ljg-blind
盲区扫描——读昨天你与 AI 的全部对话,照出暴露的思维盲区(不是不懂的知识,是让某类真相一直看不见的思维习惯),再从微信读书挑一本书的一章精准补上,落成一篇完整分析笔记。Use…
给一个领域,找出背后真正撑着它的几根独立的力。十几个现象砍到不可再少的生成器——砍完能把现象一个个生回来,才算数。Use when user says '降秩', '找秩', '秩是什么', '这个领域靠什么撑着', '背后是什么', or wants to decompose any domain to its irreducible generators.
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给一个领域,找出背后真正撑着它的几根独立的力。十几个现象砍到不可再少的生成器——砍完能把现象一个个生回来,才算数。Use when user says '降秩', '找秩', '秩是什么', '这个领域靠什么撑着', '背后是什么', or wants to decompose any domain to its irreducible generators.
name: ljg-rank description: 给一个领域,找出背后真正撑着它的几根独立的力。十几个现象砍到不可再少的生成器——砍完能把现象一个个生回来,才算数。Use when user says '降秩', '找秩', '秩是什么', '这个领域靠什么撑着', '背后是什么', or wants to decompose any domain to its irreducible generators. user_invocable: true
输入一个领域,输出它的秩。
秩不是"关键要素",不是"核心原则",不是"总结要点"。
秩是这么个东西:这个领域里真正独立的生成器,究竟有几根?拿这几根,能不能把全部现象一个个倒回来?能,才算找到。
但能倒回来只是底线。**Deutsch 在《无穷的开始》里立的尺**——好解释要过两关:
坏解释能用十种说法糊过去——它根本不是在解释,是用模糊把面铺得很广。好解释只有这一种说法能把所有现象对上——动一根就塌。
找秩,找的就是这种"动一根就塌"的好解释。
挖之前,先抬头看一眼这个领域立在什么上面——**它的基本假设是哪几条?**
一套理论,按亚里士多德的规矩,总要有几条不证自明的起点。基督教就立在三条上:
这三条不许问"为什么"——它们靠信,不靠证。动摇任何一条,整套教义就塌。
每个领域都有这种东西。物理学里是"自然律在时空中稳定"——你没法用实验去证,实验本身就预设了它。经济学里是"人会按自己的偏好排序选择"——这不是观察出来的结论,是入场的门票。哲学里是"语言能指称世界"——分析哲学整个家都建在这块地基上。
降秩之前,先把这几条挖出来,**明明白白写在纸上**。
操作问句两条,对着领域问:
答出来的几条,就是这个领域的基本假设。
**假设和 rank,一句话分清**:
两个方向,一上一下。**地板没找到,鬼打墙;天花板没看清,容易把信仰当真理说出去**——后者更危险,因为听上去也像真理。
写进文章里的方式:开头一两句,把基本假设交代清楚。不展开论证,不解释"为什么是这几条"——它们的位置就是不证。然后才开始往下挖 rank。
判据是事后才能验的事,挖 rank 的力气全在过程里。判据再严,也只能挑出伪根——前提是工序走到了底。
七步,心里走完,不写进文章:
1. **铺现象**——领域里 10+ 个有代表性的现象,光铺,不解释。要的是给 rank 留一份可反生成的检验靶。 2. **列候选**——每个现象问一句"为什么会这样",候选生成器全贴出来。这一步必然杂,伪根混在里头。 3. **递归下沉**——这是穿透的命门,也是最容易做错的一步。错法是想一铲子挖到底:从现象直接猜"最根本的是什么"。站在现象层看不见地基,只看得见脚下这一层,猜出来的底十有八九悬空。
对的做法是一层一层沉下去。**先只找第一层生成器——现象底下紧挨着的、看得见够得着的那层。找齐了,把这一层当新地面,人站上去。** 站稳了再问一遍"这层底下还有没有更基本的"——这时候第二层才露出来,它从现象层根本无从发问。第二层找齐,再当新地面,再站上去,再往下看。一级一级递归,直到站上某一层,底下再问不出更基本的——那层就是 root rank。
这正是黑箱往下开一层的笨功夫:当前这层是能监测的全部,看清了、站稳了,下一层才打开。想跳级是贪快,跳一层,root rank 就虚一层。
比如降秩"创业",第一铲挖出愿景、执行、团队、市场——看着都对,其实只是表面的"关键要素",停在这儿就是没下沉。把这四个当新地面站上去,再问:愿景从哪来?执行靠什么撑?这才下到第二层。一层层站到追不动,才摸到 root rank。 4. **合并同源**——两根候选其实是同一个生成器在两面上露脸,合掉。判别一句话:去掉一个,另一个还会不会自己冒出来? 5. **砍**——拿掉一根,剩下的能不能反生成全部现象?砍得掉的扔,砍不掉的留。这一步把判据里的"最小性"落到地。 6. **反生成**——剩下的几根,从头把现象清单走一遍,看能不能逐条复现。复现不了的那条,指向少了一根。 7. **预测 + 变更双测**——两道闸一起过:
七步走完,几根候选才够格放上判据台。
工序心里走透,但**别写进文章**——和判据一样,是内功不是叙事钩子。读者看不到挖的过程,但感觉得到背后是凿到底的。
工序走完之后,这五条是事后再过一遍的闸,**同样不是写出来给人看的**。
**前三条管骨架(这几根的形状对不对)**: 1. **生成性**——这几根能把每个现象都推回来 2. **最小性**——拿掉任何一根,就有现象推不出来(管的是"数量"——不能少) 3. **独立性**——每两根之间,都找得到"一个动了另一个没动"的案例
**后两条管解释力(够不够称得上好解释)—— Deutsch《无穷的开始》**: 4. **解释力**(reach)——能推出清单外的现象,而且现实里真有 5. **难以变更**(hard to vary)——改一根的任何一个细节,预测就错(管的是"细节"——不能动)
最狠的是第五条。最小性管"数量"——不能拿走;hard to vary 管"细节"——不能动。一个生成器,要是"换种说法也通""调一下也成立",它就是松的伪根,预测力是装出来的——靠的是模糊把面铺广,不是靠精准。**坏解释怎么改都还能用;好解释一动就塌**——这是 Deutsch 在《无穷的开始》里立的核心分判。
过不了一条,推倒重来——回到工序第 3 步接着追。第五条过不了,往往不是少了一根,而是某一根写得太松——逼自己改到"这根只能这么说,改不动"为止。
判据在心里走结实,但**别落到纸上**——不要出现"砍一刀看看""拆一根试试"这种验证动作。这些会打断读者从"乱"到"简"的那一口气。读者看不到验证过程,但感觉得到底下是硬的。
判据过完,几根线浮出来了。先别急着写——分两层看它们长成什么样。
**第一层:找 root rank(根骨架)**
root rank 是这个领域真正的根骨架,也是递归下沉的终点——一层层站下去,站到再也站不下去的那层。不预设几根,不预设根与根之间什么关系,就找。它可能长成:
读完 root rank,读者手里拿到的是**世界观**——这领域的骨架,一种看世界的新方式。
**形状反问 · 反坍缩闸**(找完几根线,下笔前强制自检)
九种形状,逐一过一遍——
**AI 一上手就爱想到"钻井剖面"——这是懒惰锚点**。任何概念都能拆三层(表层/中层/底层),拆完看着齐整,但很多东西的真实结构根本不是垂直往下钻的。注意:递归下沉挖出的纵深,和这里的懒惰三层不是一回事——下沉是挣来的,真站到每层、验过它生成上一层,垂直结构才作数;没下沉就先摆三层,才叫懒惰。而且纵向有几层、和每层内部那几根是什么形状(并排/拉扯/互推),要分开算。
强制反问:
把另外 8 种逐一排除掉,才能落到"钻井剖面"。**这道排除不能跳**——跳过的代价是 root rank 失真,把先后关系、反馈关系、张力关系一股脑压成嵌套。
**第二层:能不能叠一台操作坐标系**
root rank 找完了,再问一句:里头**有没有哪一根线**,能展开成几个独立可调的状态参数?
举例:Fritz 的 root rank 第三根是"火箭几何 vs 钟摆几何"。火箭几何要"愿景"和"现状"两个点;把这两点的清晰度、诚实度当成可调的轴,就长出一个二维坐标系。坐标系不是 root rank 的替身,是它在某根线上长出来的孩子。
能展开的话,坐标系就**叠**在 root rank 之上。读者读完坐标系,多拿到一样东西:**操作仪**——任何具体情境往框里一摆,就能看出落在哪个象限、哪一层。
两层不打架——机制讲"是什么",坐标系讲"在哪儿",答的是两个问题,可以一起给。
**什么时候叠,什么时候不叠**:
能叠坐标系,秩就升了一档——读者走出来,手里既有世界观,也有一台操作仪。
**取景框反问 · 反坍缩闸**(展开第二层之前,强制自检)
确认要叠之前,先问一句:我要展开的这根线,真的是 *两根独立可滑动的轴* 吗?
**AI 的另一个懒惰锚点是 2x2 矩阵**。咨询和战略框架的训练数据里 2x2 极多,任何两个变量都能切四象限,切完看着像在分析。但很多 root rank 不是两个独立维度——是单一光谱、是反馈环、是链式。
强制反问:
把光谱/环路/链式/树形挨个排除掉,才能确认 2x2。
下笔前,默念三遍:**「一个没读过英文的中国人,会这么说话吗?」**
每写完一段,再默念一遍。答"不会"——*别改词*,**整段推倒重想**。
最容易踩的英语化句式(踩到就重写整段,不是抠字眼):
| 英语化 | 中文母语 | |---|---| | 它建立在前一根上 | 前一根托着它 | | 它有内在方向 | 它自己往那儿走 | | 这一区分回答的是 X,不是 Y | 这问的是 X,不是 Y | | 这意味着... | 也就是说... / 这就是为什么... | | 在...的过程中 | ...的时候 / 在... | | 对...而言 | 对...来说 | | 是...的(强调句) | 直接说 | | 进行 + 名词 | 换成动词 | | 名词化抽象("X 性"、"Y 化") | 换成具体的动词或物件 |
**要改的不是词,是表达的取景框**——从英语 critical thinking 的句式,切到中文白话作者的笔调(汪曾祺、王小波、阿城、李娟那一路)。
事后扫词只能修个表面,治不了根。根在"想的时候就是英文"。改写时,把英文先撂下,蹲在中文里重新想一遍这件事该怎么说出来。
写完默念出声,听耳朵卡不卡。卡的地方,**整段重写**,不是修补。
一气呵成的散文。
带读者走一段路——从"这个领域看着挺乱"走到"原来就这几根线在牵"。不分章节,不加小标题,让推理自己推着往前走。
三条要求:
**两段式(如果叠了坐标系)**:
两段中间不要硬切。让推理顺过去——上半最后一句最好留个引子,像"这套机制落到具体情境里怎么看?",把读者顺到下半。
光说"这几根线"不够——要**把这几根之间的关系画出来**。
但**画法不止一种**。root rank 长成什么样,取景框就该长成什么样。下笔前先问一句:**这个 rank 的关系,本身是什么形状?** 答完再选画法。**形式跟着骨架走,不是反过来。**
九种取景框家族——这一张表是骨架到画法的总索引:
| Root rank 形态 |
Repo: lijigang/ljg-skills
盲区扫描——读昨天你与 AI 的全部对话,照出暴露的思维盲区(不是不懂的知识,是让某类真相一直看不见的思维习惯),再从微信读书挑一本书的一章精准补上,落成一篇完整分析笔记。Use…
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