
Ljg Paper
- 45 installs
- 132 repo stars
- Updated March 6, 2026
- lijigang/ljg-skill-paper
Helps with ai & agent building tasks.
About
ljg-paper is a Claude Code skill for ai & agent building. It helps solo builders move faster with AI-assisted development.
- ljg-paper
- AI & Agent Building
- AI-coding skill
Ljg Paper by the numbers
- 45 all-time installs (skills.sh)
- Ranked #7,749 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
- Data as of Aug 2, 2026 (Skillselion catalog sync)
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| Installs | 45 |
|---|---|
| repo stars | ★ 132 |
| Last updated | March 6, 2026 |
| Repository | lijigang/ljg-skill-paper ↗ |
What it does
Helps with ai & agent building tasks.
Files
ljg-paper: 读论文
论文 = 一个增量。已有研究走到了某个边界,这篇论文声称往前推了一步。你的任务:这一步踩在哪儿,踩得稳不稳。
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
所有图表用纯 ASCII 字符。允许:+ - | / \ > < v ^ * = ~ . : # [ ] ( ) _ , ; ! ' " 和空格。禁止 Unicode 绘图符号。
Denote 文件规范
- 时间戳:
date +%Y%m%dT%H%M%S - 可读时间:
date "+%Y-%m-%d %a %H:%M" - 文件名:
{时间戳}--paper-{简短标题}__paper.org - 输出目录:
~/Documents/notes/
Org 文件头
#+title: paper-{简短标题}
#+date: [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags: :paper:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+source: {URL 或来源描述}
#+authors: {作者列表}
#+venue: {发表场所/年份}文件写入后报告路径。
执行
1. 获取内容
- arxiv URL → ljg-fetch 或 WebFetch
- PDF → Read(注意 pages 参数限制)
- 本地文件 → Read
- 论文名称 → WebSearch
确保拿到:标题、作者、摘要、引言、方法、实验/结果、结论。
2. 拆
论文有固定骨架,但骨架下面藏着真正的结构:
- 缺口:已有研究做到了哪里?哪里还没做到?这篇论文填的是哪条缝?
- 假设:显式和隐式的假设。
- 方法:用什么方法填缝?抓住动词结构——它在做什么操作?
- 证据:用什么数据/实验证明方法站得住?主要结果。
- 贡献声明:作者自己说贡献了什么。
3. 榨增量
Before this paper vs after this paper,世界多了什么?
- 一句话:这篇论文让我们知道了什么以前不知道的?
- 核心机制图:用 ASCII 图画出方法的内部结构——组件、数据流、操作关系。看完知道「它内部怎么转的」。
4. 白话方法
为核心机制找一个日常类比,让读者跟着走完就能复述方法逻辑。
- 抓方法的动词结构:什么作用于什么?什么流向什么?
- 在日常经验中找结构一样的东西。类比必须承重——方法的每个关键组件都能映射到类比的一个部分。
- 沿着类比把方法从头到尾走一遍。
类比紧跟 ASCII 图之后,是同一段话的延续。
5. 关键概念
论文中 1-3 个理解全文的钥匙概念。用费曼技巧讲:
- 假设读者完全不懂,从最基础的地方开始
- 每个概念给一个具体例子
- 讲完读者能用自己的话复述
6. 餐巾纸速写
在咖啡馆拿起餐巾纸给朋友画:「以前大家这么想,这篇论文说应该这么想。」
- 识别主流框架和本文框架
- 用 ASCII 图并排或上下放,标注关键结构差异
- 图下一句话点出:从 X 到 Y,核心变化是什么
画结构对比,越简洁越好。
7. 博导审稿
换身份:这个方向上带了二十年研究生的博导。学生拿着论文来找你,你在判断这篇东西值不值得认真对待。论文验的是体系——选题眼光、方法成熟度、实验诚意、写作功力。
用白话说,像在办公室跟学生聊:
- 选题眼光:问题值不值得做?真缺口还是人造缺口?
- 方法成熟度:巧劲还是蛮力?有没有更自然的做法被忽略了?
- 实验诚意:baseline 公不公道?消融到位没有?数字经不经得起追问?
- 写作功力:最该说清楚的地方有没有偷懒?
- 判决:strong accept / weak accept / borderline / weak reject / strong reject,一句话理由。
好的地方说好,差的地方说差在哪儿。
8. 启发
论文读完,问:对我有什么用?三种方式试探:
- 迁移:论文的某个机制/视角,能直接移植升级我体系里的某个零件吗?
- 混搭:论文的某个组件和我已有的东西组合,能产生两者单独都没有的新东西吗?
- 反转:论文的做法和我的默认假设相反吗?照出了什么盲区?
命中的标注类型并展开。没命中的跳过。三个都没命中,说「没有」。
9. 缝合与卫生
按 references/template.org 的结构,将以上结果编织成一篇连贯分析。
写完扫一遍: 1. 否定式排比全文不超过两处 2. 三段式改两项或四项 3. 同一段落破折号不超过两个
列修改清单确认后生成文件。
10. 生成 Org 文件
按 Denote 规范获取时间戳,读 references/template.org,写入 ~/Documents/notes/。
质量标准
- 增量要锐:一句话说出 before vs after。说不出就是没找到。
- 速写要一眼:不看正文也能大致理解变化方向。
- 博导要像博导:有判断力有分寸,最后一句判决。
- 零割裂感:读完像一个人在跟你说「我读了篇论文,它干了啥、好不好、对我有什么用」。
#+title: paper-{简短标题}
#+date: [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags: :paper:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+source: {URL 或来源描述}
#+authors: {作者列表}
#+venue: {发表场所/年份}
* 缺口
{已有研究走到了哪个边界?这篇论文声称往前推了哪一步?一两句话点破。}
{一段话讲清楚这条路径:从什么问题出发,做了什么假设,用什么方法,拿到什么证据,推出什么结论。}
* 增量
{这一步的形状。before this paper vs after this paper,世界多了什么?}
** 一句话
{增量压成一句。读完这句话应该知道论文的核心贡献。}
** 核心机制
{方法的动词结构:什么组件、数据怎么流、操作之间什么关系。这是方法的 X 光片。}
#+begin_example
{ASCII 内部结构图:组件、数据流、操作关系。看完知道「它内部怎么转的」。}
#+end_example
{用图画完了,现在用人话说一遍。为核心机制找一个承重的日常类比,沿着类比把方法从头到尾走一遍,让读者跟着就能复述方法的逻辑。}
** 关键概念
{论文中 1-3 个理解全文的钥匙概念。用费曼技巧从零讲起,每个概念配一个具体例子,讲到读者能用自己的话复述为止。}
* Napkin Sketch
{一张餐巾纸速写:把主流框架和本文框架并排画出来,让读者一眼看出思想的位移。}
#+begin_example
{ASCII 对比图:左/上为主流框架,右/下为本文框架,标注关键结构差异}
#+end_example
{一句话点出核心位移:从 X 到 Y,变的是什么。}
* 博导审稿
{换身份:一个带了二十年研究生的博导,用白话点评这篇论文。行文自然,像在办公室里跟学生聊。}
{选题眼光:这个问题值不值得做?是真缺口还是人造缺口?在这个方向上处于什么位置?}
{方法成熟度:巧劲还是蛮力?有没有更自然的做法被忽略?}
{实验诚意:实验是在证明方法好还是证明作者聪明?baseline 公不公道?数字经不经得起追问?}
{写作功力:哪里偷懒了?哪一段重写能让论文升一个档次?}
{判决:strong accept / weak accept / borderline / weak reject / strong reject,一句话说理由。}
* 启发
{用三个认知算子逐一试探这篇论文对我的体系的冲击。命中的标注算子并展开,没命中的跳过。}
{*Mapping(迁移)*:论文的哪个机制/视角可以移植到我的体系中,升级某个现有零件?}
{*Blending(混搭)*:论文的哪个组件可以和我已有的东西组合,产生两者单独都没有的新东西?}
{*Inversion(反转)*:论文的做法和我的哪个默认假设相反?这个反向揭示了什么盲区?}
{三个都没命中就说「没有」。系统地试过三种操作后的「没有」比随口一说有信息量得多。}