# Ljg Paper River

> 論文倒讀法：給一篇論文，遞迴找出它批判和改進的前序論文（最多5層），再找它之後的最新進展，從源頭正向講述問題演化史。以問題為軸，費曼式講解每篇論文看到的問題和解法創新。Use when user shares a paper and wants to understand its intellectual lineage, citation chain, problem evolution, or says '倒讀', '論文溯源', '論文脈絡', 'paper river', 'paper connects', 'trace back', '這篇論文的來龍去脈', '論文演化'. Also trigger when user wants to understand how a research problem evolved across multiple papers.

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

---


# ljg-paper-connects: 倒讀法

一篇論文不是孤島。它站在前人的肩上，也踩著前人的傷疤。倒著挖到根，再正著看過來——問題怎麼長出來的，每個人看到了什麼別人沒看到的，解法怎麼一步步逼近真相。

## 核心邏輯

讀論文最常見的錯：只看眼前這一篇，不知道它從哪來。倒讀法反過來——先找到這篇論文在批判誰、改進誰，再找那篇論文又在批判誰，遞迴五層，挖到源頭。然後掉頭，從源頭正向讀回來。

這樣讀完，你拿到的不是一篇論文的知識，是一整條問題演化線的理解。

## 格式約束

### Org-mode 語法

- 加粗用 `*bold*`（單星號），禁止 `**bold**`
- 標題層級從 `*` 開始，不跳級

### ASCII Art

所有圖表用純 ASCII 字元。允許：`+ - | / \ > < v ^ * = ~ . : # [ ] ( ) _ , ; ! ' "` 和空格。禁止 Unicode 繪圖符號。

### 模板權威性

輸出結構依據 `references/template.org`。

### Denote 檔案規範

- 時間戳：`date +%Y%m%dT%H%M%S`
- 可讀時間：`date "+%Y-%m-%d %a %H:%M"`
- 檔名：`{時間戳}--paper-river-{簡短標題}__paper_river.org`
- 輸出目錄：`~/Documents/notes/`

### Org 檔案頭

```
#+title:      paper-river-{簡短標題}
#+date:       [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags:   :paper:river:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+source:     {URL 或來源描述}
#+authors:    {目標論文作者}
#+venue:      {發表場所/年份}
```

## 紅線

1. *問題為軸* — 整篇文章的主線是"問題怎麼演化的"，不是"論文怎麼排列的"。論文是配角，問題是主角
2. *口語檢驗* — 你會這樣跟朋友講一個領域的發展史嗎？不會就改
3. *差異為核* — 每篇論文的講解重心是"它和前一篇的差異在哪"，不是獨立地介紹每篇論文
4. *零術語* — 先用大白話落地，再順帶提術語名
5. *邏輯不斷鏈* — 從第一篇到最後一篇，因果鏈條不能斷。讀者能感受到"所以他們才會這樣做"
6. *誠實* — 找不到五層就說找到幾層。論文之間的關係不確定就說不確定。不編造引用關係

## 寫作原則

1. *差異驅動敘事* — 不要給每篇論文寫獨立摘要再拼起來。以"這篇看到了前一篇的什麼問題"作為每段的開頭，讓差異本身推動敘事往前走
2. *變形替代定義* — 講兩個方案的區別時，把方案A連續變形成方案B。"如果你把X去掉，再加上Y，你就得到了Z"——比"Z和X的區別是..."有力十倍
3. *推理外顯* — 每個解法出現前，先讓讀者感受到"不這麼做不行了"的壓力。模擬發現的過程，不是彙報發現的結果
4. *一張圖勝千言* — 在演化敘事之前畫溯源地圖，在敘事之後畫壓縮總覽圖。讓讀者先有全景再入細節，細節看完再回全景

## 執行

### 1. 獲取目標論文

- arxiv URL → WebFetch
- PDF → Read（注意 pages 引數限制）
- 論文名稱 → WebSearch 找到全文

確保拿到：標題、作者、摘要、引言（尤其是 related work / introduction 中對前人工作的批判）。

### 2. 提取批判鏈線索

仔細讀目標論文的引言和相關工作部分。找出：

- 它明確說"前人方法 X 有問題 Y"的地方
- 它聲稱自己改進了哪篇/哪幾篇論文
- 它對比的 baseline 是誰

從中鎖定 *被批判/被改進的核心論文*（通常 1-3 篇，選最直接的那條線）。

### 3. 遞迴溯源（深度研究）

對第 2 步找到的核心前序論文，重複同樣的過程：它又在批判誰？改進誰？

遞迴規則：
- 最多遞迴 5 層（到第 5 層或到該領域的奠基論文為止）
- 每層只追 *問題最相關的那條線*，不發散
- 如果某層找不到明確的被批判物件，停在那裡

使用 Research skill（deep research 模式）獲取每層論文的關鍵資訊。每篇論文至少拿到：標題、作者、年份、核心問題、核心解法、對前人的批判點。

### 4. 前沿延伸

反方向：目標論文之後，有沒有新論文在批判/改進它？

同樣用 Research skill 搜尋：
- 引用了目標論文的後續工作
- 同一問題上的最新進展

找到最相關的 1-3 篇後續論文，獲取同樣的資訊。

### 5. 構建演化線

把第 3、4 步的結果整理成時間線：

```
[最老] Paper_0 → Paper_1 → ... → [目標論文] → [後續論文]
```

每條箭頭標註：後者看到了前者的什麼問題。

### 6. 正向費曼敘事

從最老的論文開始，正向講述。關鍵：不是逐篇獨立介紹，而是以問題演化為線索串聯。

每篇論文講三件事（以差異為重心）：
1. 它看到了前人方案的什麼具體問題（用例子或場景說明）
2. 它的解法核心思路（用類比講清楚）
3. 這個解法又留下了什麼新的問題（自然過渡到下一篇）

### 7. 畫圖

兩張圖：
- *溯源地圖*：放在演化敘事之前，展示論文間的引用/批判關係
- *問題-解法總覽*：放在敘事之後，把整條線壓縮到一屏。讓人掃一眼就知道這條線怎麼長出來的

### 8. 提煉洞見

讀完整條線，回答：
- 這條演化線背後真正在發生什麼變化？（不是表面的技術迭代，是更深層的認知轉變）
- 下一步最可能往哪走？

### 9. 過紅線 + 生成檔案

逐條掃紅線。額外檢查：
- 因果鏈條是否連貫——把所有"它看到了什麼問題"串起來讀，邏輯通不通
- 差異是否突出——每篇論文的重點是不是在講"和前面有什麼不同"

讀 `references/template.org`，按 Denote 規範寫入 `~/Documents/notes/`。

## 驗收

- *問題是主角*：讀完後記住的是"問題怎麼演化的"，不是"有哪些論文"
- *因果不斷*：從第一篇到最後一篇，每個轉折都有"所以"
- *差異清晰*：每篇論文的獨特貢獻一句話能說清
- *外行能跟*：不懂這個領域的聰明人讀完能複述這條演化線
- *兩張圖能獨立看*：不讀正文，只看圖也能抓住大意
- *誠實標註*：哪些是確認的引用關係，哪些是推測的，標清楚