frame 级翻译腔,靠默念出声捕。每段默念一遍——卡的地方整句重写,不是抠字。问自己一句:「汪曾祺会这么写吗?」
禁切痕风:prose 交付别用「这一刀」「锋利」(当元描述)「钉死」「砸实」这类自我修辞预告"下面有重话"。内容够不够力,读者自己看得出,不用作者吆喝。
如果用户只给书名——
如果用户给了 PDF / arxiv / 内容——直接读,不用查。
如果是经典书——可以靠 LLM 内部知识,但仍要在心里默问:我说的这条是书里实际有的,还是我编的?编的就删。
date +%Y%m%dT%H%M%S 和 date "+%Y-%m-%d %a %H:%M"~/Documents/notes/{时间戳}--拆书-{书名}__book.org*,加粗用 *bold* 单星号,禁止 markdown 双星号)#+TITLE: 拆书:《{书名}》
#+SUBTITLE: {作者} | {一句话核心观点}
#+DATE: [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+FILETAGS: :book:{书的领域 e.g. philosophy/biology/economics}:
#+IDENTIFIER: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+begin_example / #+end_example 中。tools
把 ~/.claude/skills/ljg-* 里所有更新过的 skills 同步到 github repo (ljg-skills),先推 master 分支(org-mode 输出风格),再切 md 分支(markdown 输出风格)做基础 markdown 化后推。Use when user says '/ljg-push', 'push skills', '推送 skills', '同步 skills', 'sync ljg', or whenever ljg-* skills get updated and need shipping. NOT FOR pushing non-ljg skills or arbitrary git repos.
testing
Paper reader for non-academics. Reads a paper and tells it back as one continuous story — the life of the paper's core proposition (命题), told on a seven-beat spine (主角 / 困境 / 旧路 / 转折 / 解法 / 结局 / 内核): born in a bind on a base-rate ruler, crystallized as a bold conjecture, argued through mechanism and evidence, distilled into a new way of seeing, then walked out of the paper — life-tested and cashed into falsifiable predictions (检验). The job is storytelling that makes the paper land, not academic critique. Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Trigger words: '读论文', '讲论文', '把这篇讲给我听', '分析论文', 'paper', or when user shares an academic paper.
testing
给一个领域,找出背后真正撑着它的几根独立的力。十几个现象砍到不可再少的生成器——砍完能把现象一个个生回来,才算数。Use when user says '降秩', '找秩', '秩是什么', '这个领域靠什么撑着', '背后是什么', or wants to decompose any domain to its irreducible generators.
testing
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.