李继刚 ljg-skills 中文技能集：21 个 Codex 技能怎么选

中文内容创作者、研究者与知识管理用户可以从 ljg-skills 选择需要的 Codex 能力，形成阅读笔记、分析结构、中文文章或视觉资产，并在安装前看清每项技能的输入、输出、依赖与人工质量检查边界。

这个开源仓库在固定 commit 中收录 21 个自定义 skill。它们不是一个必须整包运行的自动化系统，而是一组按任务安装的指令与资源；本文依据仓库 README、各项 SKILL.md、文件树与 MIT License 做选择说明，没有安装或运行这些技能。

技能合集概览

最稳妥的选择方式是先看任务，再看输入与输出。下面按固定 commit 中的 21 个技能分为四组；每项的质量检查用于帮助你判断结果是否值得继续人工验证，不代表安全认证或实测结论。

包含的 Skills

深度阅读与学习

ljg-blind

能力：从指定日期的 AI 对话识别结构性思维盲区，并匹配微信读书章节。
适合：复盘长期思维习惯。
输入：日期及本地 AI 对话。
输出：盲区分析 Org 笔记。
质量检查：盲区须来自对话证据，不把知识缺口冒充思维盲区。

ljg-classic

能力：把古文原文、注解、句义、意旨图和全章解读排成长 PNG。
适合：古文精读与讲义视觉化。
输入：文言文或古诗文原文。
输出：连续阅读长 PNG。
质量检查：注解与句义对应原文位置，顶部配图不带字。

ljg-learn

能力：从八个方向解剖概念并压成一句顿悟。
适合：深挖概念而非查定义。
输入：一个概念、术语或思想。
输出：Org-mode 概念解剖笔记。
质量检查：八个方向服务同一概念，结尾可压缩为可复述洞见。

ljg-paper

能力：从案例切入，解释论文如何改写旧框架、证据或可行范围。
适合：非学术读者理解一篇论文。
输入：论文链接、PDF、文件或标题。
输出：内容驱动的 Org 阅读笔记。
质量检查：围绕论文证据说明理解变化，不冒充复现实验或同行评审。

ljg-book

能力：用一条贯穿张力重建一本书如何改变判断与行动。
适合：避免逐章摘要的拆书。
输入：书名、PDF、EPUB 或节选。
输出：Org 拆书笔记。
质量检查：场景、书内证据与判断变化形成同一条线。

ljg-read

能力：伴读文本，提供翻译、结构标注、深度提问与跨域旁逸。
适合：主动阅读文章、书、论文或新闻。
输入：文本、文件或 URL。
输出：分层翻译与结构化伴读笔记。
质量检查：区分骨架、肌肉与连接内容，问题紧扣作者论证。

ljg-word

能力：拆解一个英语单词的核心语义与顿悟时刻。
适合：真正掌握单词而非背释义。
输入：一个英语单词。
输出：核心语义深解。
质量检查：解释回到统一核心语义，而非堆砌词典义项。

结构化思考与判断

ljg-qa

能力：把文章、论文或书的核心观点抽成递进 Q-A 链。
适合：复现作者推理而非生成 FAQ。
输入：文章、论文或书。
输出：问题与答案链。
质量检查：问题切中要害，答案包含结论、形式化、步骤与边界。

ljg-rank

能力：把一个领域降到不可再少的独立生成器。
适合：寻找复杂领域背后的少数生成力。
输入：一个领域。
输出：最小生成器集合。
质量检查：生成器彼此独立，并能重新解释主要现象。

ljg-constraint

能力：识别领域、角色或产品的硬约束、软约束与自设约束。
适合：找出解空间与假墙。
输入：领域、专业、角色、产品或争论。
输出：约束地图与可重定义边界。
质量检查：不把旧解释误判为世界级硬约束。

ljg-is

能力：把目标压成从 A 到 B 的最小状态变化，并做跨域迁移检验。
适合：提炼功能本质。
输入：目标、对象或“本质是什么”问题。
输出：最小结构式与 Org 笔记。
质量检查：身份、质量与实现被分离，跨域替换后结构仍成立。

ljg-think

能力：沿一个观点或现象纵向深钻到不可再分的根。
适合：追问为什么与想透一个问题。
输入：观点、现象或问题。
输出：纵向深挖分析。
质量检查：保持单一路径向下，不退化为横向知识清单。

ljg-structure

能力：从信息中找出母题级结构，并用风洞检验因果与边界。
适合：寻找可迁移机制。
输入：一段信息或复杂问题。
输出：结构说明、ASCII 关系图与最小可逆实验。
质量检查：抽象结构能回到具体现象，并明确因果的反例边界。

ljg-invest

能力：围绕项目是否创造新秩序撰写深度投资分析。
适合：分析公司、BP 或创始人访谈。
输入：公司名、BP 或对话记录。
输出：投资分析报告。
质量检查：判断建立在项目材料上，不把“秩序创造”口号当结论。

ljg-relationship

能力：结合五层结构诊断与精神分析式对话，帮助用户看见关系模式。
适合：反复出现的人际冲突。
输入：具体关系问题与后续对话。
输出：关系结构诊断与反思问题。
质量检查：以提问和映照为主，不把诊断包装成直接建议。

ljg-roundtable

能力：围绕议题组织 3–5 位真实人物逐轮交锋，并用 ASCII 图收束。
适合：多视角探索争议议题。
输入：一个明确议题。
输出：圆桌对话、轮次结构图与 Org 全文存档。
质量检查：人物真实、立场形成张力，结构图准确收束分歧。

写作与视觉表达

ljg-plain

能力：把内容改写到聪明的十二岁读者也能理解。
适合：说人话与降低理解门槛。
输入：需要改写的任意内容。
输出：结构服从内容的白话版本。
质量检查：保留原意与关键限制，不用幼稚化换取简单。

ljg-writes

能力：把一个观点写成可理解、可迁移、经得住反例的中文文章。
适合：把思想展开成 1000–1500 字文章。
输入：一个观点或思想素材。
输出：逻辑递进的中文文章。
质量检查：观点经过反例检验，读者能迁移到新情境。

ljg-card

能力：把文本铸成长图、多卡、漫画或白板 PNG。
适合：把内容转成可分享视觉资产。
输入：文本与模式参数。
输出：PNG 卡片或系列视觉。
质量检查：文本由位图和精确排版呈现，内容不被装饰遮挡。

ljg-present

能力：把 Org/Markdown outline 忠实铸成离线 HTML 演讲。
适合：高桥流、标语流和大字投影演讲。
输入：结构化 outline 与可选主题模式。
输出：单文件离线 HTML 演示。
质量检查：一页一个语义动作，顺序与 outline 一致，投影字号达标。

仓库维护

ljg-push

能力：同步本地 ljg-* skills 到 GitHub 的 master 与 md 分支。
适合：维护该技能仓库的双格式发布。
输入：本地已更新的 ljg-* skills。
输出：Org-mode 与 Markdown 两个分支更新。
质量检查：只处理 ljg-* 仓库，并核对两个分支都完成同步。

能力定位

ljg-skills 更像中文知识工作的“能力货架”，不是从采集到交付的单一 workflow。阅读类 skill 负责建立材料理解，思考类 skill 负责改变问题结构，表达类 skill 再把结果写成文章、卡片或演示；仓库维护则是作者侧的专用动作。

这意味着你不需要沿着 21 项顺序执行。一个论文阅读任务可能只需要 ljg-paper；希望把论文观点转换为读者能复述的问答链时，再接 ljg-qa；需要公开表达时，才继续接 ljg-writes 或 ljg-present。

选择逻辑

• 先选输入：已有论文、书或文本时，从 ljg-paper、ljg-book、ljg-read、ljg-classic 或 ljg-word 开始。
• 再选认知动作：需要问答链、概念解剖、约束地图或结构迁移时，再选对应的思考类 skill。
• 最后选交付：只在内容已经稳定时，才用 ljg-writes、ljg-plain、ljg-card 或 ljg-present 改变表达格式。
• 维护动作单独处理：ljg-push 面向该仓库作者的双分支同步，不是普通读者的知识工作 skill。

适合谁

• 中文内容创作者：需要把观点改写、文章生成和视觉表达拆成可检查步骤。
• 研究者与学习者：需要伴读论文、书籍、概念或英语单词，并保留结构化笔记。
• 知识管理用户：偏好 Org-mode 或 Markdown，希望把阅读与思考结果留在本地文件中。
• Codex 用户与开发者：已经理解 Agent Skills 的作用域，准备按单项任务安装自定义能力。

获取与安装链接

项目主页位于 lijigang/ljg-skills，本文事实基线锁定在 commit 160aa60。仓库采用 MIT License；安装前仍应逐项查看对应的 SKILL.md 与资源目录。

仓库 README 将 master 作为 Org-mode 默认版本，并提供 md 分支供偏好 Markdown 的用户选择。使用 -g 会安装到用户级 ~/.agents/skills/，而 -a codex 把目标代理限定为 Codex。

安装与配置步骤

1. 先用列表命令查看当前仓库可安装的技能名，不要仅凭标题全量安装。
2. 选择一个与真实任务直接对应的 skill，阅读它的 SKILL.md、输入要求、资源目录和依赖。
3. 确认使用 Org-mode 的 master 还是 Markdown 的 md 分支，再决定用户级或项目级作用域。
4. 安装一个或少数组合后，用非敏感的小样本验证输出，并人工检查事实、边界与文件写入位置。
5. 只有 ljg-card 在 README 中明确列出额外的 Bun 与 Playwright Chromium 安装步骤；不需要视觉卡片时不要顺带配置。

示例输入

以下命令来自固定 commit 的 README。方括号是需要替换的参数，不要原样输入；执行前请先阅读所选 skill。

bunx skills add lijigang/ljg-skills -l

bunx skills add lijigang/ljg-skills -g -a codex --skill [skill name] -y

bunx skills add lijigang/ljg-skills -g -a codex --skill [first skill] --skill [second skill] -y

bunx skills add lijigang/ljg-skills#md -g -a codex --skill [skill name] -y

预期输出

输出取决于所选 skill：阅读与思考类多为 Org-mode 或结构化文本笔记，ljg-card 生成 PNG 视觉，ljg-present 生成单文件离线 HTML 演示，ljg-push 则面向仓库分支同步。它们没有统一的“运行成功”画面，也不应被描述成同一条自动流水线。

无论输出格式是什么，都应回到对应卡片的质量检查：引用是否来自输入材料、抽象能否落回案例、写作是否保留限制、视觉是否遮挡内容，以及最终文件是否出现在你预期的位置。

使用场景

• 论文理解：先用 ljg-paper 建立基于证据的阅读笔记，再用 ljg-qa 检查推理链。
• 概念学习：用 ljg-learn 做多方向解剖，或用 ljg-word 回到英语词义核心。
• 观点写作：先用 ljg-think 纵向追根，再用 ljg-writes 展开成可迁移文章。
• 公开表达：内容定稿后，按交付物选择 ljg-plain、ljg-card 或 ljg-present。
• 仓库维护：只有维护该项目双分支发布的用户才需要评估 ljg-push。

限制与注意事项

• 本文核对的是固定 commit 中的文档和仓库结构，没有安装、运行或复现任何输出。
• 部分技能依赖本地对话、文件、URL 或外部内容；使用前应确认隐私、访问权限与可接受的联网边界。
• ljg-card 的 README 另列 Bun 安装与 Playwright Chromium 配置，不能把它当作所有技能都已具备的通用依赖。
• master 与 md 分支对应不同文本格式；先选定工作流格式，避免维护两份行为不一致的副本。
• 全量安装会扩大 Agent 可读取的指令与资源范围。安装前查看文件，安装后仍需用真实小任务验证，扫描通过或文档完整都不等于安全保证。
• 关系、投资与解释性输出仍需要领域判断；不要把生成内容当作心理诊断、投资建议、事实核验或同行评审。

常见错误与修复

• 因为数量多就全量安装：先运行列表命令，只选与当前输入和交付物直接对应的技能。
• 忽略分支与额外依赖：先确认 Org-mode 或 Markdown；选择 ljg-card 时再单独核对 Bun 与 Playwright。
• 把生成结果当作验证结论：按每项质量检查回看来源、结构与边界，发布或决策前保留人工复核。

相关工具与 Prompt

如果你还不熟悉自定义技能的目录与作用域，先阅读本站的 Agent Skills 安装指南；准备比较真实效果时，再用评估 workflow 记录输入、输出、错误和人工修订。安全扫描器选择页可以补充安装前检查思路，但静态检查或扫描结果都不能替代来源审查与最小权限。

安装与选择常见问题

• 问：ljg-skills 是什么，包含哪些能力？
  答：它是 lijigang 维护的 Codex 自定义技能集，固定 commit 中有 21 项，覆盖阅读、思考、表达与仓库维护。
• 问：是否需要一次安装全部技能？
  答：不建议。先用 -l 查看名称，再围绕真实任务选择一到两个技能。
• 问：master 与 md 分支有什么区别？
  答：master 是 Org-mode 默认版本，md 提供 Markdown 版本；按现有笔记工作流选择。
• 问：安装后如何判断输出可用？
  答：核对来源忠实度，再检查结构、事实、边界与格式，最后由人决定是否采用。

如果你准备安装或改造这组 skill，请先用一个真实任务验证输入、输出与质量检查，再决定是否扩大到更多技能。

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希望这篇选择页能帮你先找到合适的 ljg-skills，再用可控的小任务判断它是否值得留在真实项目里。

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这个合集最有价值的地方不是技能数量，而是把中文知识工作拆成了可以按需选择的阅读、判断、写作与维护能力。我们的建议是先运行列表命令，再围绕一个真实任务安装一到两个技能，并逐项检查输入、输出和质量要求；不要因为仓库提供全量安装命令，就默认一次装完全部 21 项。需要视觉输出时再考虑 ljg-card 或 ljg-present，并先接受额外依赖；只做阅读与研究时，则优先从 ljg-read、ljg-paper、ljg-book 或 ljg-qa 中选择。本文只核对了固定 commit 中的文档与文件，没有安装或运行这些技能，因此不能把文档描述等同于已经复现的结果。