
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)
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
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。
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。
npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skills --skill ljg-qaAdd your badge
Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.
| Installs | 4.2k |
|---|---|
| repo stars | ★ 6.7k |
| Security audit | 2 / 3 scanners passed |
| Last updated | August 4, 2026 |
| Repository | lijigang/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
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
按 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-modeExample 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
Question Design
如何让 Q 切要害,A 不散掉。
Q 的四类(动-对-因-界)
每类对应作者论证的一个支点。一篇好 Q 链至少混合三类。
| 类型 | 模式 | 例 |
|---|---|---|
| 动作 | 「他是怎么做到的?」 | 「他怎么把 X 转成 Y?」 |
| 对比 | 「为什么是 A 不是 B?」 | 「为什么用迭代而不是并行?」 |
| 因果 | 「为什么这个解法成立?」 | 「为什么链式推理能涌现?」 |
| 边界 | 「它在什么时候失效?」 | 「数据稀疏时这套办法还成立吗?」 |
混合的意义:
- 纯动作问题 = 教程
- 纯对比 = 辩论稿
- 纯因果 = 论文
- 纯边界 = 反思
只有混合,才能复刻原作那种「方法 + 代价 + 限制」的真实张力。
Q 的禁忌
- ❌ 「什么是 X?」 —— 一句定义打发,没承重
- ❌ 「X 有几个步骤?」 —— 算不上问题,是问目录
- ❌ 「X 重要吗?」 —— 答案预设,没张力
- ❌ 「我们应当如何看待 X?」 —— 学术腔,没具体动作
- ❌ 「X 的优缺点是什么?」 —— 商学院八股
- ❌ 「X 对未来意味着什么?」 —— 没法落地
Q 的语气
不要包装。不要「那么」「接下来让我们讨论」。直接砸:
| 重写前 | 重写后 |
|---|---|
| 我们应当如何看待 token 经济性问题? | 钱花在哪一步才划算? |
| 在 AI 工程实践中,并行处理是否合适? | 并行海投错在哪? |
| 该方法的核心机制是什么? | 它凭什么能 work? |
| 这种方法有什么局限? | 它在哪儿翻车? |
口语 > 学术腔。20 字以内 > 长复合句。
A 的四段
*结论*:(一句话——能脱离上下文被抄走)
*形式化*:(一行可视的文字关系式)
*怎么想到的*:(2-4 条短句的论证步)
*边界*:(什么时候不成立 / 没覆盖什么)结论句的硬要求
一句话脱离上下文被抄走。读者把这句话发给朋友,朋友读完能 get 你说的什么。
- ✓ 「深度比广度贵,但只有深度能换洞察。」
- ✓ 「奖励信号会把模型锁死在已会的轨迹里。」
- ✗ 「总的来说,token 应该用得讲究些。」
- ✗ 「该方法在多个维度上都展现了一定优势。」
形式化的硬要求
用文字 + 简单符号把思想压成一行可视的关系。是"思想的几何",不是"数学的公式"。
允许符号:= ≠ → ← + - × ÷ < > ⊃ ⊂ ⊥ ∧ ∨ + 中文 + ASCII。禁 LaTeX、禁复杂运算式。
四种常见模式:
| 模式 | 例 | 适用 |
|---|---|---|
| 等式 | 通才 = 协调员;专才 = 干活的 | 给概念分配角色 |
| 对比 | 旧: 大模型 = 全栈;新: 大模型 = 协调员 | 翻转默认框架 |
| 流向 | 数据 → token → 答案 = 损失 + 浪费 | 揭露管道损耗 |
| 递进 | 调用 → 接口 → 双语热线 | 追到根因 |
也可以是简短公式或 ASCII 小图(只用基础字符,禁 Unicode 绘图符):
深 = 1 个 agent × 100 步 > 100 个 agent × 1 步或:
广: ── ── ── ── (浅尝)
深: |
v (钻透)形式化的检验:把它单独抽出来给一个没读 A 的人看,他能不能 get 出大致意思?能 → 合格。需要解释 → 重写。
论证步的硬要求
每条短句只走一步推理。前一步必须打开后一步的口子。
- ✓
- 100 个 agent 各想 1 步,期望命中率 ≈ 1/50
- 1 个 agent 想 100 步,每步前一次的输出做下一次的输入
- 同样的 token 总量,命中率不一样
- ✗ 「在多 agent 协同的情景下,并发数量的增加并不必然带来质量的提升,因为质量与思考深度密切相关,而思考深度需要时间序列上的迭代……」
(一段话堆一起 = 没拆开 = 不可追溯)
边界的硬要求
诚实度测试。每个结论都有它不成立的地方。把它说出来。
- ✓ 「前提是任务目标稳定可被反复验证。开放式探索任务(比如『写一首诗』)不一定要走深度路线。」
- ✓ 「对小模型不成立——小模型迭代收益递减很快。」
- ✗ 「(不写)」 —— 让 A 看着像真理,实则脆弱
- ✗ 「未来工作可以探索更多维度。」 —— 公关辞令,不是边界
边界 ≠ 缺点。边界是「条件」,缺点是「评价」。我们写边界。
Q-A 链的拓扑
不是列表,是路径。设计时先画一张草图:
Q1 ─┬─→ Q2 (在 Q1 答案上深入)
└─→ Q3 (Q1 引出的对比)
Q2 ──→ Q4 (Q2 边界提示的)
Q4 ──→ Q5 (收口反问)读者从 Q1 走到 Q5,相当于复刻了作者的推理路径。
乱排 = FAQ。有依赖 = 推理路径。
数量节制
5-10 个 Q 是甜区。
- < 5:覆盖不全,读者觉得没吃饱
- > 10:读者疲劳,张力散掉
- 7 ± 2 是最舒服的——能装下作者的核心论证,又不啰嗦
如果原材料思想密度大(比如一本书一篇深论文),不要硬塞——分主题做多份 Q-A,每份 5-10 Q。
自检清单
写完整篇后,逐条过:
- [ ] 每个 Q 都能抗住「能不能一句定义打发」
- [ ] 每个 A 严格四段(结论 / 形式化 / 步骤 / 边界)
- [ ] 结论句脱离上下文还能被抄走
- [ ] 形式化一行可视——单独抽出来给没读 A 的人也能 get
- [ ] 论证步每条只走一步推理
- [ ] 边界写的是「不成立条件」,不是「未来工作」
- [ ] Q 链有方向感(删一个后续会塌)
- [ ] Q 类型混合至少三类
- [ ] 没有「什么是 X」型 Q
- [ ] Q 句 ≤ 20 字
- [ ] 总数 5-10 Q
- [ ] 中文母语,无学术腔
任何一条不过 → 回去改。
Extract Workflow
把一份信息抽成 Q-A 链。
Voice Notification
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**...
Step 1: 获取内容
按输入类型走:
| 输入 | 工具 | 注意 |
|---|---|---|
| URL(普通网页) | WebFetch | 需要登录的页面用 markdown-proxy |
| arxiv 链接 | WebFetch(HTML 版) | 拿 abstract + 方法 + 实验段 |
| PDF / 本地文件 | Read | 大 PDF 用 pages 参数分段读 |
| 直接文本 | 跳过 | 直接进入 Step 2 |
| 论文/书名 | WebSearch | 拿到 URL 再走 WebFetch |
确保拿到:核心论点 / 论证链 / 关键例子 / 边界讨论。
Step 2: 找观点骨架
读完后沉默 30 秒,回答这一个问题:
这篇东西的核心论点是什么?它怎么把这个论点撑起来?哪几步是关键转折?
写下:
- 核心论点:一句话
- 3-5 个关键转折:每个转折一句话
这是 Q 链的脊柱。脊柱立不起来,下面的 Q 都是浮的——回去重读。
Step 3: 设计 Q 链
每个关键转折长出一个或一组 Q。Q 必须满足:
1. 一句定义答不出来——切要害 2. 答案能在原材料里找到根据 3. 跟前一个 Q 有继承关系(Q2 是 Q1 答完后自然冒出来的)
Q 类型四类(动 / 对 / 因 / 界)和模式见 ../References/QuestionDesign.md。一篇好 Q 链至少混合三类。
排序规则:按论证依赖关系,不按章节顺序。原文先写背景再写方法是叙事需要,但 Q 链应该按「先问根问题,再问解法,再问代价」走。
数量:5-10 个 Q。少则不够覆盖,多则读者疲劳。
Step 4: 写 A
每个 A 严格四段,不可省,不可乱:
*结论*:(一句话——能脱离上下文被抄走)
*形式化*:(用文字 + 简单符号把思想压成一行可视关系——见下方"形式化的写法")
*怎么想到的*:
- 步骤 1(短句,只走一步推理)
- 步骤 2
- 步骤 3
*边界*:(这个结论在什么条件下不成立 / 论证还没覆盖什么)硬要求:
- 结论:脱离上下文还能被抄走。读者把这句话发给朋友,朋友能 get
- 形式化:用文字 + 简单符号(→ = ≠ + × ⊃ ⊥ 等)把思想压成一行可视的关系——是"思想的几何",不是"数学的公式"。让读者一眼看出对应关系。详见
../References/QuestionDesign.md的"形式化的写法" - 论证步:每条只走一步推理,前一步打开后一步的口子
- 边界:写「不成立的条件」,不写「未来工作」——前者是诚实度,后者是公关辞令
形式化的写法(要点)
四种常见模式:
- 等式:
通才 = 协调员;专才 = 干活的 - 对比:
旧: 大模型 = 全栈;新: 大模型 = 协调员 - 流向:
数据 → token → 答案 = 损失 + 浪费 - 递进:
调用 → 接口 → 双语热线
只用 ASCII + 中文。禁 LaTeX、禁复杂数学符号。一行内放完。
Step 5: 检查 Q 链方向感
通读 Q 顺序:
- 继承:Q1 答完,Q2 是不是自然冒出来?
- 依赖:把 Q3 删了,Q4 还成立吗?
如果 Q 之间是平行的(删一个不影响其他),重排或合并。Q 链是路径,不是清单。
可以画一张草图(不入 org,只是自己的脚手架):
Q1 ─┬─→ Q2
└─→ Q3
Q2 ──→ Q4
Q4 ──→ Q5(收口反问)Step 6: 过红线
逐条扫:
- [ ] 每个 Q 不能用一句定义打发
- [ ] 每个 A 四段齐(结论 / 形式化 / 步骤 / 边界)
- [ ] 形式化句一眼能看出关系——不是数学公式,不是堆术语
- [ ] Q 链有方向(不是并列罗列)
- [ ] 没有「什么是 X」型 Q
- [ ] Q 句 ≤ 20 字(一眼能扫完)
- [ ] 没有学术腔(「值得注意的是」「综上所述」「在……背景下」)
- [ ] A 没有靠堆术语保平安——所有术语翻译成具体动作或物件
- [ ] 5-10 个 Q
任何一条不过,回去改。
Step 7: 写文件
获取时间戳:
date +%Y%m%dT%H%M%S # → identifier
date "+%Y-%m-%d %a %H:%M" # → date 字段denote schema 文件名:{YYYYMMDDTHHMMSS}--qa-{主题}__qa.org
qa-前缀:标记 Q-A 类型(与 ljg-paper 的paper-同构)- 主题:核心论点的 5-10 字提炼,去标点。优先用方法名/概念名/灵魂句关键字
__qa后缀:keyword tag,便于 denote 搜索
输出路径:~/Documents/notes/
写入后报告路径给用户。
文件结构
#+title: {一句精炼的核心观点——10-25 字}
#+subtitle: {原文标题}
#+date: [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags: :qa:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+source: {URL 或来源}
* 引子
(一段话,3-5 句:这篇东西在讲什么,为什么值得拿出来问。带读者落地,不是综述)
* Q1: {一句尖锐的问句,≤ 20 字}
*结论*:...
*形式化*:...(如 `A = B + C` / `旧: X → 新: Y`)
*怎么想到的*:
- ...
- ...
- ...
*边界*:...
* Q2: ...
...
* 收口
(一句话压住整串 Q-A:作者真正贡献的那个东西是什么。不是总结,是命名)注意:
- 加粗用
*bold*(org-mode),不用**bold**(markdown) - 列表用
- item,不用* item(*在 org 是标题) - 分隔用空行或层级,不用
--- - 代码用
~code~或=code=,不用反引号
验收
- Q 切要害:每个 Q 不能用一句定义打发
- A 有形式化收口:每个 A 四段齐——结论句能被抄走,形式化一眼看出关系
- Q 链有方向:删一个 Q 后续会塌
- 不复述原文:是骨架重建,不是段落改写
- 中文母语:每句默念听是否像中文人说话——动词驱动、不堆术语、不学术腔
Related skills
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.