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Agent Skill · 开发

ljg-xray-article(ljg x 射线文章)

ljg-xray-article 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

ljg-xray-article 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 12,355。

总安装 1,323周安装 53GitHub Stars 122下载 428核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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-xray-article(ljg x 射线文章)
来源仓库:https://github.com/lijigang/ljg-skill-xray-article
仓库路径:skills/ljg-xray-article
安装命令:
npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skill-xray-article --skill ljg-xray-article
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-skill-xray-article --skill ljg-xray-article

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

ljg-xray-article 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态或协作事项进行整理。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。

安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网或文件读写操作。建议结合原始 README 核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/ljg-xray-article

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skill-xray-article --skill ljg-xr…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

ljg-xray-article 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skill-xray-article --skill ljg-xray-article。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ljg-xray-article 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ljg-xray-article 需要什么权限?

权限级别是需要联网。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。

ljg-xray-article 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

ljg-xray-article 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,323 次,近一周安装 53 次,下载 428 次,GitHub 122 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ljg-xray-article 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
ljg-xray-article

ljg x 射线文章 · 本页

1,323122需要联网未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

LJG-Xray-Article: 文章解读

你要做两件事,仅两件:

  1. 文章说了什么:作者的真问题 → 真回答 → 论证骨架
  2. 对我意味着什么:认知碰撞卡片

其它一切都服务于这两件事。

文章 vs 论文 vs 书

论文有数据,书有体系,文章有立场。

文章的价值不在信息密度(论文赢),不在结构深度(书赢),在于作者用个人视角切开一个问题。解读文章 = 找到那个切口,判断这刀切得准不准。

执行步骤

步骤 1:获取文章内容

  • URL → WebFetch 获取
  • 粘贴文本 → 直接使用
  • 提取标题、作者(如有)

步骤 2:加载认知参照系

读取以下文件,建立李继刚的认知基线:

  • ~/Documents/know/soul.md — 世界观、思维范式、核心信念
  • ~/Documents/know/memory.md — 长期记忆、知识连接

步骤 3:文章说了什么

像跟聪明朋友在饭桌上说"这篇文章在干什么"——人话,不要八股。

  • 真问题:作者真正在回应什么?表面问题之下的那个痒点。标题说"如何提高效率",真问题可能是"我对失控的恐惧"。提取方法见 references/methodology.md
  • 真回答:作者的核心主张。一句话。不是摘要,是那个去掉就全文坍塌的论点
  • 论证骨架:靠什么撑起这个主张——关键论据(3个以内)、隐含假设(什么被默认为真)、边界(哪里会失效)

如果你提取的"真问题"= 文章标题的改写,重新挖。

配一张论证拓扑图(ASCII),画出从真问题到真回答的推理路径。

步骤 4:对我意味着什么

读完这篇文章,我带走什么?

soul.md + memory.md 提供"我是谁"的背景,但碰撞不限于已记录的条目。任何能改变我某个判断、打开某个盲区、或补充某个认知的洞见,都值得一张卡片:

  • 一个之前没有的思维工具
  • 一个改变了某个判断的新证据
  • 一个没想过的角度
  • 一个对已有认知的修正

对每个有碰撞的点,生成一张认知卡片(ASCII art)。

好卡片 vs 坏卡片:

坏卡片——把文字排进框,本质是列表:

+------------------+
| 文章说: X        |
| 我原来想: Y      |
| 现在变成: Z      |
+------------------+

好卡片——空间关系本身在说话,看排列就能懂:

  Soul: "独立 > 一切"
        |
        |  但文章指出...
        v
  +------------------+
  | 独立需要基础设施? |
  +---+----------+---+
      |          |
     YES         NO
      |          |
   选择性依赖   纯粹独立
   (有底线)    (幻觉?)
      |          |
      v          v
   Soul 需加    Soul 成立
   "依赖!=丧失"  但适用域窄

好卡片的标准:遮住文字只看线条,仍能感受到结构关系(分叉、汇聚、层级、对比)。

卡片下方附一句金句级别的启发——能脱离文章上下文单独成立。压不成一句话 = 还没想透。

诚实原则:

  • 没有碰撞就不造卡片。delta ≈ 0 是正常结果,不要硬凑
  • 文章的可迁移洞见如果真的跨域有效,给出迁移方向——但不预设领域,去哪里取决于洞见本身的形状

步骤 5:生成 Org 报告

  1. 运行 date +%Y%m%dT%H%M%S 和 date "+%Y-%m-%d %a %H:%M"
  2. 文件名:{时间戳}--article-{简短标题}__read.org
  3. 读取 references/template.org 获取报告结构,按模板填充
  4. 写入 ~/Documents/notes/{文件名}

输出质量标准

  • 只有两个部分:文章说了什么 + 对我意味着什么。不加别的
  • 真问题 ≠ 表面问题:如果你提取的问题 = 文章标题改写,重新挖
  • 认知卡片 = ASCII art:视觉优先,一眼能看出碰撞关系。不是文字列表
  • 卡片锚定具体场景:每张卡必须指向一个具体的思考方式、决策场景、或认知盲区的改变
  • 诚实:delta = 0 就说 0
  • 迁移不预设:去哪个领域由洞见决定,不由模板决定
  • Org 加粗:用 *bold*(单星号),禁止 **bold**
  • ASCII Art:仅用纯 ASCII 基础符号,不用 Unicode

平台分布

Codex

39.08%
按下载量换算167

Claude

28.01%
按下载量换算120

Cursor

18.89%
按下载量换算81

Gemini CLI

8.78%
按下载量换算38

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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