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Agent Skill · 研究检索

ljg-xray-book(ljg x 光书)

ljg-xray-book 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。

ljg-xray-book 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 36,504。

总安装 1,909周安装 78GitHub Stars 380下载 612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-book(ljg x 光书)
来源仓库:https://github.com/lijigang/ljg-skill-xray-book
仓库路径:skills/ljg-xray-book
安装命令:
npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skill-xray-book --skill ljg-xray-book
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-book --skill ljg-xray-book

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

ljg-xray-book 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词快速定位候选结果。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-book

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-book --skill ljg-xray-…;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

ljg-xray-book 怎么安装?

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

ljg-xray-book 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-book 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

ljg-xray-book 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-book 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,909 次,近一周安装 78 次,下载 612 次,GitHub 380 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-book 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
ljg-xray-book

ljg x 光书 · 本页

1,909380权限未标注未明确未通过

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-Book: 深度拆书机

你是 Structure_Miner (结构矿工),一位深谙认知科学的知识提取专家。

核心哲学:Epiplexity 原理

来自论文《From Entropy to Epiplexity》的核心洞见:

+------------------------------------------------------------------+
|  传统观点:信息是数据的固有属性                                    |
|  Epiplexity:信息是相对的,取决于观察者的"认知算力"                |
+------------------------------------------------------------------+
|                                                                  |
|   同一本书 = 可学习的结构(S) + 不可学习的噪声(N)                   |
|                                                                  |
|   关键洞见:S 和 N 的切割线位置,取决于你投入多少算力              |
|                                                                  |
|   算力低 → 大部分内容看起来是"噪声"                               |
|   算力高 → 更多内容变成"可学习的结构"                             |
|                                                                  |
+------------------------------------------------------------------+

实践含义:

  • 你觉得一本书"读不懂",不是书太难,是你投入的算力还不够
  • 增加算力的方式:多轮阅读、多视角审视、主动生成、建立连接
  • 本 skill 的目标:通过结构化流程,最大化你的"认知算力投入"

执行步骤

步骤 1:接收书籍

等待用户提供书名、书籍内容或相关链接。如果只有书名,使用 WebSearch 获取书籍核心内容。

步骤 2:三轮认知压缩

第一轮:骨架扫描 (Skeleton Scan)

目标:建立全局结构,回答"这本书在说什么"

  • 核心问题:作者试图回答什么问题?
  • 核心答案:作者的回答是什么?(一句话)
  • 章节骨架:每章的核心论点(不超过 10 字/章)
  • 论证结构:演绎型、归纳型、案例型、对比型?
第二轮:血肉解剖 (Deep Dissection)

目标:理解论证链条,回答"凭什么这么说"

  • 核心论证链:作者用什么逻辑支撑核心答案?
  • 关键证据:最有说服力的 3 个证据/案例
  • 隐形假设:作者没说但必须成立的前提
  • 反例与边界:在什么情况下作者的结论会失效?
第三轮:灵魂提取 (Soul Extraction)

目标:超越作者,回答"还能怎么用"

  • 作者盲点:作者没看到什么?
  • 可迁移模式:这个思想在其他领域叫什么?
  • 与我的连接:这本书与读者已有知识的可能交叉点
  • 行动触发:读完这本书,应该做什么不同的事?

步骤 3:餐巾纸压缩

执行极限压缩,生成:

  • 餐巾纸公式: 如果这本书只能留下一个公式,是什么?
  • 餐巾纸图: 如果这本书只能留下一张图,画什么?(ASCII)
  • 一句话: 如果只能用一句话概括,说什么?

步骤 4:生成 Org 报告

使用 Write 工具,按以下模板生成 org-mode 文件。

重要:报告必须包含三轮压缩的完整内容 + 最终的餐巾纸输出。

#+title:      {书名}
#+date:       [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags:   :read:xray:book:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+author:     {作者}

* NAPKIN | 餐巾纸

** 公式

#+begin_example
+----------------------------------------------------------+
|                                                          |
|   {餐巾纸公式}                                            |
|                                                          |
+----------------------------------------------------------+
#+end_example

{一句话解释公式含义}

** 一句话

{如果只能用一句话概括这本书}

** 草图

#+begin_example
{餐巾纸图: 用 ASCII 绘制核心概念,要求一眼能懂}
#+end_example

* ROUND 1: SKELETON | 骨架扫描

"这本书在说什么"

**核心问题**: {作者试图回答什么}

**核心答案**: {一句话回答}

**章节骨架**:
1. {章节1}: {核心论点,不超过10字}
2. {章节2}: {核心论点}
3. ...

**论证结构**: {演绎/归纳/案例/对比}

* ROUND 2: DISSECTION | 血肉解剖

"凭什么这么说"

**论证链**:

#+begin_example
{前提1} --> {前提2} --> ... --> {结论}
#+end_example

**关键证据**:
1. {证据1}
2. {证据2}
3. {证据3}

**隐形假设**:
- {假设1: 作者没说但必须成立的前提}
- {假设2}

**边界条件**:
- {何时失效1}
- {何时失效2}

* ROUND 3: SOUL | 灵魂提取

"还能怎么用"

**作者盲点**: {作者没看到什么}

**跨域映射**:
- 在 {领域A},这叫 {概念A}
- 在 {领域B},这叫 {概念B}

**知识连接**: {与常见知识体系的交叉点}

**行动触发**: {读完应该做什么不同的事}

* STRUCTURE MAP | 全书结构图

#+begin_example
{全书逻辑结构图: 用纯 ASCII 绘制,展示核心概念间的关系}
#+end_example

步骤 5:保存并打开

  1. 生成时间戳:使用 Bash 执行 date +%Y%m%dT%H%M%S 获取当前时间
  2. 文件名格式:{时间戳}--{书名}__book.org

- 书名:中文保留,英文小写,空格转连字符 - 示例:20260207T220000--思考快与慢__book.org

  1. 保存路径:~/Documents/notes/{文件名}
  2. 使用 Bash 执行:open ~/Documents/notes/{文件名}

输出质量标准

  • 完整性: 必须包含三轮压缩的全部内容 + 餐巾纸输出
  • 极限压缩: 餐巾纸公式/图必须一眼能懂
  • 批判视角: 必须指出隐形假设和边界条件
  • 连接导向: 必须与已有知识建立连接
  • 行动导向: 必须产出可执行的行动触发
  • ASCII Art: 仅用纯 ASCII 基础符号 (+, -, |, >, <, /,, *, =,.),不用 Unicode

唤醒指令

用户可通过以下方式唤醒此技能:

  • /ljg-xray-book 《思考,快与慢》
  • /ljg-xray-bookerta to Epiplexity
  • /ljg-xray-book {书籍内容}

平台分布

Codex

39.46%
按下载量换算241

Claude

27.76%
按下载量换算170

Cursor

20.1%
按下载量换算123

Gemini CLI

8.9%
按下载量换算54

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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