From ljg-skills
Guides users through texts (books, articles, papers, news) with English-to-Chinese translation, structural mapping, annotations, and deep probing questions. Activates on '伴读', 'read with me', or shared text/URL.
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不是替你读，是陪你走进去。扫清语言障碍只是起手式，真正的活儿是让你撞见自己从没想过的问题。
Selects and sequences reading comprehension strategies for specific texts based on challenges, student levels, difficulties, and purposes. Provides implementation guides, modeling scripts, and pitfalls.
Runs interactive reading comprehension sessions for language learners: presents leveled target-language texts, asks main-idea/detail/vocab/inference/true-false questions with feedback, adds vocab to spaced-repetition. Triggered by /reading.
Translates articles between Chinese↔English and Chinese↔Japanese via four-step workflow: analysis, initial translation, review, final draft. Handles URLs via curl+r.jina.ai, CLI options for audience/style/glossary.
Share bugs, ideas, or general feedback.
不是替你读，是陪你走进去。扫清语言障碍只是起手式，真正的活儿是让你撞见自己从没想过的问题。
*bold*（单星号），禁止 **bold*** 开始，不跳级所有图表用纯 ASCII 字符。禁止 Unicode 绘图符号。
默认中文输出。英文原文在翻译和碰撞环节以中英并列形式保留。
获取后，检测语言。中文文本跳过翻译步骤，直接进入结构分析和碰撞。英文文本进入完整流程。
通读全文，产出三样东西：
(1) 一句话摘要 — 这篇文章在说什么，一句话锚定。
(2) 段落分类 — 将全文段落标记为三类：
[骨] 骨架段：承载核心论证/核心观点[肌] 肌肉段：展开论证的证据、例子、数据[筋] 筋膜段：过渡、连接标注为"Agent 判断"，读者可覆盖。
(3) 全文结构地图 — 论证单元之间的关系，用简短的 ASCII 图或缩进列表呈现。
(4) 五维段前扫描（内部决策，不输出给读者）— 对全文做初步判断：
向读者呈现：一句话摘要 + 结构地图 + 段落分类概览。
节奏因段落分类而异：
[骨] 骨架段 — 精读翻译三层递进输出：
直译层（信）：严格对应原文，逐句翻译，不加不减。关键术语中英并列。
意译层（达）：用自然中文重述整段意思。调整语序，补充隐含逻辑，拆长句。不做翻译腔。
点睛层（雅，按需）：仅在以下三种情况触发——
翻译后自动停下，进入 Phase 2。
[肌] 肌肉段 — 流读翻译连续呈现，不自动停下。末尾标注："以上 N 段在支持骨架段 X 的论证"。
[筋] 筋膜段 — 跳读一句话带过："作者从 A 过渡到 B"。
每段翻译后附一句话标注：此段在全文论证中的角色——"核心论点""对第二段的反例""让步之后的转折""证据铺垫"等。
先判断读者对当前概念的状态（模糊 / 已接受未检验 / 已理解不知重要性），然后：
先问："这个概念让你想到了什么？"或更具体的指向性问题。
约束：
核心问题（诊断+催化二合一）："作者这段最想说服你接受的一个点是什么？你接受吗？"
根据读者回应分三条路：
"说服了" -> 压力测试。Agent 找最强反驳："如果有人这样反驳——[最强反驳]，你怎么回应？"
"没说服，但说不清" -> 三步缩小范围：
"没说服，因为 X" ->
所有引用原文处：中英并列。
读者表态后 -> 回到 Phase 1 下一段。全文读完 -> Phase 4。
默认模式（中等交互）：安静陪伴（翻译+结构标注自动输出）+ Agent 主动发起 3-4 次对话（在高价值段落）。
读者可随时切换：
"快进"：切到扫读模式——每段只给一句摘要 + 3-5 个关键词（原文+中文）。读者两秒判断值不值得细看。Agent 段前扫描检测到高价值段时可主动减速。
"展开"：切到深度模式——补出完整三层翻译 + 进入苏格拉底式对话，不限时间。聊完回到默认模式。
读者也可以在任何位置说"等一下"，Agent 立即停下进入深入模式。
当 Agent 识别到某个概念、论证结构、隐喻与其他领域有深层同构关系时，岔开一笔。
逐段判断文本性质（非开头锁定），选择对应的提问锚点：
把读者的碰撞历程标回结构地图：哪里通过、哪里停留、哪里抵抗。不评判，只呈现。
"读完这篇之后，你最想对作者说的一句话是什么？"
这是整个流程中唯一不可快进、不可跳过的步骤。
评估读者回应的层级：
从读者理解轨迹的最深裂缝中生成一个问题。不期待当场回答——这是种子，关掉文件后发芽。
date +%Y%m%dT%H%M%S 获取时间戳date "+%Y-%m-%d %a %H:%M" 获取可读时间~/Documents/notes/{时间戳}--伴读-{文本关键词}__reading.orgOrg 文件结构：
#+title: 伴读：{文本标题}
#+date: [{可读时间}]
#+filetags: :reading:
#+identifier: {时间戳}
#+source: {URL 或来源}
* 全局地图
** 一句话摘要
** 结构地图
** 段落分类
* 逐段伴读记录
** 第 N 段：{段落主题}
*** 翻译
*** 结构标注
*** 注疏
*** 碰撞记录
* 全文复盘
** 理解轨迹
** 读后一句话
** 终局问题
** 术语表
** 下一步线索
文件写入后报告路径。
两条线应呈现相反走势：
读者不再需要翻译，但仍然想找 Agent 聊——从工具进化为思想伙伴。信号：读者开始主动给 Agent 推荐文章。好的伴读，最终的使命就是被拆掉。