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Deconstructs a book into five parts: problem, baseline, delta, conclusion, takeaway. Use for structural analysis, not chapter summaries. Triggered by '拆书', 'book', etc.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
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/ljg-skills:ljg-bookThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
输入一本书，输出它在认知史里挪动的那一步。
输入一本书，输出它在认知史里挪动的那一步。
不是读后感，不是章节摘要，不是夸——是把作者的骨架抽出来摆桌上看。
一本书不是孤立物。每本认真写的书都是对一个问题的一次回答——这个问题之前有人答过，有共识压着，作者不满意，才动笔。所以一本书的价值不在它说了什么，在它挪动了什么：之前大家以为 X，作者说不对、是 Y。这个 X 到 Y 的差量（delta）才是书的贡献，其余是布景。
拆书顺着这场挪动走一条线：问题（作者在答什么）、零点（之前大家怎么答）、位移（作者挪了什么）、落点（落成哪句话）、行囊（带走哪一件）。五件事，冷，抽骨架。最后一段热——「认知地图」，把这场挪动画成一张 ASCII 参考系图：流派、旧共识、作者全钉上去，delta 是图上一段看得见的距离，再走两步做预测。找出来是看清，画出来是看见，走两步是据为己有。
每一件单独问一遍。问完串起来——五件事是一条线，不是五个抽屉。
作者真正在答什么？
题目是 topic，问题是 question。topic 是「科技与未来」，question 是「科技演化有没有自己的方向」。拆书先把 question 从 topic 里剥出来——问题找错，后面全错。
问题不会凭空活着。一个问题还值得写一本书，是因为它的默认答案撑不住了——作者看着大家都信的那个答案，觉得不对，才动笔。所以找问题时连着问一句：**作者冲哪个默认答案来的？**这一句先记下，第 2 件事摆零点时兑现。
怎么找：读导言/前言，找"我写这本书是为了……"那一句。读不到，看作者反复回到的那一处——他绕了几百页都甩不掉的东西，问题就在那里。书名往往是答案的种子——KK 的「必然」两个字，是在跟恐惧科技的人说话：这些变化挡不住，焦虑没用。
写完测试：这段拿去描述同领域另一本书，还成立吗？成立 → 太抽象，重写到具体。
这本书动笔之前，这个问题上大家站在哪？
价值是差量，量差量先得有零点。零点就是共识基线：作者写之前，这个问题的默认答案是什么，主要流派各自怎么答。
操作：列 2-4 个主要立场。每个立场一行——谁（流派/人物）+ 他们对这个问题的回答（一句话）。其中标明哪一个是共识：教科书立场、外行的常识、领域里不证自明的那套。
找不到明确流派，退一步问：读者翻开这本书之前，对这个问题的默认想法是什么？那就是基线。
基线要正对作者的不满。第 1 件事记下的那句——作者冲哪个默认答案来的——在这里兑现：基线摆对了，作者看见会说「对，我就是冲这个来的」。摆一堆与作者无关的学术流派 = 摆错了，重摆。
作者带来了什么新东西？相对基线挪动了什么？
先找洞见，形态四选一点名，不堆不并列：
怎么找：他反复用什么工具？他从什么角度切入？他看到 X 第一反应想到的是 Y——这个 Y 就是他的框，框是洞见的载体。框不一定是名词，可以是一个动作（"还原到 root cause"）、一个区分（"自然态 vs 文化态"）、一个对照（"显性逻辑 vs 隐性结构"）。找洞见要够狠——一句话讲清楚，不是一个章节。
然后量 delta，一句话格式：「之前大家以为 X，作者说：不对，是 Y。」 X 来自第 2 件事的基线，Y 是作者的洞见。说不出这句话 = 没量出 delta = 没看见这本书的贡献。
delta 分三档，标明是哪档：
换轴最大。Darwin 不是在「神造的物种谁更完美」上给出新答案，是把轴换成了「时间里的变异与选择」——旧问题整个作废。
强制：必须列出作者独占的术语/列表/区分。
每本好书都有作者独占的「标签」——别人没有、他独有、能 quote。这是拆书的"指纹"。少了它，整段拆书可以套到任何同领域的书上。
拆完看一眼：作者独占的标签出现了几个？0 个 → 你拆的不是这本书，是这本书所属的领域。
作者最后得出了什么？
不是"他举了多少例子"，不是"他论证了多少环节"。是：合上书，作者要你带走的那个东西。
往往就一两句话。
检验：把这句话单独抽出来，脱离作者上下文，它还有没有力量？如果只是复述书名，那不是核心观点——是 label。如果只是套话（"事物都是辩证的""万物相联"），那是空话。
核心观点要锋利——能立得住，能反驳，能被引用。
不能软。"作者认为人性是复杂的"是软话——什么不是复杂的？
另问一遍：作者最想让读者带走的那一句话是什么？
能直接 quote 最好，quote 不到用最贴近的复述。这一句要锋利到——读者合上书 10 年后还能想起来。
合上书 10 年后只能记一件事——是哪一件？
不是把前 4 段缩短。那是总结，是重复。这一件是从整本书萃出的内核：单独立住、可携带、能让人想回去翻原书。
形态五选一。挑作者最依赖的那一种，不堆，不并列：
怎么判作者最依赖哪一种？看他书里反复回到的是什么——一台看世界的眼镜（取景框）、一对概念区分（模型）、一个被点破的事实（洞见）、一个他造的词（概念），还是一句他亲笔写下的话（金句）。
三行内交付。形态标签 + 内容本体 + 一句话点为什么是这一件。
挑完三检：
收尾一句：带走了这一件，这本书的精神内核就在你手里。
前五段把骨架抽出来摆着，冷的。这一段把整个问题的认知格局画成一张图——不是文字描述的地图，是真画出来的 ASCII 图。
为什么是参考系？《千脑智能》的底：大脑认识任何东西，都是把它的特征挂在参考系的位置上，靠移动和预测来学。各流派对同一个问题吵了几十年，吵的往往不是事实，是位置——他们站在同一张地图的不同地方，或者干脆用着不同的地图。把所有人摆进同一个参考系，谁挨着谁、谁对着谁、作者从哪挪到哪，一眼看见。delta 在文字里是一句话，在图上是一段看得见的距离。
四步：提炼轴、钉位置、标 delta、走两步。
轴不是随便挑的。回到第 2 件事摆的基线：各流派真正吵的是什么维度？那个维度就是轴。一个维度用一条数轴，两个维度用十字坐标。轴的两端都要有名字——一端一个极。
轴还有一层。选哪个维度当轴，本身就是立场——作者把哪个维度当作值得吵的，哪个维度问都不问，那个问都不问的维度就是他不证自明的地基。拆书人比作者多看一眼：看见轴，也看见轴外。图注末尾点一句作者的轴外之物，整张图就有了批判的距离。
测试：每个流派都能在这根轴上找到位置吗？有流派摆不进去 = 轴提错了，重提。
各流派 ●、作者 ★、旧共识文字标明，一个个钉上去。每个点旁边一两行小注：他们对问题的回答。位置要说得出几何理由——谁离谁近（答案相似）、谁在谁的对角（针锋相对）、谁在原点附近（默认立场）。钉完，看到的不再是一串孤立的立场，是一张互相牵着的图。
旧共识的位置到作者 ★ 的位置，看那段距离：方向是什么（往哪个极挪），多远（修正/倒转/换轴）。换轴的画法：作者不落在旧轴上，图上另起一根轴——能看出他跳出了原坐标系。
掌握不掌握就看这步。在图上挪到一个作者没去过的位置——最好挨着继刚自己的世界——用作者的框预测：站这个新位置上，他会说什么？预测完回头对账。猜对了，图就是你的了。
把 Darwin 的图挪到「想法怎么传开」这个新位置。预测：想法也该有变异（每转述一次走样一点）、有选择（合用又好记的被留下）、有时间（一代代传）。对一下——meme 正是这么回事。图预测中了，你就拿住了。
为什么"能预测"就是掌握？还是《千脑智能》的底：大脑学会一个东西的标志，就是还没看见、已经能猜到下一步。你能用作者的框猜中他没写过的事，等于你脑子里真长出了这张图。
#+begin_example / #+end_example 中（保等宽，渲染不碎）问题：智能从哪来——大脑怎么知道世界长什么样？
知识的组织：显式空间结构（参考系）
↑
│
符号主义 AI ● │ ★ Hawkins 千脑智能
（智能=符号规则， │ （每个皮质柱各建参考系
结构悬空无身体） │ 模型，千脑投票出感知）
│
────────────────────┼────────────────────→
与硬件无关 │ 皮质结构决定
│
深度学习 ● │ ● 层级特征检测（旧共识）
（智能=统计权重， │ （特征逐层上行，顶层
无显式结构） │ 汇成"祖母细胞"）
│
知识的组织：无显式结构（权重/反应）
图注：
跟前五段反着来。前五段冷、短、抽骨架。这一段可以慢，可以铺开，可以打比方。但几条不变：
四道关，写完各过一遍：
写完整篇拆书，默问自己三个问题——零点、位移、落点，和五件事同一条线。任何一个答不出 → 没拆到位，回头补：
灵魂 = 位移问。三问都答得出 → 这场挪动抓住了。第 5 模块「精神内核」是把这些聚成单一形态——只挑一件带走，作为整本书的指纹。
每段写完做三道测试：
冷静、简洁、犀利、直白。
不夸作者，不贬作者，不替作者辩护，不替作者道歉。
五段，标号 1-5。段内一气呵成，不绕弯。
每段开头一句立住——这一段要 say 的核心是什么。然后展开两三句把它讲透。不要列点列到天荒地老——一段散文胜过十个 bullet。
短句多。介词砍。"通过 / 借 / 凭 / 在 X 上"——能不用就不用。
中文白话——汪曾祺、王小波、阿城那一路。每写完一段默念出声，卡的地方整句重写（不是抠字）。
不要学术腔。"作者论证了""作者认为"少用——直接说作者干了什么。"X 在第 N 章指出……" 全部杀掉。
第 6 段「认知地图」例外——那一段语气转热，可以慢、可以铺开、可以打比方。但白话、反翻译腔、禁切痕风照旧守。
英文母语模型用中文最容易犯的毛病。信号词出现 → 整句重写。
词汇直译信号：
| 翻译腔 | 真实中文 |
|---|---|
| 我接住你 | 我在 |
| 我不装 | 直说；不绕弯 |
| 给你拥抱（文字上的） | 抱抱；过来 |
| 你值得更好的 | 你不该这样 |
| 让我们一起... | 我们...（省「让」） |
| 提供支持 | 撑你 |
| 在情感上 X | 情感上 X（省「在」） |
| 这是必要的 | 必须这样；非这样不可 |
| 做出选择 / 做出决定 | 选；决定 |
| 在这个意义上 | 这么说 |
| 拥有...的能力 | 能... |
| 进行（研究/讨论/对话） | 直接用具体动词 |
| 这片领域 | 这门学问；这套东西 |
| 通过 X 抓到 Y | X 动词直接带宾 |
| 一是...二是...三是... | 散文式排开，不编号 |
句式英文化信号：
词性英文化信号：
中文意合三省：
朗读关：信号词 grep 抓不到的 frame 级翻译腔，靠默念出声捕。每段默念一遍——卡的地方整句重写，不是抠字。问自己一句：「汪曾祺会这么写吗？」
禁切痕风：prose 交付别用「这一刀」「锋利」（当元描述）「钉死」「砸实」这类自我修辞预告"下面有重话"。内容够不够力，读者自己看得出，不用作者吆喝。
如果用户只给书名——
如果用户给了 PDF / arxiv / 内容——直接读，不用查。
如果是经典书——可以靠 LLM 内部知识，但仍要在心里默问：我说的这条是书里实际有的，还是我编的？编的就删。
date +%Y%m%dT%H%M%S 和 date "+%Y-%m-%d %a %H:%M"~/Documents/notes/{时间戳}--拆书-{书名}__book.org*，加粗用 *bold* 单星号，禁止 markdown 双星号）#+TITLE: 拆书：《{书名}》
#+SUBTITLE: {作者} | {一句话核心观点}
#+DATE: [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+FILETAGS: :book:{书的领域 e.g. philosophy/biology/economics}:
#+IDENTIFIER: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+begin_example / #+end_example 中。npx claudepluginhub lijigang/ljg-skills --plugin ljg-skillsExtracts core formula from books, concepts, or ideas via first-principles, falsifies with boundary conditions, and generates themed visual HTML card with Mermaid diagram.
Reads academic papers and explains them as a continuous story for non-academics. Useful when you share an arxiv link, paper URL, PDF, or ask to analyze a research paper.
Extracts atomic concepts from books into Obsidian notes, validates understanding against NotebookLM via adversarial Q&A, and extends knowledge beyond the source material.