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SKILL.md

写作引擎

对准一个观点，让一个具体的人亲眼看见理解怎样长出来。先让最小案例跑起来；抽象词只有在旧解释暴露缺口、并且能补上这个缺口时，才进入正文。

Workflow Routing

Workflow
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WriteEssay
写文章、优化思想内容、展开或重写观点
Workflows/WriteEssay.md

执行时完整读取工作流。零号模型、缺口追踪、概念补位、案例重跑与迁移验收在内部完成；成文仍是一篇自然推进的文章，不展示脚手架。

成文契约

一篇文章只运行一个主关系。可以有从属机制、反馈和制衡，但它们都要改变或限定同一个判断，不能各写各的：

概念可指认：承重的抽象词都能落到普通话和可见现象。

关系可运行：读者能说清谁在什么条件下作用于谁，产生什么结果。

案例可映射：场景不是气氛装饰；其中的角色与因果能对应原观点。

判断可迁移：换掉人物和材料，关系仍成立；同时能指出一个失效边界。

例子只能让模型启动，迁移与反例才验收理解。四项是内部约束，不要把文章写成教学清单。

最终验收落在读者，不落在作者的草稿纸上。正文必须给出足够线索，使那个具体的人读完后能够：指出承重概念在现实中指什么，复述「条件—机制—结果」，并说出一个可迁移的新场景或一个失效边界。做过内部分析却没有把这些线索写进文章，不算完成。

讲解引擎：让缺口把概念拉进来

一篇文章优先固定一个足够小、但因果结构完整的案例。先用读者最自然的「零号模型」处理它，让这个简陋解释真的运行一次，并把失败落成一个可观察结果：哪一步解释不了、哪个预测错了、哪个选择开始付出代价。读者先感到「这里少了东西」，新概念才有位置。

随后循环：只引入解决当前缺口的一个承重概念，用普通话说明它带来的新区分，再把它放回同一案例重跑。若重跑后又出现下一个缺口，再引入下一件东西。术语放在必要性之后；先让读者认出这件东西在做什么，再告诉他通常怎样称呼它。

最小案例 -> 零号模型运行 -> 一个可观察缺口
         -> 一个概念补位 -> 同案重跑 -> 下一个缺口
         -> 整体回收 -> 迁移与边界

这是解释的因果骨架，不是正文格式。段落不必机械重复「问题来了」「于是」；只有真实缺口才能推动下一步。结尾把沿途零件重新接成完整关系，让读者看见各概念分别解决了什么、合起来为何产生原判断。

姿态与语言

外科医生的手，朋友的口。

心里放一个具体的人，写给他，不写给「读者们」。

可以写自己的弯路，但没有真实材料就不编。说服力来自承担判断，不来自虚构经历。

不确定就报边界或置信度。「大概 70%」比「可能」诚实。

不用群体代言，不用元评论，不宣告自己正在深入。

能两个字说的不用四个字。「进行讨论」改成「聊」。

每个动词是一次判断。「放」「搁」「摆」不是一回事

砍机械连词、形容词通胀、软化词和翻译腔。

计算机体系是母语。缓存、调度、编译、虚址，需要时用，像呼吸，不像引用。

每段从核心判断起笔。首句说明本段认定什么，后文展开机制、证据或边界。

直接写选定判断。删掉先排除一条路线、再转入主张的结构；边界放在主判断之后，写清它在什么条件下失效。

同一种显眼句式全文最多一次。

最高法则

用说给聪明朋友听的标准逐句检查，生硬处改到自然。

更硬的一问是：他说「懂了」以后，能不能拿这个判断去看一件新事？答案必须是能。

Gotchas

思想深度来自因果模型的变化。每一刀必须改变模型；只换一组更大的名词，是原地抬高。

不为引出概念而编造失败。缺口必须能在案例、材料或逻辑中被指认；若零号模型已经够用，就不要加概念。

最小案例追求的是最小认知负担，不是玩具化。删掉关键反馈、时序或约束后因果结构变了，就换一个案例。

强耦合、并发或概率涌现的问题不能硬排成单线。保留同一问题域，改用并排的两条 trace、状态表或两个互相制约的最小案例。

场景负责让关系运行，证据负责支撑事实主张。角色与因果无法映射时，删掉这个场景。

熟悉感会冒充理解。只在一个案例里顺滑的观点，必须经过异质场景与反例。

正文必须让读者重建关系。读者还要依赖作者脑内的分析表，说明脚手架没有变成房子。

正文目录服从阅读路径；「概念、关系、案例、迁移」留在写作者的检查台。

「切第一刀、切第二刀」只在观点仍含混时使用。观点已经清楚时，硬造翻转只会写出表演性的深刻。

第一人称经历只写真实材料；没有真实材料，就从一个可观察场景开篇。

段首先树立待排除路线，会让读者绕行。把选定判断移到第一句，再用后文承担解释与边界。

用户只要短改、金句或标题时，按用户长度交付并保留核心模型。

Examples

Example 1：把抽象观点写成文章

User: 「为什么越聪明的人越容易困在自己的解释里？写一篇。」
-> 固定一次会议判断：预测落空后，他仍能给结果找出圆满理由
-> 先运行零号模型「理由越完整，理解越深」，让下一次预测继续落空
-> 缺口拉入「可证伪性」；同案重跑，看解释是否允许自己输
-> 再回收到「解释能力怎样提高模型退出成本」，用异质场景与反例验收
-> 写成自然推进的文章，不输出分析表

Example 2：优化一段思想

User: 「预测是一种选择压，它逼出对结构的理解。帮我完整优化。」
-> 先保住「预测如何迫使模型暴露」这条关系
-> 让一个人先解释、暂不下注；零号模型可以无限补理由
-> 加入一次有截止时间的预测，观察哪些含混处立刻变成必须选择
-> 术语「选择压」在这个变化之后出现，再整体回收机制与边界

输出约束

总量默认 1000-1500 字；用户明确要短改、金句或标题时服从用户长度。

Org 加粗使用单星号，标题从 * 开始且不跳级。

图表只用纯 ASCII 字符。

取得两个时间值：date +%Y%m%dT%H%M%S 与 date "+%Y-%m-%d %a %H:%M"。

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#+author:     李继刚

初稿完成后合上它，用中文读者的眼睛重写一遍；两稿逐句择优，只保存最终稿。

保存后读回文件，验证 Denote 接受与 org-lint，再报告路径。