LJG-Xray-Paper: 论文解读 你要做两件事，仅两件： 论文说了什么 ：问题 → 视角 → 结果 对我意味着什么 ：认知卡片（ASCII art 直观展示启发） 其它一切都服务于这两件事。 约束 L0: 通用约束 Org-mode 语法 加粗用 bold （单星号），禁止 bold 标题层级从 * 开始，不跳级 ASCII Art 所有图表、拓扑、卡片，一律使用纯 ASCII 字符绘制。 允许字符集： + - | / \ > < v ^ * = ~ . : # [ ] ( ) _ , ; ! ' " 和空格。 禁止一切 Unicode 绘图符号，包括但不限于： ─ │ ┌ ┐ └ ┘ ├ ┤ ┬ ┴ ┼ ═ ║ ╔ ╗ ╚ ╝ ╠ ╣ ╦ ╩ ╬ ▼ ▲ ► ◄ → ← ↑ ↓ ● ○ ■ □ ◆ ◇ 例外：输出目标为 HTML 文件（浏览器渲染）的 skill 不受此限。 Denote 文件规范 时间戳获取： date +%Y%m%dT%H%M%S 可读时间获取： date "+%Y-%m-%d %a %H:%M" 文件名格式： {时间戳}--{标题关键词}__{标签}.org 输出目录： ~/Documents/notes/ 视觉类输出（HTML/PNG）例外： ~/Downloads/ 或 /tmp/ Org 文件头
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完成动作 文件写入后，向用户报告文件路径。 L1: 认知类约束 认知基线加载 执行分析前，读取以下文件建立认知基线： ~/Documents/know/soul.md — 世界观、思维范式、核心信念 ~/Documents/know/memory.md — 长期记忆、知识连接 诚实原则 delta ≈ 0 是正常结果，不硬凑 没有碰撞就不造卡片 搜不到的信息标注「信息不足」，不编造 压不成一句话 = 还没想透，继续想，别糊弄 认知碰撞卡片 卡片 = ASCII art，视觉优先。 好卡片的标准：遮住文字只看线条，仍能感受到结构关系（分叉、汇聚、层级、对比、拉扯）。 反面教材——文字列表伪装成卡片： +------------------+ | 论文说: X | | 我原来想: Y | | 现在变成: Z | +------------------+ 这不是卡片，是带框的文字。结构关系要用空间布局表达，不是用标签声明。 每张卡片锚定一个具体场景：一个思考方式、一个决策场景、或一个认知盲区的改变。卡片下方附一句金句级启发——能脱离上下文单独成立。 执行步骤 步骤 1：接收论文并预处理输入 用户输入 转换规则 2601.01290 或 arxiv:2601.01290 → https://arxiv.org/html/2601.01290 https://arxiv.org/abs/... 或 .../pdf/... → 替换为 /html/ https://arxiv.org/html/... 直接使用 其他 URL 或 PDF 路径 按原有逻辑处理 arxiv 论文一律转为 /html/ 格式，HTML 版本可直接 WebFetch 抓取全文。 提取标题、作者，填入报告头部。 步骤 2：加载认知参照系 执行认知基线加载（见约束 L1）。 步骤 3：论文说了什么 像跟聪明朋友在饭桌上说"这篇论文干了个什么事"——三句话，人话，不要论文八股： 问题 ：作者要解决什么？ 视角 ：用什么方法/切入角度？ 结果 ：得到了什么？用"实验证明"和"作者推测"自然区分。推测性结论如果有趣，在步骤 4 做成"开放问题"碰撞卡片 零术语规则 ：每个技术概念必须立刻落在读者见过的事情上。不给例子就不准用那个词。 坏："共现概率只取决于隐含空间中的距离（平移对称性）" 好："一月和二月经常出现在同一段话里，一月和七月就很少——距离越近越常一起出现" 道理要长在场景里，不是贴在标签上。 承重概念场景化 ：每篇论文有 2-3 个"承重概念"——去掉它们论文的论证就塌了。这些概念不能用括号注释一笔带过（"gamma：条件熵衰减指数"）。括号注释是给已经懂的人的提示，不是解释。对每个承重概念： 先找一个读者亲身经历过的场景（群聊记录、排队、找路...） 在场景中逐步展开——至少 3 级渐进，让读者在熟悉的事情上"感受到"这个概念在变化 最后才贴技术名字。此时名字是标签，不是定义 判断标准：去掉技术名字，读者仍然知道你在说什么 = 落地成功。只剩括号注释 = 失败。 概念之间的关系同样场景化。不是"alpha 是 gamma 和 beta 的比值"，而是"远处信息的性价比：值多少分 / 有多难够到 = scaling 有多陡"。 普通术语一句话类比即可，不需要场景展开。区分承重与非承重是关键判断。 最后压成一句大白话——像你在电梯里跟完全不懂这个领域的朋友说"这篇论文就是说……"。不准用术语，不准超过一句话。压不成 = 还没想透，继续想。 配一张餐巾纸图（ASCII），画出核心机制。 步骤 4：对我意味着什么 读完这篇论文，我带走什么？ 先用一句话回答：这篇论文的思想，可能改变我的什么？指向一个具体的思考习惯、决策模式、或认知盲区。不是"让我更了解 X"——那是信息增量，不是改变。如果找不到改变，诚实写"delta ≈ 0"。 soul.md + memory.md 提供"我是谁"的背景，但启发不限于已记录的条目。任何能提升我的决策质量的洞见都值得一张卡片： 一个可以直接用的思维工具（之前没有的） 一个改变了某个判断的新证据 一个没想过的角度或盲区 一个对已有认知的补充或修正 对每个有启发的点，生成一张认知卡片（ASCII art）。卡片质量标准见约束 L1。 卡片要直观展示：这个洞见如何改变我的某个思考方式、决策习惯、或打开一个盲区。看一眼就能 get 到启发在哪里。 本 skill 的好卡片示例 ——分叉型： Soul: "做了才懂" | | 但如果结构藏得太深... v +------------------+ | 反馈能暴露结构? | +---+----------+---+ | | YES NO | | 生成优先 降秩优先 (原路径) (先看再做) | | | CTA: 0% vs 94% v v Soul 成立 Soul 需加边界 阈值型（不是线性的，有个转折点）： 我以为: 投入越多，产出越多（线性） 投入 ----+----+----+----+----+----> | | | | | 产出 . . . . . 线性预期 . . . / 实际 . . . _/ <-- 阈值 . . ./ ._..'............ 无效区 | "原来这段全是白费的" | v 决策改变: 不追问"做了多少" 要追问"过没过线" 碰撞有多种形状——分叉、张力、阈值、缺口、翻转。选跟碰撞本身匹配的空间结构，不要把所有碰撞都压成同一种图。 论文的推测性观点如果有趣，也做成碰撞卡片——标注"开放问题"，只有方向没有结论。写一个尖锐的问题，不是温和的 checkbox。值得追就追得下去，不值得追一眼就知道。 步骤 5：生成 Org 报告 按 Denote 文件规范（见约束 L0）获取时间戳 文件名： {时间戳}--paper-{简短标题}__read.org 读取 references/template.org 获取报告结构，按模板填充 写入 ~/Documents/notes/{文件名} 输出质量标准 只有两个部分 ：论文说了什么 + 对我意味着什么。不加别的