Prompt之神李繼剛開源了他的AI技能庫：11個認知工具，國內平台直接用
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李繼剛開源技能庫 ljg-skills，11個以Lisp寫成的認知工具，可遷移至國內AI平台，核心係「壓縮」哲學
呢篇文章係關於 Prompt 之神李繼剛開源咗佢個人技能庫 ljg-skills。佢上年用一句「漢語新解」震驚中文互聯網，之後消失了半年去讀哲學，悟出「壓縮」兩個字。今年佢帶住全新作品回歸，將原本幾百字嘅複雜 Prompt 壓縮成極簡嘅 Lisp 表達式，整咗11個認知工具同2套自動化工作流。
呢套技能庫原本係為 Claude Code 設計，但佢嘅 SKILL.md 格式已經成為行業標準，國內支持 Skill 嘅平台（例如 OpenClaw、Antigravity）可以直接遷移使用。成個技能庫分內容創作、學習研究、思維工具同實用工具四大類，每一個都係一把「認知手術刀」，幫助用戶更清晰咁思考同創作。
李繼剛嘅整體結論係：真正嘅成長唔係累積更多工具，而係找到嗰個底層嘅「一」。ljg-skills 唔係畀你更多 Prompt 模板，而係一套「令 AI 真正明你」嘅方法論，用返同一隻杯去裝唔同嘅飲料，將方法論壓縮成最精簡嘅形式。
- 李繼剛透過閲讀哲學悟出「壓縮」原則，將複雜Prompt轉為Lisp表達式，提升本質效率
- 技能庫包含11個認知工具，分內容創作、學習研究、思維工具同實用工具四大類
- 每個技能都係獨立嘅SKILL.md文件，可以遷移到國內支援Skill系統嘅AI平台
- 使用Lisp寫Prompt係因為佢嘅「代碼即數據」特性，天然適合表達結構化意圖並做到壓縮
- 實質行動：clone GitHub倉庫、上傳zip到OpenClaw、用skill list驗證安裝，即可使用
ljg-skills 原始碼倉庫
李繼剛嘅完整技能庫，包含所有SKILL.md文件同工作流
消失半年，佢去讀哲學
李繼剛喺去年因為「漢語新解」爆紅，之後突然消失咗半年，今年帶住全新風格回歸。佢話自己原先寫幾百字嘅複雜 Prompt，係「公文筆桿子」風格；但而家變成極簡嘅 Lisp 表達式，追求「壓縮」呢兩個字。
11個技能，分四類認知手術刀
ljg-skills 唔係一堆功能堆砌，而係經過反覆打磨嘅核心方法論。以下係佢分類同重點：
- 內容創作類：ljg-writes（幫你諗清楚）、ljg-card（內容鑄卡，自動生成視覺卡片，冇固定模板）
- 學習研究類：ljg-learn（概念解剖，八個方向壓成一句頓悟）、ljg-paper（論文閲讀器，為非學術人士設計）、ljg-word（單詞深度拆解，唔係背單詞）
- 思維工具類：ljg-rank（降秩引擎，找出背後獨立嘅力）、ljg-plain（白話引擎，寫到12歲小孩都明）、ljg-invest（投資分析，六個維度判斷「秩序創造機器」）
- 實用工具類：ljg-travel（旅行研究，自動生成深度文化文檔）、ljg-x-download（下載X帖子媒體）、ljg-skill-map（可視化已安裝技能）
兩套工作流：將技能串成流水線
除咗單技能，仲有兩套工作流，將多個技能串聯，一鍵完成複雜任務：
- ljg-paper-flow：讀論文 → 生成分析 → 製作卡片
- ljg-word-flow：單詞深度分析 → 生成信息圖卡片
遷移到國內平台嘅實戰步驟
呢套技能原本為 Claude Code 設計，但 SKILL.md 格式已成為行業標準，國內平台（OpenClaw、Antigravity）可以直接用。以下係遷移方法：
- 1 獲取 Skill 文件：clone Git 倉庫或下載zip，每個技能係一個文件夾入面嘅 SKILL.md
- 2 安裝到 OpenClaw：喺對話框輸入「將ljg-skills從Claude Code遷移到國內支持Skill的AI平台」+附件zip
- 3 驗證安裝：用「skill list」睇已安裝技能，測試 ljg-card 或 ljg-travel 效果
標準 SKILL.md 格式包括 name、description（含觸發詞）、同埋正文（創作哲學、工作流、使用示例）。
點解用Lisp寫Prompt？
呢個係 ljg-skills 最反直覺嘅地方：用 1958年誕生嘅 Lisp 語言寫 Prompt。原因有二：
- Lisp 嘅語法天然適合表達 結構化意圖：一個括號一個世界，嵌套、遞歸、組合，對應人類思維層級
- 代碼即數據特性令 Prompt 本身可以被操作、組合、複用，實現「壓縮」哲學 — 用最少符號表達最豐富含義
嗰個寫出「漢語新解」嘅 Prompt 之神，將收埋喺箱底嘅技能全部放出嚟喇。
舊年，李繼剛用一句「漢語新解」令中文互聯網見識到乜嘢係頂級 Prompt 工程。
今年，佢將個人技能庫 ljg-skills 完全開源 —— 唔係幾個 Prompt 模板，而係 11 個經過哲學淬煉嘅認知工具，外加 2 套自動化工作流程。
更加重要嘅係：呢套原本為 Claude Code 設計嘅技能，完全可以搬去國內支援 Skill 系統嘅 AI 平台（例如 OpenClaw、Antigravity 等）。
01 嗰個「消失」嘅半年，佢去咗做乜
舊年 8 月到 11 月，李繼剛寫咗數百個喺各大社區流傳嘅 Prompt。然後元旦一過，佢突然消失咗。
圈內人個個都問：李繼剛去咗邊？
半年後，佢帶住全新嘅作品回歸，風格完全變曬。
由「公文筆桿子」嗰種幾百字嘅複雜 Prompt，變成咗極簡嘅 Lisp 表達式。由追求「炫技」變到追求「壓縮」。
佢話：「我攞住同一個杯，裝雪碧、裝可樂，裝各式各樣嘅水，一路裝一路飲，飲品變咗，但係裝飲品嘅杯冇變㗎。」
呢半年，佢去讀哲學喇。東方哲學、西方哲學，一本一本咁啃。
最後讀出咗兩個字：壓縮。
用一本書嘅厚度講一個詞，用一個 Prompt 封裝一套方法論。
呢個就係 ljg-skills 嘅底層邏輯。
02 呢 11 個技能，每個都係一把認知手術刀
李繼剛嘅 GitHub 倉庫入面，冇花哩花碌嘅功能，得 11 個經過反覆打磨嘅核心技能：
內容創作類
ljg-writes（寫作引擎）帶住一個觀點出發，喺寫嘅過程入面將佢諗通。唔係幫你寫，而係幫你諗清楚。
ljg-card（內容鑄卡）將內容轉化為 PNG 視覺卡片。冇固定模板，形式完全服務於內容 —— 長圖、資訊圖、海報，根據內容密度同情緒自動生成獨特構圖。
學習研究類
ljg-learn（概念解剖）由八個方向切開一個概念：歷史、辯證、現象、語言、形式、存在、美感、元反思。最後壓成一句頓悟。輸出 org-mode 格式，適合深度知識管理。
ljg-paper（論文閲讀器）為非學術人士設計。唔追求批判，只追求理解 —— 將論文入面嘅想法拎出嚟，變成你可以用嘅嘢。
ljg-word（英語單詞精通）深度拆解一個單詞嘅核心語義，揾到嗰個「頓悟時刻」。唔係背單詞，係理解詞。
思維工具類
ljg-rank（降秩引擎）畀一個領域，揾出背後真正撐住佢嘅幾條獨立嘅力。將十幾個現象斬到唔可以再少，斬完可以將現象一個個生返出嚟，先至算數。
ljg-plain（白話引擎）將任何內容改寫到聰明嘅十二歲細路仔都明。資訊唔損失，理解門檻歸零。
ljg-invest（投資分析）核心判斷：呢個項目係咪一部「秩序創造機器」？由六個維度拆解投資標的。
實用工具類
ljg-travel（旅行研究）輸入城市名，自動生成深度文化研究文件 + 便攜卡片。覆蓋歷史分層、博物館重點、古建築睇點、考古發現，方法論參考考古學案頭研究（DBA）。
ljg-x-download（X 媒體下載）將 X/Twitter 帖子入面嘅圖片同影片下載到本地。簡單，但有用。
ljg-skill-map（技能地圖）掃描所有已安裝技能，渲染可視化總覽。管理技能嘅工具。
03 工作流程：將技能串成流水線
除咗單個技能，李繼剛仲設計咗 2 套工作流程 —— 將多個技能串聯，一鍵完成複雜任務：
ljg-paper-flow（論文流程）讀論文 → 生成分析 → 製作卡片，一氣呵成。
ljg-word-flow（單詞流程）單詞深度分析 → 生成資訊圖卡片，一氣呵成。
核心邏輯：唔係單個功能嘅堆砌，而係認知流程嘅封裝。
04 點樣喺國內 AI 平台使用呢啲技能
呢個係本文嘅重點。
ljg-skills 原本為 Claude Code 設計，但其底層格式 —— SKILL.md —— 已經成為 AI 技能系統嘅行業標準。國內支援 Skill 嘅平台（例如 OpenClaw、Antigravity、Cursor 等）都可以直接適配。
4.1 Skill 文件格式解析
一個標準嘅 Skill 文件（SKILL.md）包含三個部分：
---
name: skill-name
description: |
技能的用途描述。
觸發詞：關鍵詞1、關鍵詞2。
---
# 技能名稱
## 創作哲學（或核心邏輯）
...
## 工作流
...
## 使用示例
...
關鍵字段說明：
- name：
技能標識符，小寫字母+連字符 - description：
描述技能用途，可以包含觸發詞說明 - 正文：
Markdown 格式，包含工作流程、約束條件、示例等
4.2 Claude Code → OpenClaw 遷移指南
步驟一：獲取 Skill 文件
# 克隆李繼剛的技能庫
git clone https://github.com/lijigang/ljg-skills.git
cd ljg-skills/skills
亦都可以係手動下載 zip 文件
每個技能係一個文件夾，裏面有 SKILL.md 文件。
步驟二：安裝到 OpenClaw
對話框輸入：
將 ljg-skills 從 Claude Code 遷移到國內支援 Skill 嘅 AI 平台（例如 OpenClaw）+附件（啱啱下載嘅 zip 文件）
步驟四：驗證安裝
# 查看已安裝技能列表
skill list
測試效果：ljg-card
ljg-travel
05 點解要用 Lisp 寫 Prompt
呢個係 ljg-skills 最反直覺嘅地方。
李繼剛用 Lisp —— 一門 1958 年誕生、世界第二古老嘅編程語言 —— 嚟寫 Prompt。
點解？
因為 Lisp 就係為 AI 設計嘅。
佢嘅語法天然適合表達「結構化嘅意圖」。一個括號就係一個世界，嵌套、遞歸、組合，完美對應人類思維嘅層級結構。
更加重要嘅係，Lisp 嘅「代碼即數據」特性，令 Prompt 本身可以被操作、被組合、被重用。
呢個係「壓縮」哲學嘅技術實現：用最少嘅符號，表達最豐富嘅含義。
06 寫喺最後
李繼剛喺專訪入面講過一段話：
「以前讀工具書，每年 50-100 本，腦入面嘅困惑反而越嚟越多。後來讀哲學，一個月一本，速度越嚟越慢，但問題越嚟越少。」
「ChatGPT 嚟咗，一開始我都寫嗰種好長嘅 Prompt，將思考結構封裝入去。但係寫寫嚇就覺得痛苦——我攞住同一個杯，裝唔同嘅飲品，杯冇變㗎。」
「最後明白：真正嘅成長唔係積累更多工具，而係揾到嗰個底層嘅「一」。」
ljg-skills 就係嗰個「一」。
唔係畀你更多 Prompt，而係畀你一套「令 AI 真正明你」嘅方法論。
項目地址：
https://github.com/lijigang/ljg-skills
Prompt 之神已經鋪好咗路，行唔行，睇你喇。
那個寫出"漢語新解"的Prompt之神，把壓箱底的技能全放出來了。
去年，李繼剛用一句"漢語新解"讓中文互聯網見識了什麼是頂級Prompt 工程。
今年，他把個人技能庫 ljg-skills 完全開源 —— 不是幾個 Prompt 模板，而是 11 個經過哲學淬鍊的認知工具，外加 2 套自動化工作流。
更重要的是：這套原本為 Claude Code 設計的技能，完全可以遷移到國內支持 Skill 系統的 AI 平台（如OpenClaw、Antigravity 等）。
01 那個"消失"的半年，他去幹了什麼
去年 8 月到 11 月，李繼剛寫出了數百個流傳於各大社區的 Prompt。然後元旦一過，他突然消失了。
圈內人都在問：李繼剛去哪了？
半年後，他帶着全新的作品迴歸，風格完全變了。
從"公文筆桿子"那種幾百字的複雜 Prompt，變成了極簡的 Lisp 表達式。從追求"炫技"到追求"壓縮"。
他說："我拿着同樣的杯子，接雪碧、接可樂，接各種各樣的水，一直在接喝接喝，飲料變了，但是裝飲料的杯子沒變啊。"
這半年，他去讀哲學了。東方哲學、西方哲學，一本一本地啃。
最後讀出了兩個字：壓縮。
用一本書的厚度講一個詞，用一個 Prompt 封裝一套方法論。
這就是 ljg-skills 的底層邏輯。
02 這11個技能，每個都是一把認知手術刀
李繼剛的 GitHub 倉庫裏，沒有花裏胡哨的功能，只有 11 個經過反覆打磨的核心技能：
內容創作類
ljg-writes（寫作引擎）帶着一個觀點出發，在寫的過程中把它想透。不是幫你寫，而是幫你想清楚。
ljg-card（內容鑄卡）將內容轉化為 PNG 視覺卡片。沒有固定模板，形式完全服務於內容 —— 長圖、信息圖、海報，根據內容密度和情緒自動生成獨特構圖。
學習研究類
ljg-learn（概念解剖）從八個方向切開一個概念：歷史、辯證、現象、語言、形式、存在、美感、元反思。最後壓成一句頓悟。輸出 org-mode 格式，適合深度知識管理。
ljg-paper（論文閲讀器）為非學術人士設計。不追求批判，只追求理解 —— 把論文裏的想法提取出來，變成你能用的東西。
ljg-word（英語單詞精通）深度拆解一個單詞的核心語義，找到那個"頓悟時刻"。不是背單詞，是理解詞。
思維工具類
ljg-rank（降秩引擎）給一個領域，找出背後真正撐着它的幾根獨立的力。把十幾個現象砍到不可再少，砍完能把現象一個個生回來，才算數。
ljg-plain（白話引擎）把任何內容改寫到聰明的十二歲小孩也能懂。信息不損失，理解門檻歸零。
ljg-invest（投資分析）核心判斷：這個項目是不是一台"秩序創造機器"？從六個維度拆解投資標的。
實用工具類
ljg-travel（旅行研究）輸入城市名，自動生成深度文化研究文檔 + 便攜卡片。覆蓋歷史分層、博物館重點、古建看點、考古發現，方法論借鑑考古學案頭研究（DBA）。
ljg-x-download（X 媒體下載）將 X/Twitter 帖子中的圖片和視頻下載到本地。簡單，但有用。
ljg-skill-map（技能地圖）掃描所有已安裝技能，渲染可視化總覽。管理技能的工具。
03 工作流：把技能串成流水線
除了單個技能，李繼剛還設計了 2 套工作流 —— 把多個技能串聯，一鍵完成複雜任務：
ljg-paper-flow（論文流）讀論文 → 生成分析 → 製作卡片，一氣呵成。
ljg-word-flow（單詞流）單詞深度分析 → 生成信息圖卡片，一氣呵成。
核心邏輯：不是單個功能的堆砌，而是認知流程的封裝。
04 如何在國內AI平台使用這些技能
這是本文的重點。
ljg-skills 原本為 Claude Code 設計，但其底層格式 —— SKILL.md —— 已經成為 AI 技能系統的行業標準。國內支持 Skill 的平台（如 OpenClaw、Antigravity、Cursor 等）都可以直接適配。
4.1 Skill 文件格式解析
一個標準的 Skill 文件（SKILL.md）包含三個部分：
---
name: skill-name
description: |
技能的用途描述。
觸發詞：關鍵詞1、關鍵詞2。
---
# 技能名稱
## 創作哲學（或核心邏輯）
...
## 工作流
...
## 使用示例
...
關鍵字段說明：
- name：
技能標識符，小寫字母+連字符 - description：
描述技能用途，可包含觸發詞說明 - 正文：
Markdown 格式，包含工作流、約束條件、示例等
4.2 Claude Code → OpenClaw 遷移指南
步驟一：獲取 Skill 文件
# 克隆李繼剛的技能庫
git clone https://github.com/lijigang/ljg-skills.git
cd ljg-skills/skills
也可以是手動下載zip文件
每個技能是一個文件夾，內含 SKILL.md 文件。
步驟二：安裝到 OpenClaw
對話框輸入：
將ljg-skills從Claude Code遷移到國內支持Skill的AI 平台（如 OpenClaw）+附件（剛才下載的zip文件）
步驟四：驗證安裝
# 查看已安裝技能列表
skill list
測試效果： ljg-card
ljg-travel
05 為什麼用 Lisp 寫 Prompt
這是 ljg-skills 最反直覺的地方。
李繼剛用 Lisp —— 一門 1958 年誕生、世界第二古老的編程語言 —— 來寫 Prompt。
為什麼？
因為 Lisp 就是為 AI 設計的。
它的語法天然適合表達"結構化的意圖"。一個括號就是一個世界，嵌套、遞歸、組合，完美對應人類思維的層級結構。
更重要的是，Lisp 的"代碼即數據"特性，讓 Prompt 本身可以被操作、被組合、被複用。
這是"壓縮"哲學的技術實現：用最少的符號，表達最豐富的含義。
06 寫在最後
李繼剛在專訪中說過一段話：
"以前讀工具書，每年 50-100 本，腦子裏的困惑反而越來越多。後來讀哲學，一個月一本，速度越來越慢，但問題越來越少。"
"ChatGPT 來了，一開始我也寫那種很長的 Prompt，把思考結構封裝進去。但寫着寫着就覺得痛苦——我拿着同樣的杯子，接不同的飲料，杯子沒變啊。"
"最後明白：真正的成長不是積累更多工具，而是找到那個底層的'一'。"
ljg-skills 就是那個"一"。
不是給你更多 Prompt，而是給你一套"讓 AI 真正懂你"的方法論。
項目地址：
https://github.com/lijigang/ljg-skills
Prompt 之神已經鋪好了路，走不走，看你了。