# Ljg Paper

> Paper reader for non-academics. Takes a paper and extracts its ideas for personal use. Focuses on understanding, not academic critique. Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Trigger words: '读论文', '分析论文', 'paper', or when user shares an academic paper.

- Skill: `azhi-ss/ljg-paper` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add azhi-ss/ljg-paper`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/azhi-ss/ljg-paper/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Docs & Writing
- Author: azhi-ss (https://skillmd.com/u/azhi-ss)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/azhi-ss/ljg-paper

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# ljg-paper: 读论文

读论文不是做学术，是猎取思想。把别人的发现拆解成自己能用的认知。

## 总目标（先看这个）

让一个**不懂这个领域的聪明人**读完笔记，能复述：
1. 论文在解决什么问题（具体到一个例子）
2. 作者用什么招数解的（机制 + 设计选择的理由）
3. 核心发现是什么（包括最反直觉的副发现，往往是论文里最 fascinating 的部分）
4. 你（读者）能带走什么洞见

如果输出在任何一点上让外行卡住，就是失败。**凝练只在 title 上追求；正文该展开就展开**——目标不是短，是让人从不懂走到懂。

## 格式约束

### Org-mode 语法

- 加粗用 `*bold*`（单星号），禁止 `**bold**`
- 标题层级从 `*` 开始，不跳级

### ASCII Art

所有图表用纯 ASCII 字符。允许：`+ - | / \ > < v ^ * = ~ . : # [ ] ( ) _ , ; ! ' "` 和空格。禁止 Unicode 绘图符号。

### 模板权威性

输出结构依据 `references/template.org`。禁止参考 `~/Documents/notes/` 中已有论文文件的章节结构——旧文件可能使用过期模板。

### Denote 文件规范

- 时间戳：`date +%Y%m%dT%H%M%S`
- 可读时间：`date "+%Y-%m-%d %a %H:%M"`
- 文件名：`{时间戳}--paper-{简短标题}__paper.org`
- 输出目录：`~/Documents/notes/`

### Org 文件头

```
#+title:      {一句精练语句提炼论文核心思想或发现}
#+subtitle:   {论文原始标题，通常英文}
#+date:       [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags:   :paper:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+source:     {URL 或来源描述}
#+authors:    {作者列表}
#+venue:      {发表场所/年份}
```

#### title 这一句怎么写

title 是这篇笔记的*灵魂句*——读者扫一眼就知道这篇论文带走什么。它不是文件名，不是方法名，是核心思想或发现的*凝练表达*。

不是"把一段话压成一句话"，是"用一刀把骨头取出来"。抽出 title 贴墙上，它本身就该像一句警句、一个篇名、一句能记住的话。

**写作约束（按优先级）**

1. *中文母语凝练* — 像汪曾祺、王小波、阿城、李娟的标题：短、净、有刃。
   - 写完默问：「一个没读过翻译小说的中国人会这样说吗？」不像 → 重写。
   - 完整反翻译腔自查表：`~/.claude/PAI/USER/AI_WRITING_PATTERNS.md`（必扫 Layer A）。
   - 杀句式：被动句（"被锁在…里"）、"是…的"句、长定语后置（"那个由…引起的…"）、"进行+名词"、"让我们…"。

2. *零中英混杂* — title 不出现英文术语（RL / HR / Agent / Multi-agent / token 等都不行）。术语放正文展开，title 只放思想。例外：人名、产品名（GPT、Claude）。

3. *6-15 字* — 短到能记住，长到能承得住一个发现。超过 15 字基本就是没炼到位——回去再砍。

4. *动词为骨，名词具体* — 形容词能砍就砍（"重大的""根本的""惊人的"全删）。每个字都得干活。

5. *自带张力，三种姿态任选其一*：
   - *反直觉* — 「学会反成枷锁」
   - *对仗或并置* — 「教人如教己」「记得太牢，想不出新」
   - *转折或反讽* — 「答得越准，看见越少」

6. *不复述题目，不当方法名* —
   - ✗「关于强化学习预训练空间转移的探索性研究」（学术腔）
   - ✗「PreRL：把强化学习搬进预训练空间」（方法名 + 方法描述）

**正例对照（看转化方向）**

| 论文核心思想 | ✗ 翻译腔 / 口语化 | ✓ 中文凝练 |
|------------|------------------|-----------|
| 奖励信号把模型锁在已会轨迹里，擦掉题目就解锁 | 奖励信号会把模型锁死在已会的轨迹里，擦掉题目就解锁了 | 学会，反成枷锁 |
| 只用错样本做 RL，反思能力自己长出来 | 只用错样本做 RL，反思能力自己长出来 | 错处长出反省 |
| 模型在向量空间里思考比生成 token 更省更准 | 模型在向量里想，比一边想一边写更省、更准、更快 | 默想胜出口 |
| 多智能体缺的是组织协调而非个体智能 | Multi-agent 缺的不是聪明，是 HR——成功率 69 跳到 85 | 多智不如善织 |
| 老师与学生看待问题的角度不同导致教学失败 | 老师比学生高分还教不会，是因为他想问题的姿势跟学生不一样 | 高分难为师 |
| 写作时预测剩余长度让模型知道何时收尾 | 把"还要写多长"做成一个值函数，模型每写一个 token 就知道离收尾还有多远 | 知止方能落笔 |

注意正例的共性：
- 4-8 字主干为多，节奏接近成语 / 古文标题
- 动词带刃：「锁」「长」「默」「善」「止」
- 有古意但不晦涩；有判断但不抒情
- 单独抽出能立住

**自检三问（写完默念）**

1. 抽出来贴墙上，像不像一句篇名 / 警句？
2. 一个中文母语者会这样说吗？（汪曾祺会这么写吗？）
3. 删掉任何一个字会不会塌？

任一答 No → 回去重写，不要凑合发布。

**可识别性测试（必须过）**

把 title 单独贴出来，给一个没读过这篇论文的人看，问：「这论文大概在讲什么？」——他不需要给出准确答案，但应该有方向感。

如果答得出方向 → title 通过。
如果完全猜不到（典型是高度凝练的古文式 title），**必须用中文 subtitle 兜底**，让它承担解释功能。英文 subtitle 只是论文原标题，不算兜底：

```
#+title:      字未出，止已现
#+subtitle:   把"还要写多远"做成一个 value 函数 — Length Value Model: ...
```

凝练和可识别性必须共存。只凝练 = 6 个月后自己也认不出是哪篇；只可识别 = 退化回 28 字啰嗦句。两个测试都过才发布。

**与其他字段的关系**

- title 与「洞见」section：先写完「洞见」section，回头从那段话里*取骨*（不是压缩，是炼一刀）填进 title。
- title 与文件名：denote 文件名 `paper-{简短标题}` 的「简短标题」是方法名 / 核心概念名（如 `prerl`、`dsrl`），用于文件检索；title 是思想骨句，用于内容入口——两者不同字段，互不替代。

文件写入后报告路径。

## 红线（每条必须过）

1. *口语检验* — 你会这样跟朋友介绍一篇论文吗？不会→改。学术腔是默认敌人
2. *零术语* — 先用大白话落地，再顺带提术语名。如果必须用原文术语才能解释，说明还没懂
3. *短词优先* — 能用两个字说的不用四个字。「本文提出了一种新的框架」→「他们做了个东西」
4. *一句一事* — 每句只推一步
5. *具体* — 名词看得见，动词有力气。形容词能砍就砍
6. *开头给理由* — 问题部分的第一句让人想知道答案
7. *不填充* — 删学术套话（「近年来随着...的发展」「值得注意的是」）。每句干活
8. *信任读者* — 说一遍够了。不重复结论
9. *诚实* — 论文有硬伤就说有硬伤。看不懂的部分说看不懂
10. *6 个月后的我看得懂吗？* — 每个术语首次出现必须落地（"value function = 给定当前状态预测未来累积奖励"），每个公式必须翻译成自然语言，每个引用都要说明对外行的意义。自检：默想"半年后我在 denote 里搜到这篇，30 秒内能回想起核心吗？"——不能 → 重写
11. *外行优先于凝练* — 该展开就展开，不要为了"短"砍掉读者真正需要的铺垫。凝练的尺度只针对 title；正文该多长就多长，节奏由让人懂的需要决定，不由"短"的洁癖决定

## 写作原则

四条核心原则，决定文章是"活人在说话"还是"机器在汇报"：

1. *一个锚点撑全文* — 「问题」里立的那个具象例子就是锚点。「翻译」「核心概念」都在这个锚点上展开，每段都回到它，让读者一直待在同一个问题域里。换锚点 = 换地图 = 读者前面建立的直觉全丢。
   - **「亲历」小节里也只能用一个例子**。两个例子 = 切碎读者直觉，即使两例都强，挑最锋利的一个。反例：先用"产品介绍 100 字"再用"LIFEBench"——两条故事线读者大脑要切换两次。正例：从头到尾"GSM8K 200 token"贯穿——读者一直待在同一个困境里
2. *推理外显* — 模拟"一个人想明白的过程"，而非呈现"想明白之后的结果"。用"既然A是B，那能不能C也是D？"带读者一起推。让读者觉得结论差一步就是自己想到的
3. *变形替代定义* — 解释两个概念的关系时，把A连续变形成B，不要说"A和B是XX关系"。「把LSTM变形→看起来像ResNet」比「LSTM和ResNet是对偶的」有力十倍
4. *落点在能用* — 给出"这意味着你可以___"，而非"这让我们重新思考___"。读者读完要带走一个能动手的东西，不是一个值得沉思的感慨

## 工具箱（选用）

讲解论文时可以拿的工具，没有哪个是必须的：

- *类比* — 承重的，方法的关键组件都能映射上。沿着类比走一遍方法
- *ASCII 图* — 展示组件关系、数据流、结构对比。读者有概念脚手架后再画
- *餐巾纸速写* — 「以前这么想，现在应该这么想」的并排对比
- *好问题* — 把论文解决的困境变成一个让外行也好奇的问题
- *递进例子* — 从简单到复杂，一步步搭建理解
- *反问入链* — 遇到隐含假设，用问题打开

## 执行

### 1. 获取内容

- arxiv URL → WebFetch
- PDF → Read（注意 pages 参数限制）
- 本地文件 → Read
- 论文名称 → WebSearch

确保拿到：标题、作者、摘要、核心方法、结果。

如果论文有一张承载全文核心思路的总览图（overview / architecture diagram，通常是 Figure 1），提取并保存到 `~/Documents/notes/images/`，文件名 `{identifier}--paper-{简短标题}-overview.png`。

判断标准：这张图让人一看就抓住论文在做什么。不是所有论文都有——没有就跳过，不要硬找。

提取方法：
- arxiv → 访问 HTML 版（`arxiv.org/html/...`），找到图片 URL，WebFetch 下载
- PDF → 截取含图页面保存为图片

### 2. 问题：让读者遇到那个困境

不是描述问题，是让读者*亲历*那个问题。开场给一个具象示例——一个具体场景、一段输入输出、一张失败截图、一个用户故事——让读者在这个例子上看到困境。

不是「大模型在事实回答上存在幻觉问题」，是：「你问 GPT『2023 年图灵奖得主是谁？』它一本正经回答 Yann LeCun。再问一次，它说 Hinton。第三次又变了。」

三段叙事，用同一个例子贯穿：

1. *亲历* — 把读者拉到困境现场。例子最好简单到一两句话能说完
2. *旧路* — 之前的研究者在这个例子上是怎么做的？为什么走不通？把短板用同一个例子暴露出来，读者看见"哦，这条路确实卡住了"
3. *新口* — 本论文作者在这个例子上看到了什么别人没看到的入口？引出他们的解法思路（只引出方向，不展开机制——那是「翻译」的事）

如果论文没有明确的前作（开创性问题、新领域），跳过第二段，直接「亲历→新口」。

**三段是节奏要求，不是格式要求**——不要硬加 `**亲历/**旧路/**新口` 子标题。问题节用**一段连续叙述**更有钩力，子标题会把"流"切成"段"。子标题留给翻译节用（机制要分步揭开）。

反例：「本文提出了一种新的 XXX 框架」——这是学术摘要，不是问题。

### 3. 翻译：直指方法要义

「问题」已经把困境讲透了——*这一节不要再重述问题*。重心是"如何做到"：论文的方法、机制、关键 insight。

*沿用同一个例子*：继续在「问题」里那个具象示例上讲。读者刚刚在那个例子上看到旧路走不通、新口在哪里——你现在带他在同一个例子上一步步打开论文的方法。换例子 = 切语境，读者前面建的直觉就丢了。

唯一豁免：如果同一例子无法支撑机制细节（比如算法过程需要展开数据流），引入"子例子"作为延伸——但子例子必须和父例子在同一问题域里，让读者感觉是"放大镜下看局部"，而不是换地图。

*开头立锚点*：找到一个具象的中心隐喻或画面——锚点描述的是*方法在那个例子上的样子*。比如「在我们刚才那个图灵奖问题上，方法像一个分诊台：先把不确定的回答拦下来再说」。锚点和「问题」例子焊在一起。

*一步步揭开，让读者解锁迷雾*：每段往前推一步，每段都给读者一个新视角，"啊，原来如此"的小揭秘累积成对例子的深度理解。揭秘动词："这时候你看……""于是发生了……""那这一步怎么办呢——他们想到……"。前一段说的事打开后一段的口子。

需要覆盖（都在那个例子上）：
- 它怎么做的（核心机制/方法）
- 做出来效果如何（挑最说明问题的两三个结果）
- 理解全文需要的钥匙概念（如果有）

子标题按内容需要组织，不必固定。

**翻译节必有清单（防止"凝练"把肉削了）**：

1. *承重类比* — 不止是装饰，要能映射方法的关键组件。范本：「跑步选手 + 手表」（把"模型"映射成跑步选手、把"value head"映射成手表，类比能撑住整套机制讲解）。烂例：仅"倒计时表"——没把"训练信号怎么来"映射进去，类比浮在表面
2. *三组以上具体数字* — baseline / 改进 / 关键 ablation。让外行感受到"原来差距这么大"
3. *一个反直觉的副发现* — 论文里最让人"哇"的一段，单独成节呈现。范本：LenVM 的"token 词云分析"（"think/wait" vs "finalize/confirm"）。**有就必须保留，不能因为追求凝练砍掉；没有就明说"这篇没有"，不要硬挤**
4. *不放原始公式* — 公式对外行无用。要么用文字翻译（"L_len = ... 意思是模型每写一字都被监督一次"），要么留作可选附录 section。**主文里不出现 LaTeX / MathJax 风格公式**

### 4. 核心概念：在同一例子上解锁

挑出论文中最关键的 **3 个**概念（方法名、架构组件、数学对象、新定义……），逐个拆解。

**3 个是 floor 不是 ceiling**——砍到 2 个通常意味着漏掉了一个隐藏在方法里的关键设计选择（比如 LenVM 的 constant -1 reward——它不是"组件"，是让整套机制 work 的设计 trick，必须单独成节讲）。如果论文真的只有 2 个独立关键概念（罕见），明确说明，不硬凑。

*每个概念都在「问题」那个例子上落地*——不是孤立讲一个术语，是回到那个例子，让概念在那个语境里浮出水面。读者每解锁一个概念，对那个例子的理解就深一层，迷雾就散一片。

每个概念：
- *一句话*：这东西是什么，干什么用的
- *回到例子*：在那个例子上，这个概念长什么样？少了它在那个例子上会怎样？解释两个概念的关系时，优先用"把A变形成B"而非"A和B是XX关系"——变形比定义有力
- *为什么重要*：少了它论文的逻辑链断在哪里

选概念的标准：读者如果不懂这个，后面的洞见和审稿就跟不上。已经在「翻译」里讲透的不重复选。

### 5. 洞见：思想结晶

整篇论文最值钱的往往就一个点——作者真正找到的那颗新结晶。

用一句话把它说出来。这句话应该让读者觉得「这个想法我可以带走」，而不是「哦，论文说了这么个事」。

检验标准：把这句话单独抽出来，脱离论文上下文，它还有没有力量？如果只是在复述论文结论，那不是洞见。洞见是你读完之后自己看到的那个东西——论文里未必直说，但逻辑指向它。

说不出来就重读第三步。如果论文确实没有思想火花，直说「这篇论文是工程改进，没有认知层面的新发现」。不要硬挤。

### 6. 博导审稿

换身份：这个方向上带了二十年研究生的博导。学生拿着论文来找你，你判断这东西值不值得认真对待。

用白话说，像在办公室跟学生聊：

- *选题眼光*：问题值不值得做？真缺口还是人造缺口？
- *方法成熟度*：巧劲还是蛮力？有没有更自然的做法被忽略？**找方法的根本预设有没有问题**——不是只看数字漂亮不漂亮，是看作者*假设了什么*。例：LenVM 假设 sampling 分布在使用 value 信号 nudge 后还稳定——但 nudge 一旦发生分布就变了，value 预测可能失准。这种**self-referential 隐忧**比"scale 不够"重要十倍。自问：这论文如果错，最可能错在哪一步？错的根源是不是一个未被讨论的预设？
- *实验诚意*：baseline 公不公道？消融到位没？数字经不经得起追问？
- *写作功力*：最该说清楚的地方有没有偷懒？
- *判决*：strong accept / weak accept / borderline / weak reject / strong reject，一句话理由

好的说好，差的说差在哪儿。

### 7. 启发：对我的提醒

落点在"能用"，不在"能想"。给出"这意味着你可以___"，而非"这让我们重新思考___"。

用三个视角试探连接，命中展开，没命中跳过，全没命中说「没有」：

- *迁移*：论文的某个机制/视角能移植升级我体系的某个零件吗？具体怎么接？
- *混搭*：论文的某个组件和我已有的东西组合能产生新东西吗？产出什么？
- *反转*：论文的做法和我的默认假设相反吗？该停下什么、开始什么？

### 8. 过红线

逐条扫红线。额外检查：

- 破公式——否定式排比全文不超过两处，三段式改两项或四项
- 变节奏——长短句交替
- 杀金句——听起来像可引用的，重写
- 查跳跃——逻辑每步可追

列修改清单确认后生成文件。

### 9. 生成 Org 文件

按 Denote 规范获取时间戳，读 `references/template.org`，写入 `~/Documents/notes/`。

## 验收

- *问题让人亲历*：开场有具象示例，读者在例子上遇到困境；旧解法的短板用同一例子暴露
- *翻译直指要义*：不重述问题，重心是"如何做到"——方法、机制、关键 insight
- *同例贯穿*：翻译和核心概念都在「问题」那个例子上展开，读者一直待在同一个问题域里
- *探索感*：每段都给读者一个新视角，"啊原来如此"的小揭秘累积成对例子的深度理解
- *有锚点*：翻译部分锚点描述的是"方法在那个例子上的样子"，后续概念围绕它生长
- *带着推*：读者能感受到"一步步想明白"的过程，而非接收打包好的结论
- *外行能跟*：不懂这个领域的聪明人读完能复述核心思路
- *博导像博导*：有判断力有分寸，最后一句判决
- *启发能动手*：启发部分的落点是"你可以___"，不是"值得思考___"
- *零割裂感*：读完像一个人在跟你说「我读了篇论文，发现了个有意思的事」
- *外行能复述四件事*：问题（具体到一个例子）/ 解法（机制+设计理由）/ 核心发现（含反直觉副发现）/ 洞见（带得走的东西）。任一项让外行卡住 → 失败
- *title 双过*：凝练自检三问 + 可识别性测试都过
- *翻译节四件齐*：承重类比 / 三组数字 / 反直觉副发现 / 无原始公式
- *核心概念 ≥ 3*：包含一个"设计选择"概念（不止"组件"）
- *博导审稿见预设*：方法成熟度一项里指出至少一个未被讨论的根本预设/隐忧