ljg-skills：李继刚的 Claude Code 技能集，19把刀锻造认知流水线

项目信息：https://github.com/lijigang/ljg-skills | ⭐ 4,971 | TypeScript/HTML | Claude Code Skills

一、项目定位与核心哲学

ljg-skills 是一个个人工具箱，作者李继刚为 Claude Code 打造了一套完整的技能体系。这个项目解决的是一个具体问题：AI 对话是一次性的，但认知工作需要积累和复用。

大多数人和 AI 对话后，产出物是一次性的——对话结束，AI 的"记忆"消失，下次重新开始。ljg-skills 的思路是把可复用的认知工作流程封装成技能，让 AI 在每次对话中都能调用经过深思熟虑的专用工具，而不是每次都从零开始摸索。

项目结构分两层：

• 技能（Skill）：单个专用工具，解决一类认知任务
• 工作流（Workflow）：多个技能串联，执行完整的高阶任务

安装方式极其简单（一行 npx 命令），支持 org-mode 和 Markdown 两种格式，分别面向 Emacs/Denote 用户和 Obsidian/VSCode 用户。

二、技能全景图

2.1 技能分类

2.2 技能详解

ljg-card — 内容铸卡（视觉化）

将任意内容（URL / 文本 / 文件）转换为 PNG 视觉卡片。七种模具：

设计哲学：反 AI 生成痕迹。禁 Inter 字体、禁纯黑、禁三等分卡片、禁居中 Hero、禁 AI 文案腔。

ljg-paper — 论文阅读

为非学术人士提取论文核心想法，重理解不重批判。

目标：让一个不懂这个领域的聪明人读完笔记，能复述：

1. 论文在解决什么问题（具体到一个例子）
2. 作者用什么招数解的（机制 + 设计选择的理由）
3. 核心发现是什么（包括最反直觉的副发现）
4. 读者能带走什么洞见

title 写作约束（精髓）：

• 6-15 字，中文母语凝练
• 动词为骨，名词具体
• 自带张力：反直觉 / 对仗并置 / 转折反讽
• 不出现英文术语（RL / HR / Agent / token 等都不行）

正例对照：

ljg-paper-river — 论文溯源

倒读法，递归挖前序论文（最多5层）+ 最新进展，从源头讲述问题演化史。

不是顺着读（从摘要到方法到结论），而是倒着读（这篇论文引用了谁的工作？那个工作又引用了谁？）。最终呈现的是一条问题演化的历史脉络。

ljg-learn — 概念解剖

从八个方向切开一个概念：

1. 历史：最早从哪冒出来 → 怎么变的 → 哪一步拐成了今天的意思
2. 辩证：它的反面是什么 → 正反碰撞后的更高理解
3. 现象：扔掉所有预设，回到事情本身，用日常场景还原
4. 语言：拆字源（中/英/希腊/拉丁）→ 相邻概念的语义网
5. 形式：写一个公式或形式化表达 → 公式在哪里失效
6. 存在：这个概念改变了人怎么活着
7. 美感：它美在哪？用一个具体意象呈现
8. 元反思：我们在用什么隐喻理解它？这个隐喻挡住了什么？

最终压缩成一句顿悟。

ljg-writes — 写作引擎

像手术刀剖开一个观点，一层层剥到底。1000-1500 字。

核心约束：

• 心里放一个具体的人，写给他，不写给「读者们」
• 先亮自己的弯路，再给方向——说服力来自你先错过
• 不确定就说不确定。「大概 70%」比「可能」诚实
• 不借势：不用群体代言（「程序员都知道」），不编造经历
• 不自标深度：禁用「再深入一层」「最深的一层是」

三刀写作法：

1. 切第一刀：问它底下是什么？切出一个读者没看见的层
2. 切第二刀：刚剖出的那层，再往下一层（不重复第一刀）
3. 切到底：直到切不动，诚实说「不确定」也是一种底

ljg-plain — 白话引擎

把任何内容改写到聪明的十二岁小孩也能懂。

ljg-invest — 投资分析

核心判断：项目是否是一台「秩序创造机器」。

ljg-qa — 信息提问机

把文章/论文/书的核心观点抽成 Q-A 链。Q 切要害，A 四段（结论 / 形式化 / 步骤 / 边界）。

ljg-think — 追本之箭

给一个观点或现象，纵向深钻到不可再分的本质。

ljg-rank — 降秩引擎

给一个领域，找出背后不可再少的独立生成器。

ljg-relationship — 关系分析

五层结构诊断 + 精神分析，通过对话引导帮用户"看见"关系真实结构。

ljg-roundtable — 圆桌讨论

求真导向的结构化多人辩证对话，每轮生成 ASCII 思考框架图。

ljg-present — 演讲铸造器

基于 orgmode outline 层级 1:1 视觉化呈现——色块大字、ultra-bold 错位。

核心哲学：Outline 是真理，Skill 是渲染器。不改内容，只改呈现。

三档主题色：black / red / yellow（默认 black 或按 filetags 推断）。可用 -r / -b / -y 覆盖。

视觉语言参考 Felipe Franco / BIG STUDIOS 的 manifesto 美学：

• 整篇一个主题色
• left-aligned 舞台美学
• 超大字 ultra-bold（单字 70vmin、长句 11vmin）
• 多行错位（按 outline 嵌套深度）

ljg-read — 伴读

陪你读任何文本，英文三层翻译（信达雅）+ 结构标注 + 深度提问 + 跨领域旁逸。

ljg-word — 单词精通

深度拆解一个英语单词的核心语义和顿悟时刻。

ljg-travel — 旅行研究

输入城市名，生成深度文化研究文档（org-mode）+ 便携卡片（PNG）。

ljg-skill-map — 技能地图

扫描所有已安装技能，渲染可视化总览。

ljg-push — 推送引擎

把本地 ~/.claude/skills/ljg-* 一键同步到 GitHub（master + md 双分支）。

三、工作流：技能串联

四、安装与使用

4.1 一键安装

# 安装全部技能（全局，org-mode 格式）
npx skills add lijigang/ljg-skills -g --all

# 安装全部技能（Markdown 格式）
npx skills add lijigang/ljg-skills#md -g --all

# 安装单个技能
npx skills add lijigang/ljg-skills -g --skill ljg-card

# 查看仓库中有哪些技能
npx skills add lijigang/ljg-skills -l

4.2 替代方式：git clone

# org-mode 版本
git clone https://github.com/lijigang/ljg-skills.git ~/.claude/plugins/ljg-skills

# Markdown 版本
git clone -b md https://github.com/lijigang/ljg-skills.git ~/.claude/plugins/ljg-skills

4.3 ljg-card 依赖

cd ~/.claude/skills/ljg-card && npm install && npx playwright install chromium

五、设计哲学总结

5.1 核心原则

1. 工具即认知：不是用 AI 加速已有的认知工作，而是用 AI 重新设计认知工作的流程
2. 专门优于通用：每个技能只解决一类问题，但解决得很深
3. 积累优于一次性：技能封装了工作流程，可以在多次对话中复用
4. 输出物优先：最终产出是可见的（PNG / 文章 / 卡片），不是对话记录

5.2 与传统工具的区别

六、相关链接

• GitHub：https://github.com/lijigang/ljg-skills
• Claude Code 文档：https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code
• Skills CLI：https://github.com/vercel-labs/skills