李继刚19个Skills，真正厉害的是这条线

李继刚19个Skills，真正厉害的是这条线 李继刚19个Skills，真正厉害的是这条线 Modified June 21 就算你不投资，用这个框架看自己的项目和公司，也会有很不一样的视角。 ljg relationship ，关系分析 五层结构诊断加精神分析，通过对话引导帮用户「看见」关系真实结构。 这个是整个仓库里定位最特殊的一个，因为它不是在处理外部信息，是在处理人际关系里的内部动力。 它不直接给你答案，是一层一层地问，让你在回答问题的过程中自己看清楚那段关系里真正发生了什么。 很多人用完之后说，原来我知道答案，只是没有机会把它说出来。 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。 你给出一个问题或论点，它模拟多个立场不同的角色进行辩论，每一轮对话之后输出一个 ASCII 框架图，显示论点的推进状态。 用来测试一个观点，比自己和自己辩论靠谱得多，因为它会强制找出你论点里最脆弱的地方。 第三段，交付与传播 想清楚了，也写出来了，然后是最后一公里，怎么让它被看见。 ljg card ，内容铸卡 把内容转为 PNG 视觉卡片，支持七种模式。 长图（ l ）、信息图（ i ）、多卡（ m ）、视觉笔记（ v ）、漫画（ c ）、白板（ w ）、大字（ b ）。 漫画模式我单独说一下，因为这个是绝大多数工具没有的能力。它能把一个论点或知识点，转成一个几格漫画的叙事，让严肃的内容有了传播力。 ljg card 是整个仓库里唯一一个用了外部依赖的工具，需要 Playwright 和 Chromium ，安装稍微麻烦一点，但装完之后它是整个传播链条的最后出口。 ljg present ，演讲铸造器 两种风格。 默认是高桥流，一页一关键词，奶白底墨字。高桥流来自日本设计师高桥征义，核心是「用最少的词让听众记住一件事」，每一页只有一个词或一句话，但这个词是精挑细选的。 加上 s 参数是标语流， VACAT 和 BIG STUDIOS 风，黑红双色块， ultra bold 字体，每一页是一个完整的断言句子撑满屏幕。 两种风格对应两种场合，高桥流适合需要思考节奏的分享，标语流适合需要冲击感的演讲。 ljg travel ，旅行研究 这个乍一看跟前面的思考工具不搭，但放进去就对了。 输入城市名，生成深度文化研究文档加便携卡片 PNG 。 它不是做行程规划，是先研究这个城市在历史上是什么，在文化上是什么，在当下是什么，然后从这个背景下出发，旅行才不是「打卡完一个景点换下一个」。 我觉得这个工具放在整个仓库里，是一个很有意思的暗示，所有的理解工具，最终落脚的是一个更完整的人，不只是一个效率更高的工作者。 ljg skill map ，技能地图 扫描所有已安装技能，渲染可视化总览。 这个是给「工具越装越多、已经不知道自己有哪些、用到哪里」的人做的。 一行命令跑完，出一张图，你所有技能的全景就在那里。 ljg push ，推送引擎 把本地 ljg 系列技能一键同步到 GitHub 仓库， master 加 md 双分支同时推。 这个是给想贡献或维护自己技能仓库的人做的，是整个仓库的生产工具，不是日常消费工具。 说完这十九个，我回头来说那条线。 这是我觉得 ljg skills 最厉害的地方，不是任何一个单独的工具，而是它们合在一起，呈现出的设计意图。 李继刚老师的 GitHub 简介只有一句话， Read → Think → Write → Publish 。 你把 ljg skills 对应进去，就是这四个字的展开版本。 Read ，是 ljg read 、 ljg paper 、 ljg paper river 、 ljg book 。把外部世界的信息读进来，读透，不是收藏，是消化。 Think ，是 ljg learn 、 ljg plain 、 ljg word 、 ljg rank 、 ljg think 、 ljg qa 。把读进来的东西在脑子里重建，形成结构，形成自己的语言，最后形成一个可以带走的判断。 Write ，是 ljg writes 、 ljg invest 、 ljg relationship 、 ljg roundtable 。把判断写出来，用对话检验它，用不同的角度锤它，直到它经得起推敲。 Publish ，是 ljg card 、 ljg present 、 ljg travel 、 ljg skill map 、 ljg push 。把写出来的东西变成能让别人看见的东西，视觉的、演讲的、系统的。 四个阶段，十九个工具，一条闭环的线。 就算你不投资，用这个框架看自己的项目和公司，也会有很不一样的视角。 ljg relationship ，关系分析 五层结构诊断加精神分析，通过对话引导帮用户「看见」关系真实结构。 这个是整个仓库里定位最特殊的一个，因为它不是在处理外部信息，是在处理人际关系里的内部动力。 它不直接给你答案，是一层一层地问，让你在回答问题的过程中自己看清楚那段关系里真正发生了什么。 很多人用完之后说，原来我知道答案，只是没有机会把它说出来。 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。 你给出一个问题或论点，它模拟多个立场不同的角色进行辩论，每一轮对话之后输出一个 ASCII 框架图，显示论点的推进状态。 用来测试一个观点，比自己和自己辩论靠谱得多，因为它会强制找出你论点里最脆弱的地方。 第三段，交付与传播 想清楚了，也写出来了，然后是最后一公里，怎么让它被看见。 ljg card ，内容铸卡 把内容转为 PNG 视觉卡片，支持七种模式。 长图（ l ）、信息图（ i ）、多卡（ m ）、视觉笔记（ v ）、漫画（ c ）、白板（ w ）、大字（ b ）。 漫画模式我单独说一下，因为这个是绝大多数工具没有的能力。它能把一个论点或知识点，转成一个几格漫画的叙事，让严肃的内容有了传播力。 ljg card 是整个仓库里唯一一个用了外部依赖的工具，需要 Playwright 和 Chromium ，安装稍微麻烦一点，但装完之后它是整个传播链条的最后出口。 ljg present ，演讲铸造器 两种风格。 默认是高桥流，一页一关键词，奶白底墨字。高桥流来自日本设计师高桥征义，核心是「用最少的词让听众记住一件事」，每一页只有一个词或一句话，但这个词是精挑细选的。 加上 s 参数是标语流， VACAT 和 BIG STUDIOS 风，黑红双色块， ultra bold 字体，每一页是一个完整的断言句子撑满屏幕。 两种风格对应两种场合，高桥流适合需要思考节奏的分享，标语流适合需要冲击感的演讲。 ljg travel ，旅行研究 这个乍一看跟前面的思考工具不搭，但放进去就对了。 输入城市名，生成深度文化研究文档加便携卡片 PNG 。 它不是做行程规划，是先研究这个城市在历史上是什么，在文化上是什么，在当下是什么，然后从这个背景下出发，旅行才不是「打卡完一个景点换下一个」。 我觉得这个工具放在整个仓库里，是一个很有意思的暗示，所有的理解工具，最终落脚的是一个更完整的人，不只是一个效率更高的工作者。 ljg skill map ，技能地图 扫描所有已安装技能，渲染可视化总览。 这个是给「工具越装越多、已经不知道自己有哪些、用到哪里」的人做的。 一行命令跑完，出一张图，你所有技能的全景就在那里。 ljg push ，推送引擎 把本地 ljg 系列技能一键同步到 GitHub 仓库， master 加 md 双分支同时推。 这个是给想贡献或维护自己技能仓库的人做的，是整个仓库的生产工具，不是日常消费工具。 说完这十九个，我回头来说那条线。 这是我觉得 ljg skills 最厉害的地方，不是任何一个单独的工具，而是它们合在一起，呈现出的设计意图。 李继刚老师的 GitHub 简介只有一句话， Read → Think → Write → Publish 。 你把 ljg skills 对应进去，就是这四个字的展开版本。 Read ，是 ljg read 、 ljg paper 、 ljg paper river 、 ljg book 。把外部世界的信息读进来，读透，不是收藏，是消化。 Think ，是 ljg learn 、 ljg plain 、 ljg word 、 ljg rank 、 ljg think 、 ljg qa 。把读进来的东西在脑子里重建，形成结构，形成自己的语言，最后形成一个可以带走的判断。 Write ，是 ljg writes 、 ljg invest 、 ljg relationship 、 ljg roundtable 。把判断写出来，用对话检验它，用不同的角度锤它，直到它经得起推敲。 Publish ，是 ljg card 、 ljg present 、 ljg travel 、 ljg skill map 、 ljg push 。把写出来的东西变成能让别人看见的东西，视觉的、演讲的、系统的。 四个阶段，十九个工具，一条闭环的线。 还有两个工作流我要单独说一下，因为它们是李继刚老师亲自定义的「串联」。 ljg paper flow ，是 ljg paper 加 ljg card c ，读论文然后做漫画卡片，一气呵成。 ljg word flow ，是 ljg word 加 ljg card i ，单词深度分析然后做信息图卡片，一气呵成。 这两个工作流存在的意义是，把「理解」和「交付」之间的摩擦力消掉。你不需要先想清楚再决定要不要分享，工作流自动把两件事串起来了。 摩擦力消掉之后，分享这件事就会发生。 这是一个很了解人性的设计。 安装方式很简单，一行命令全部装上。 加上 md 参数是 Markdown 格式，适合 Obsidian 、 VSCode 这类工具。默认是 org mode 格式， Emacs 用户用默认版本。 ljg card 需要额外安装 Playwright ，装完执行这一句。 最后说一件事，我在翻这个仓库的时候，发现一个细节。 所有技能的描述，都是这种格式，「动词 + 最简单的名词」。概念解剖、白话引擎、追本之箭、内容铸卡、演讲铸造器。 没有「智能」「 AI 赋能」「全方位」这类词。 这种命名方式本身就说明了一件事，它知道自己在做什么，所以不需要靠形容词来撑场面。 中世纪有一批炼金术士，他们穷尽一生在寻找「哲学家之石」，据说拥有它就能把铅变成黄金。 后来人们才慢慢发现，那块石头不存在。但炼金术士们在寻找它的过程中，留下了大量对物质反应的观察记录，那些记录，后来成了现代化学的起点。 他们以为在追黄金，其实在建立一套理解物质世界的语言。 我觉得李继刚老师的这套工具，做的是同一件事。表面上是帮你提高效率，装进去之后你才发现，它在帮你建立一套把「混乱信息」变成「自己的语言」的方法。 那套方法，才是真正值钱的东西。 你不必用它全部。 但如果你知道它在哪里，一直在那里，某天你需要用的时候，你会很高兴自己装了它。 。 🔗 原文链接： 李继刚19个Skills，真正厉害的是这条线 李继刚19个Skills，真正厉害的是这条线 原创 Dr.Joyi Dr.Joyi 像素与咖啡时光2026年6月12日 21:08 从阅读、思考、写作到发布，把混乱信息变成自己的语言 前几天那篇文章发出去之后，私信来了不少。 大部分在问同一件事， ljg skills 里面还有哪些？你上次只说了几个，能不能从头到尾讲一遍？ 我理解这个需求。因为我自己当初翻到这个仓库的时候，也是那种感觉，先装了几个，然后越用越觉得不对，总感觉后面还有东西，于是把整个仓库从头到尾翻了一遍。 翻完之后我才明白，为什么单独说任何一个都说不清楚。 因为它们不是一堆散装工具，是一条线。 今天我想把这条线完整地拉给大家看。 先说一下李继刚老师是谁，对不认识他的朋友负责。 他的 GitHub 主页只有一句话简介， Read → Think → Write → Publish 。 2023 年 6 月，大部分人还在研究怎么跟 ChatGPT 聊天的时候，他已经发了一篇「如何写好 Prompt ，结构化」，把 Prompt 往「像编程一样组织」这个方向推了。他的另一个仓库「 lijigang/prompts 」长期被中文用户当作结构化 Prompt 的样板仓库。 现在他的 ljg skills 仓库有 5.6k 颗 star ， 600 多 个 fork 。 不是靠一篇爆文冲上来的那种，是被人用了之后慢慢加星的。 这两种增长方式，完全不同。 我自己第一次用 ljg learn 的时候，是想搞懂「贝叶斯推断」这个折磨了我很久的概念。 输进去，它没有给我公式。 它先问，你对概率有没有直觉理解？然后从我能接受的地方开始，用历史、用现象、用形式化语言、用反例、用美感，一层一层地把这个概念剖开来。 最后它压了一句话，「贝叶斯推断就是用新的证据更新你对世界的信念」。 我当时就愣住了。 不是因为这句话有多高深，是因为我意识到，我之前读了十几篇文章，但从来没有得到过一句「能放进脑子里带走的话」。 那是我第一次感觉到 ljg skills 这套东西在做的，到底是什么事情。 好，现在我带大家走完整条线。 19 个技能，我按照它们实际的作用关系分三段说，不是随意分类，是李继刚老师设计时候的内在逻辑。 第一段，理解这件事 这一段有 10 个技能，全部在解决同一个问题，把「知道一个东西」变成「真的懂一个东西」。 听起来像废话，但大部分人对「懂」这件事的标准，其实非常低。 能背下定义，叫知道。 脑子里有画面、有结构、有自己的话，才叫懂。 ljg learn ，概念解剖 这是整个仓库里我认为最厚重的一个。 它从八个方向切开一个概念，历史（这个东西怎么来的）、辩证（它在反对什么）、现象（它在生活里长什么样）、语言（它的词根意象）、形式（数学/逻辑层面的表达）、存在（它为什么存在）、美感（它最优雅的地方是什么）、元反思（你现在对它的理解本身是什么性质的）。 八个方向全部切完，最后压成一句顿悟。 不是摘要，是「那一秒你突然明白了」的那种句子。 它能把任何概念拆到这个深度，是因为它不是在检索解释，而是在用多个认知维度重新建构这个概念。这是两件完全不同的事情。 ljg plain ，白话引擎 李继刚老师的说法是，改写到聪明的十二岁小孩也能懂。 这个标准比「通俗易懂」要求高得多。 通俗易懂的版本是，你把专业词换成大众词，结构不变。 十二岁小孩能懂，是你要真的把背后的逻辑想清楚，然后用日常经验里能找到的类比把它说出来。说不清楚的，一定是自己没真的懂。 我见过有人把公司战略文件丢进去，出来之后说，他才发现里面有些段落其实是废话，只是用了复杂语句让人以为有内容。 ljg word ，单词精通 这个看起来最窄，只是拆一个英语单词，但它的做法是把词根意象、历史演化、核心语义、以及「顿悟时刻」全部扒出来。 真正理解一个词，和能在句子里正确使用一个词，是两件事。 用它拆过几十个词之后，你会发现英语的词汇体系开始变得有内在纹理，而不是一堆需要死记的符号。 ljg rank ，降秩引擎 这个比较特别。 你给它一个领域，它帮你找出「背后不可再少的独立生成器」。 什么意思？就是在这个领域里，所有的现象和知识，最终可以从哪几个核心元素生成出来。 经济学里，这个元素可能是「激励」。进化生物学里，可能是「变异加选择」。 找到这些生成器，你理解一个领域的效率会发生质变，因为你不再需要记住所有的分支，而是从根部长出来。 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。 和 ljg learn 的区别是， learn 是横向多维度剖开， think 是纵向一路往下挖。 两个方向的工具，加在一起才是完整的「想清楚一件事」。 我用它挖过「为什么拖延」这件事，从行为层、情绪层、认知层，一路往下，最后到了「不确定性引发的自我保护机制」。 那个答案不是网上搜来的，是推导出来的。感觉很不一样。 ljg read ，伴读 这个是陪你读任何文本的。 它的核心有四件事，英文三层翻译（信达雅）、结构标注、深度提问、跨领域旁逸。 我最喜欢最后这个，「跨领域旁逸」。 你在读一篇经济学论文，它会在某个关键节点说，这里的逻辑和进化生物学里的某个现象高度相似，然后展开来聊。 好的读书，不是把书里的东西装进去，是让书里的东西和你原来已有的东西发生反应。 ljg read 做的是这件事。 ljg paper ，论文阅读 定位是「为非学术人士提取论文核心想法，重理解不重批判」。 重理解不重批判，这个设计思路我很喜欢。大部分 AI 读论文的工具，会帮你找假设、找漏洞、找方法论问题。这些当然有用，但前提是你先真的理解了它在说什么。 ljg paper 做的是这个前提。它帮你把论文里最核心的那个想法挖出来，用你能带走的方式表达出来，让你先真正读懂，然后你再决定要不要去评判它。 ljg paper river ，论文溯源 这个是 paper 的进阶版，叫「倒读法」。 给一篇现在的论文，它递归地挖出它引用的前序论文，最多挖到五层，同时查最新进展，从源头讲述这个问题的演化史。 读论文读到某个概念卡住，经常是因为不知道这个概念是在解决什么问题的背景下提出来的。 paper river 就是干这个的，让你看清楚一条知识的来龙去脉。 ljg book ，拆书 五件事，核心问题、基础假设、分析框架、核心观点、整本书的上帝之眼压几句。 很多人拆书的方式是列目录、列金句。那是摘录，不是拆书。 真正的拆书是问，这本书在回答什么问题，它的答案成立需要什么假设，它用什么框架来分析，以及如果你只能记住一件事，那件事是什么。 这五个问题加在一起，才是一本书的骨架。 ljg qa ，信息提问机 把文章、论文、书的核心观点，抽成 Q A 链。 Q 要切要害， A 四段式，结论、形式化（数学/逻辑表达）、步骤、边界条件。 边界条件这个设计我觉得特别重要。任何观点，都有它成立的边界。不说边界条件的观点，严格来说是不完整的。 这个工具输出的 Q A 对，比市面上大部分「知识卡片」工具的质量高，因为它从一开始就要求 A 包含边界。 顺着上面这十个说完，我们到了第二段。 第二段，判断与表达 理解了东西，然后呢。 然后要形成判断，然后要表达出来，然后要在和别人的对话中检验它。 这四个技能做的是这件事。 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。 它的输出不是普通的博客文，是有人格的、有立场的文字。它要求你先有一个观点，然后它帮你把这个观点写透，包括这个观点成立的前提、它的反例、它最有力量的表达方式。 写出来的东西，你能感觉到作者是真的相信这件事，而不是在堆砌信息。 ljg invest ，投资分析 核心判断一个项目是不是一台「秩序创造机器」。 这个框架我觉得很有意思。不是 DCF ，不是 EBITDA ，是问「这个项目在把混沌变成秩序吗，它的秩序是不是能持续复制的」。 有点接近查理·芒格说的「好生意是让飞轮转起来的生意」，但表达更原始、更底层。