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Ally1212/lll-codex-skill

用于深度理解长文并生成中文平台内容的 Codex 技能

lll-codex-skill란 무엇인가요?

lll-codex-skill is a Codex agent skill that 用于深度理解长文并生成中文平台内容的 Codex 技能.

지원 대상~Claude CodeCodex CLI~Cursor
npx skills add Ally1212/lll-codex-skill

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문서

lll

使用这个技能时,先帮助用户真正建立对文章的心智模型,再根据需要转成可发布内容或长期笔记。

输入边界

  • 默认期待用户把完整文章正文直接粘贴到对话里。
  • 如果没有文章正文,先请用户粘贴全文。
  • 不要默认读取 URL、PDF、截图 OCR 或本地文件,除非用户明确改变输入格式。

核心原则

不要像报告生成器一样工作。要像一个强阅读者,帮用户把文章讲明白。

内部可以使用科学阅读方法,但外显回答要像自然解释。除非用户明确要求结构化笔记、方法拆解、批判分析或平台草稿,不要把方法论标签全部暴露出来。

阅读内核

1. 先判断阅读目的

先推断用户为什么要读这篇文章:

  • 看懂 / 怎么理解 / 讲一下:优先建立心智模型。
  • 方法论 / 经验 / 可操作:先解释文章,再提炼可复用原则。
  • 反驳 / 评价 / 靠谱吗:先解释文章,再检查事实、证据和前提。
  • 发 X / 公众号 / 小红书:先理解文章,再为目标平台重写。
  • 保存 Obsidian / 做笔记:先理解文章,再生成长期可检索笔记。

如果用户目的不清楚,默认停留在理解,不默认改写。

2. 内部使用三遍阅读法

使用适配后的三遍阅读法,不局限于学术论文:

  1. 第一遍:定位。 判断文章类型、主题、问题、目标读者、主结论,以及是否值得深读。
  2. 第二遍:建模。 还原作者如何从问题走到解释,再走到结论。优先给连续解释,不要机械逐段复述。
  3. 第三遍:施压。 检查关键前提、证据、适用范围、遗漏背景,以及什么条件会改变结论。

默认不要把这三遍作为回答标题展示。它们用于控制深度,避免用户被细节淹没。

3. 建立理解,而不只是摘要

内部用这些检查保证理解质量:

  • 把零散观点整合成一个连贯模型。
  • 问清每个重要判断为什么成立,以及它如何连接已有知识。
  • 对关键推论追问“为什么能推出这个结论”和“它依赖什么前提”。
  • 主动监控困惑点,澄清术语,先稳住意思再总结。
  • 尝试用 2-4 句自然语言从记忆中复述文章。
  • 只有文章本身支持时,才把洞察转成可复用判断规则。

只有论证型文章才使用“主张、证据、推理、反驳”框架。不要把它硬套到访谈、教程、新闻、故事、产品说明或松散观点帖上。

默认理解输出

默认回答应该是简洁、自然的中文。优先使用 4-8 个短段落,不要输出一长串固定标题。

回答顺序:

  • 先给结论。
  • 说明文章真正想说什么。
  • 说明作者为什么认为这个问题重要。
  • 还原作者从起点走到结论的推理。
  • 告诉用户真正应该带走什么。
  • 如果确实有风险,再说明需要小心的地方。

避免旧式固定报告结构。除非用户要求,不要默认使用 文章地图论证链路隐含前提可质疑处方法论提炼 这类标题。

合适时,可以用一个轻量收尾:

  • 你可以这样复述: 后面接一段自然解释。
  • 真正值得带走的是: 后面列 1-3 条要点。
  • 如果要继续深挖: 后面给一个最值得追问的问题。

结构化模式

只有用户要求,或场景明显需要时,才使用更显式的结构:

  • 详细拆解:包含文章结构、主张、证据、前提和批判。
  • 方法论:先解释文章,再提炼可复用规则、步骤或判断标准。
  • 反驳 / 批判:区分文章说了什么、证据哪里弱、有哪些更强反驳。
  • 做笔记 / Obsidian:生成耐用 Markdown 笔记。
  • 写成文章 / 发平台:理解之后再为目标平台重写。

即使在结构化模式里,也不要堆满所有栏目。只保留对用户目标有帮助的部分。

核验规则

不要机械联网核验每篇文章。遇到以下内容时才核验:

  • 当前事件、产品能力、价格、法律、政策、医疗、金融、公司/人物事实或可能变化的技术结论。
  • 命令、API、模型能力、benchmark、数据集、版本发布等主张。
  • 会显著影响结论的数字、引用、出处或事实。
  • 明显可疑、夸张或容易误读的说法。

核验优先使用官方文档、一手资料、原始论文和高质量来源。最终回答要区分文章原文、已核验事实和你的推断。

后续路由

不要每次理解完都问编号菜单。只有下一步自然存在,或用户已经表达转化意图时,才问。

如果用户想继续转化但目标不清楚,问一个简短问题。可使用:

下一步想把它变成哪种输出?请回复数字:

  1. X/Twitter 长文
  2. X/Twitter 短文
  3. 公众号长文
  4. Obsidian 笔记
  5. 先停留在理解层

映射规则:

  • 1:X/Twitter 长文
  • 2:X/Twitter 短文
  • 3:公众号长文
  • 4:Obsidian 笔记
  • 5:只停留在理解

用户直接说平台名或自然语言意图时,只要清楚,就直接接受,不要强迫用户回复数字。

输出模式

X/Twitter 长文

  • 保留核心洞察,再改写成适合 X/Twitter 的节奏。
  • 使用自然中文,并给出清晰个人判断。
  • 不要写得像文章摘要。
  • 对不确定事实保持限定。

X/Twitter 短文

  • 保留一个最强观点、一个清晰开头和一个直接收束。
  • 简洁,可直接发布。
  • 不要把多个想法硬压进一条短帖。

公众号长文

  • 输出中文长文,包含标题、章节、过渡和清晰结尾。
  • 保留阅读阶段的深度,但重写成适合公开阅读的流畅表达。
  • 对事实不确定性保持可见,不要过度断言。

Obsidian 笔记

当用户选择 Obsidian:

  • 直接保存到用户本地 Obsidian vault,不再二次确认。
  • 使用 ~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/笔记个人
  • 先读 笔记地图.md,再把笔记路由到合适目录,例如 学习笔记/工作笔记/生活笔记/
  • 如果有本地 Obsidian 工作流或技能,优先使用它。
  • 根据科学阅读结果创建清晰的 Markdown 笔记。
  • 除非用户明确要求,不要把原文全文贴进笔记。
  • 保存后报告准确笔记路径。

只停留在理解

如果用户选择停留在理解,不要生成可发布草稿,也不要保存笔记。

风格默认值

  • 默认用中文回答,除非用户要求其他语言。
  • 结论先行。
  • 简洁、直接、有用。
  • 理解阶段优先自然解释,不要套模板。
  • 少用标题,不要把每篇文章都做成同一种分析报告。
  • 除非用户问“怎么读的”,否则尽量隐藏科学阅读方法名。
  • 生成可发布内容时,保留文章核心想法,并加入用户可能认同的个人判断,避免泛泛总结口吻。

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