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Ljg Qa

  • 4.2k installs
  • 6.7k repo stars
  • Updated August 4, 2026
  • lijigang/ljg-skills

ljg-qa is an agent skill for extract sharp q-a pairs from articles or papers that walk readers through an author's full reasoning chain.

About

The ljg-qa skill 信息提问机。给一篇文章/论文/书,把核心观点抽成 Q-A 对 Question 切要害,不教科书;Answer 简洁清晰,有形式化收口,逻辑链完整。读者顺 Q 链走过,每个 A 砸下一枚钉子,复现作者整套推理。Use when user says '问答', 'Q&A', 'QA', '提问', '抽取问题', '/ljg-qa', or shares an article/paper/book and asks for Q-A extraction. Triggers when the user wants ideas extracted not as a summary but as a sequence of incisive questions with answered. NOT FOR FAQ generation, glossary creation, or comprehension quizzes this is intellectual scaffolding, not study aids. - 不是 FAQ 生成器("什么是 X" 读者一看就跳过) - 不是摘要换皮(把段落拆成"问/答"两半还是摘要) - 不是知识点列表(孤立的事实碰撞不出洞察) - 不是阅读理解题(提问不是为了考读者,是为了切中作者) 把作者的论证骨架翻出来,每根骨头长成一个尖锐的问题。读者沿着 Q 链读,能复现作者的整套思路 而不是被告知结论。 1. Q 切要害 问的是「为什么这个解法成立」「它跟另一种做法差在哪」「它的代价是什么」「它在哪里失效」,不是「它定义是什么」。一个 Q 必须能让答案承重,不能被一句话敷衍过去。 2. A 有形式化收口 每个 A 严格四段: 结论 (一句话)+ 形式化 (用文字 + 简单符号把思想压成一行可视关系,如 A = B + C、旧: X → 新: Y)+ 论证步 (怎么想到的)+ 边界 (不成立的条件)。形式化是"思想的几何",让读者一眼看出关系。 2. A 有形式化收口 —— 每个 A 严格四段: 结论 (一句话)+ 形式化 (用文字 + 简单符号把思想压成一行可视关系,如 A = B + C、旧: X → 新: Y)+ 论证步 (怎么想到的)+ 边界

  • 不是 FAQ 生成器("什么是 X"——读者一看就跳过)
  • 不是摘要换皮(把段落拆成"问/答"两半还是摘要)
  • 不是阅读理解题(提问不是为了考读者,是为了切中作者)
  • Q 切要害 —— 问的是「为什么这个解法成立」「它跟另一种做法差在哪」「它的代价是什么」「它在哪里失效」,不是「它定义是什么」。一个 Q 必须能让答案承重,不能被一句话敷衍过去。
  • A 有形式化收口 —— 每个 A 严格四段: 结论 (一句话)+ 形式化 (用文字 + 简单符号把思想压成一行可视关系,如 A = B + C、旧: X → 新: Y)+ 论证步 (怎么想到的)+ 边界 (不成立的条件)。形式化是"思想的几

Ljg Qa by the numbers

  • 4,219 all-time installs (skills.sh)
  • +93 installs in the week ending Aug 5, 2026 (Skillselion tracking)
  • Ranked #76 of 688 Office & Documents skills by installs in the Skillselion catalog
  • Security screen: MEDIUM risk (skills.sh audit)
  • Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
At a glance

ljg-qa capabilities & compatibility

Capabilities
不是 faq 生成器("什么是 x"——读者一看就跳过) · 不是摘要换皮(把段落拆成"问/答"两半还是摘要) · 不是阅读理解题(提问不是为了考读者,是为了切中作者) · q 切要害 —— 问的是「为什么这个解法成立」「它跟另一种做法差在哪」「它的代价是什么」「它在哪 · a 有形式化收口 —— 每个 a 严格四段: 结论 (一句话)+ 形式化 (用文字 + 简单符号
Use cases
documentation · copywriting
From the docs

What ljg-qa says it does

1. *Q 切要害* —— 问的是「为什么这个解法成立」「它跟另一种做法差在哪」「它的代价是什么」「它在哪里失效」,不是「它定义是什么」。一个 Q 必须能让答案承重,不能被一句话敷衍过去。
SKILL.md
2. *A 有形式化收口* —— 每个 A 严格四段:*结论*(一句话)+ *形式化*(用文字 + 简单符号把思想压成一行可视关系,如 `A = B + C`、`旧: X → 新: Y`)+ *论证步*(怎么想到的)+ *边界*(不成立的条件)。形式化是"思想的几何",让读者一眼看出关系。
SKILL.md
3. *Q 链有方向* —— Q 之间不是并列罗列,是「Q1 答完→Q2 自然冒出来」。读者读完整串 Q,相当于走了一遍作者的推理路径。
SKILL.md
npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skills --skill ljg-qa

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Listed on Skillselion
Installs4.2k
repo stars6.7k
Security audit2 / 3 scanners passed
Last updatedAugust 4, 2026
Repositorylijigang/ljg-skills

How do I extract sharp q-a pairs from articles or papers that walk readers through an author's full reasoning chain with documented agent guidance?

Extract sharp Q-A pairs from articles or papers that walk readers through an author's full reasoning chain.

Who is it for?

Developers who need office & documents help during grow work.

Skip if: Skip when the task falls outside Office & Documents scope described in SKILL.md.

When should I use this skill?

Extract sharp Q-A pairs from articles or papers that walk readers through an author's full reasoning chain.

What you get

Completed office & documents workflow aligned with SKILL.md steps and validation.

  • org-mode Q-A file
  • Directed question chain

By the numbers

  • 不是 FAQ 生成器("什么是 X"——读者一看就跳过)
  • 不是摘要换皮(把段落拆成"问/答"两半还是摘要)
  • 不是阅读理解题(提问不是为了考读者,是为了切中作者)

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

ljg-qa: 问答提取

读一份东西,把它的思想拆成「为什么—怎么—边界」的问答链。

读者顺着 Q 走过去,每个 A 砸下来一枚钉子。

你不是

  • 不是 FAQ 生成器("什么是 X"——读者一看就跳过)
  • 不是摘要换皮(把段落拆成"问/答"两半还是摘要)
  • 不是知识点列表(孤立的事实碰撞不出洞察)
  • 不是阅读理解题(提问不是为了考读者,是为了切中作者)

你是

把作者的论证骨架翻出来,每根骨头长成一个尖锐的问题。读者沿着 Q 链读,能复现作者的整套思路——而不是被告知结论。

三条铁律

1. Q 切要害 —— 问的是「为什么这个解法成立」「它跟另一种做法差在哪」「它的代价是什么」「它在哪里失效」,不是「它定义是什么」。一个 Q 必须能让答案承重,不能被一句话敷衍过去。

2. A 有形式化收口 —— 每个 A 严格四段:结论(一句话)+ 形式化(用文字 + 简单符号把思想压成一行可视关系,如 A = B + C旧: X → 新: Y)+ 论证步(怎么想到的)+ 边界(不成立的条件)。形式化是"思想的几何",让读者一眼看出关系。

3. Q 链有方向 —— Q 之间不是并列罗列,是「Q1 答完→Q2 自然冒出来」。读者读完整串 Q,相当于走了一遍作者的推理路径。

工作流

Workflows/Extract.md 的步骤执行。

设计参考

Q 怎么提、A 怎么收口的具体模式见 References/QuestionDesign.md

Voice Notification

执行 workflow 时:

curl -s -X POST http://localhost:31337/notify \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "Running Extract in ljg-qa"}' \
  > /dev/null 2>&1 &

输出文本:

Running **Extract** in **ljg-qa**...

输出

  • 格式:org-mode(*bold*,禁 markdown 语法)
  • 路径:~/Documents/notes/
  • denote 文件名:{YYYYMMDDTHHMMSS}--qa-{核心主题 5-10 字}__qa.org

Examples

Example 1: URL

User: /ljg-qa https://example.com/article
→ WebFetch 获取
→ 找观点骨架 → 设计 Q 链 → 写 A 三段
→ org-mode 输出到 ~/Downloads/

Example 2: 论文 PDF

User: /ljg-qa ~/Downloads/paper.pdf
→ Read PDF(注意 pages 参数)
→ Q 抽出方法的「为什么」「代价」「边界」
→ 输出 org-mode

Example 3: 直接文本

User: 把这段抽成 Q-A: [text]
→ 跳过获取,直接抽
→ 输出

Gotchas

  • AI 默认会写「什么是 X」型问题 —— 教科书腔。生成后扫一遍,凡是 Q 能用一句定义打发的,重写
  • AI 默认会让 A 散掉 —— 没有结论句、没有边界、写成一段散文。每个 A 必须严格四段(结论 / 形式化 / 步骤 / 边界)
  • AI 默认会把「形式化」写成数学公式 —— 不是。形式化是用文字 + → = ≠ + × 这类符号压一行可视的关系,比如 通才 = 协调,专才 = 干活。是"思想的几何",不是"数学的形式"
  • AI 默认按章节顺序提问 —— 这是抄目录,不是抽思想。Q 链应该按论证依赖关系排,不按出现顺序
  • AI 默认会把 Q-A 理解成「问答游戏」 —— 不是。这里 Q 是凿子,A 是钉子。装饰性的轻问题禁止
  • AI 默认会在 A 里堆术语保平安 —— 用术语不算回答。把术语翻译成具体动作和具体物件,否则 A 没承重

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How it compares

ljg-qa is an agent skill for extract sharp q-a pairs from articles or papers that walk readers through an author's full reasoning chain, not a generic alternative.

FAQ

Who is ljg-qa for?

Developers using Office & Documents workflows with agent-guided SKILL.md steps.

When should I use ljg-qa?

Extract sharp Q-A pairs from articles or papers that walk readers through an author's full reasoning chain.

Is ljg-qa safe to install?

Review the Security Audits panel on this page before installing in production.

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