Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
研究检索需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

ljg-paper-riverljg 纸河

Agent Skill

ljg-paper-river 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

31,512

周安装

1,305

GitHub Stars

3,782

下载量

10,296
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ljg-paper-river(ljg 纸河)
来源仓库:https://github.com/lijigang/ljg-skills
仓库路径:skills/ljg-paper-river
安装命令:
npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skills --skill ljg-paper-river
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skills --skill ljg-paper-river

简介

用于查找、检索和筛选相关信息,适合根据关键词快速定位候选结果。

  • 可结合任务场景或来源线索提供内容支持。
  • 使用时应确认权限范围和维护状态,避免触发不必要的联网或文件操作。
  • 安装方式:通过 npx 从 GitHub 仓库添加,具体用法请参考原始 README。
  • 注意:涉及外部数据源时建议人工验证结果准确性。

SKILL.md

ljg-paper-connects: 倒读法

一篇论文不是孤岛。它站在前人的肩上,也踩着前人的伤疤。倒着挖到根,再正着看过来——问题怎么长出来的,每个人看到了什么别人没看到的,解法怎么一步步逼近真相。

核心逻辑

读论文最常见的错:只看眼前这一篇,不知道它从哪来。倒读法反过来——先找到这篇论文在批判谁、改进谁,再找那篇论文又在批判谁,递归五层,挖到源头。然后掉头,从源头正向读回来。

这样读完,你拿到的不是一篇论文的知识,是一整条问题演化线的理解。

格式约束

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。

模板权威性

输出结构依据 references/template.org

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-river-{简短标题}__paper_river.org
  • 输出目录:~/Documents/notes/

Org 文件头

#+title:      paper-river-{简短标题}
#+date:       [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags:   :paper:river:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+source:     {URL 或来源描述}
#+authors:    {目标论文作者}
#+venue:      {发表场所/年份}

红线

  1. *问题为轴* — 整篇文章的主线是"问题怎么演化的",不是"论文怎么排列的"。论文是配角,问题是主角
  2. *口语检验* — 你会这样跟朋友讲一个领域的发展史吗?不会就改
  3. *差异为核* — 每篇论文的讲解重心是"它和前一篇的差异在哪",不是独立地介绍每篇论文
  4. *零术语* — 先用大白话落地,再顺带提术语名
  5. *逻辑不断链* — 从第一篇到最后一篇,因果链条不能断。读者能感受到"所以他们才会这样做"
  6. *诚实* — 找不到五层就说找到几层。论文之间的关系不确定就说不确定。不编造引用关系

写作原则

  1. *差异驱动叙事* — 不要给每篇论文写独立摘要再拼起来。以"这篇看到了前一篇的什么问题"作为每段的开头,让差异本身推动叙事往前走
  2. *变形替代定义* — 讲两个方案的区别时,把方案A连续变形成方案B。"如果你把X去掉,再加上Y,你就得到了Z"——比"Z和X的区别是..."有力十倍
  3. *推理外显* — 每个解法出现前,先让读者感受到"不这么做不行了"的压力。模拟发现的过程,不是汇报发现的结果
  4. *一张图胜千言* — 在演化叙事之前画溯源地图,在叙事之后画压缩总览图。让读者先有全景再入细节,细节看完再回全景

执行

1. 获取目标论文

  • arxiv URL → WebFetch
  • PDF → Read(注意 pages 参数限制)
  • 论文名称 → WebSearch 找到全文

确保拿到:标题、作者、摘要、引言(尤其是 related work / introduction 中对前人工作的批判)。

2. 提取批判链线索

仔细读目标论文的引言和相关工作部分。找出:

  • 它明确说"前人方法 X 有问题 Y"的地方
  • 它声称自己改进了哪篇/哪几篇论文
  • 它对比的 baseline 是谁

从中锁定 *被批判/被改进的核心论文*(通常 1-3 篇,选最直接的那条线)。

3. 递归溯源(深度研究)

对第 2 步找到的核心前序论文,重复同样的过程:它又在批判谁?改进谁?

递归规则:

  • 最多递归 5 层(到第 5 层或到该领域的奠基论文为止)
  • 每层只追 *问题最相关的那条线*,不发散
  • 如果某层找不到明确的被批判对象,停在那里

使用 Research skill(deep research 模式)获取每层论文的关键信息。每篇论文至少拿到:标题、作者、年份、核心问题、核心解法、对前人的批判点。

4. 前沿延伸

反方向:目标论文之后,有没有新论文在批判/改进它?

同样用 Research skill 搜索:

  • 引用了目标论文的后续工作
  • 同一问题上的最新进展

找到最相关的 1-3 篇后续论文,获取同样的信息。

5. 构建演化线

把第 3、4 步的结果整理成时间线:

[最老] Paper_0 → Paper_1 → ... → [目标论文] → [后续论文]

每条箭头标注:后者看到了前者的什么问题。

6. 正向费曼叙事

从最老的论文开始,正向讲述。关键:不是逐篇独立介绍,而是以问题演化为线索串联。

每篇论文讲三件事(以差异为重心):

  1. 它看到了前人方案的什么具体问题(用例子或场景说明)
  2. 它的解法核心思路(用类比讲清楚)
  3. 这个解法又留下了什么新的问题(自然过渡到下一篇)

7. 画图

两张图:

  • *溯源地图*:放在演化叙事之前,展示论文间的引用/批判关系
  • *问题-解法总览*:放在叙事之后,把整条线压缩到一屏。让人扫一眼就知道这条线怎么长出来的

8. 提炼洞见

读完整条线,回答:

  • 这条演化线背后真正在发生什么变化?(不是表面的技术迭代,是更深层的认知转变)
  • 下一步最可能往哪走?

9. 过红线 + 生成文件

逐条扫红线。额外检查:

  • 因果链条是否连贯——把所有"它看到了什么问题"串起来读,逻辑通不通
  • 差异是否突出——每篇论文的重点是不是在讲"和前面有什么不同"

references/template.org,按 Denote 规范写入 ~/Documents/notes/

验收

  • *问题是主角*:读完后记住的是"问题怎么演化的",不是"有哪些论文"
  • *因果不断*:从第一篇到最后一篇,每个转折都有"所以"
  • *差异清晰*:每篇论文的独特贡献一句话能说清
  • *外行能跟*:不懂这个领域的聪明人读完能复述这条演化线
  • *两张图能独立看*:不读正文,只看图也能抓住大意
  • *诚实标注*:哪些是确认的引用关系,哪些是推测的,标清楚

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

33.44%
按下载量换算3,443

Claude

29.88%
按下载量换算3,076

Cursor

17.51%
按下载量换算1,803

Gemini CLI

9.99%
按下载量换算1,029

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills