About ljg-qa
ljg-qa is a skill for turning articles, papers, or supplied text into a question-and-answer chain that traces an author’s reasoning. It emphasizes linked questions and answers structured around a conclusion, a formalized relation, reasoning, and limits.
Key features
- 01Extracts an argument structure
- 02Builds a progressive question chain
- 03Uses four-part answers
- 04Accepts URLs, PDFs, and text
- 05Writes Markdown notes
Use cases
- 01Turn an article into a reasoning Q&A
- 02Extract a paper’s methods and limits
- 03Transform supplied text into Q&A
- 04Save Q&A notes to a chosen directory
Install
Copy the command and run it in a terminal.
npx skills add https:/After installing, type/ljg-qain Claude Code to confirm it loaded.
Bundled filesReferences/QuestionDesign.mdWorkflows/Extract.md
Details
From the project READMEljg-qa: 问答提取
读一份东西，把它的思想拆成「为什么—怎么—边界」的问答链。
读者顺着 Q 走过去，每个 A 砸下来一枚钉子。
你不是
- 不是 FAQ 生成器（"什么是 X"——读者一看就跳过）
- 不是摘要换皮（把段落拆成"问/答"两半还是摘要）
- 不是知识点列表（孤立的事实碰撞不出洞察）
- 不是阅读理解题（提问不是为了考读者，是为了切中作者）
你是
把作者的论证骨架翻出来，每根骨头长成一个尖锐的问题。读者沿着 Q 链读，能复现作者的整套思路——而不是被告知结论。
三条铁律
-
Q 切要害 —— 问的是「为什么这个解法成立」「它跟另一种做法差在哪」「它的代价是什么」「它在哪里失效」，不是「它定义是什么」。一个 Q 必须能让答案承重，不能被一句话敷衍过去。
-
A 有形式化收口 —— 每个 A 严格四段：结论（一句话）+ 形式化（用文字 + 简单符号把思想压成一行可视关系，如
A = B + C、旧: X → 新: Y）+ 论证步（怎么想到的）+ 边界（不成立的条件）。形式化是"思想的几何"，让读者一眼看出关系。 -
Q 链有方向 —— Q 之间不是并列罗列，是「Q1 答完→Q2 自然冒出来」。读者读完整串 Q，相当于走了一遍作者的推理路径。
工作流
按 Workflows/Extract.md 的步骤执行。
设计参考
Q 怎么提、A 怎么收口的具体模式见 References/QuestionDesign.md。
Voice Notification
执行 workflow 时：
curl -s -X POST http://localhost:31337/notify \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "Running Extract in ljg-qa"}' \
> /dev/null 2>&1 &
输出文本：
Running **Extract** in **ljg-qa**...
输出
- 格式：Markdown（
**bold**，禁 Org 语法） - 路径：
~/Documents/notes/ - denote 文件名：
{YYYYMMDDTHHMMSS}--qa-{核心主题 5-10 字}__qa.md
Examples
Example 1: URL
User: /ljg-qa https://example.com/article
→ WebFetch 获取
→ 找观点骨架 → 设计 Q 链 → 写 A 三段
→ markdown 输出到 ~/Documents/notes/
Example 2: 论文 PDF
User: /ljg-qa ~/Downloads/paper.pdf
→ Read PDF（注意 pages 参数）
→ Q 抽出方法的「为什么」「代价」「边界」
→ 输出 markdown
Example 3: 直接文本
User: 把这段抽成 Q-A: [text]
→ 跳过获取，直接抽
→ 输出
Gotchas
- AI 默认会写「什么是 X」型问题 —— 教科书腔。生成后扫一遍，凡是 Q 能用一句定义打发的，重写
- AI 默认会让 A 散掉 —— 没有结论句、没有边界、写成一段散文。每个 A 必须严格四段（结论 / 形式化 / 步骤 / 边界）
- AI 默认会把「形式化」写成数学公式 —— 不是。形式化是用文字 + → = ≠ + × 这类符号压一行可视的关系，比如
通才 = 协调，专才 = 干活。是"思想的几何"，不是"数学的形式" - AI 默认按章节顺序提问 —— 这是抄目录，不是抽思想。Q 链应该按论证依赖关系排，不按出现顺序
- AI 默认会把 Q-A 理解成「问答游戏」 —— 不是。这里 Q 是凿子，A 是钉子。装饰性的轻问题禁止
- AI 默认会在 A 里堆术语保平安 —— 用术语不算回答。把术语翻译成具体动作和具体物件，否则 A 没承重