ljg-blind

name ljg-blind description 盲区扫描——读昨天你与 AI 的全部对话，照出暴露的思维盲区（不是不懂的知识，是让某类真相一直看不见的思维习惯），再从微信读书挑一本书的一章精准补上，落成一篇完整分析笔记。Use when user says '扫盲区', '盲区', '照盲区', '看看我的思维盲区', '我昨天想漏了什么', 'blind spot', 'ljg-blind', '/ljg-blind', or wants yesterday's AI conversations analyzed for cognitive blind spots plus a targeted weread chapter to fill them. 可选参数：传一个日期(YYYY-MM-DD)扫那天而非昨天。NOT FOR 纵向深钻一个观点（用 ljg-think）、一个领域降秩（用 ljg-rank）、陪读一篇文本（用 ljg-read）、找一个领域的约束（用 ljg-constraint）。 user_invocable true 盲区扫描 读你昨天跟 AI 的全部对话，照出那个你自己看不见的思维盲区，从微信读书点亮补它的一章。 盲区是什么 盲区不是知识缺口。不是"没读过某本书""不知道某个事实"——那种缺口，查一下就补上了。 盲区是一种结构性的思维习惯，它让某一类真相对你 系统性地不可见 。你不是想不到，是这个习惯让你压根没往那个方向看。它藏在你怎么想事情的方式里，不藏在你想的内容里。 所以证据不在"他说错了什么"。在——他没往哪看，他在哪绕了，他默认了什么却从没检。 五种盲区信号 从昨天的对话里找这五种。每一种都要落到具体的话上，不能凭感觉。 绕开点 ——一个难题他打开了，又飞快合上。证据：问题抛出，转头换话题，或一句"这个先不管"滑过去。 空转框架 ——反复换视角切同一个问题，没有一个落地。证据：一个问题被套上三四副框架，每副都浅尝辄止，最后没结论。 单一取景框 ——一整天只调用一两副 f（逢事就"约束""进化""博弈"），没试过别的镜子。这是他最隐蔽的盲区：越趁手的 f，越挡住别的 f 能照见的东西。（继刚看世界 = f(x)，四轴是他默认的四副 f；正因为默认，才最该查他今天是不是又只用了其中一副。） 未检前提 ——一个默认假设贯穿全程，他当硬约束在用，从没问过它是不是假墙。证据：某个"本来就该这样"的说法，反复出现却从未被他自己质疑。 相邻空缺 ——从他问的东西反推，本该问、却没问的那个角落。不是凭空猜，是他自己的线索指向那儿。 选哪一个 从信号里挑 1 个 作为今天的盲区。宁可一个说透，不要五个都点一遍——盲区的密度低于精度。判据三条： 杠杆 ——补上它，下一步打开的可能性最多。 真盲 ——是他自己看不见的，不是知道了在拖的。 对位 mission ——贴 M0（找新取景框）/ M1（求本质）。盲区若正好挡在他的主线上，优先。读 ${LIFEOS_DIR:-$HOME/.codex/LIFEOS}/USER/TELOS/PRINCIPAL_TELOS.md 确认主线。 操作步骤 第一步 · 定日期 # 默认昨天；用户传了 YYYY-MM-DD 就用那天（macOS BSD date） target= ${1:-$(date -v-1d +%Y-%m-%d)} 第二步 · 捞当天的对话 会话文件在 $HOME/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/*.jsonl 。目录日期按本机时间记录 session 的开始日，行内 timestamp 是 UTC；因此同时扫目标日与前一日目录，再按本机日期过滤消息。只读取顶层 task 的 response_item / message / user / input_text ，排除 session_meta.payload.source.subagent 存在的子 agent 会话，以及 harness 包装和本次调用自身： target=<上一步的日期> out=/tmp/ljg-blind- ${target} .txt : > " $out " previous_dir=$( date -j -v-1d -f '%Y-%m-%d' " $target " '+%Y/%m/%d' ) target_dir=$( date -j -f '%Y-%m-%d' " $target " '+%Y/%m/%d' ) for day_dir in " $previous_dir " " $target_dir " ; do session_dir= " $HOME /.codex/sessions/ $day_dir " [ -d " $session_dir " ] || continue find " $session_dir " - type f -name '*.jsonl' -print0 done | while IFS= read -r -d '' session_file; do # Codex 将子 agent 与顶层 task 放在同一日期目录；从 session_meta 排除它们。 if jq -e 'select(.type=="session_meta") | (.payload.source | type == "object" and has("subagent"))' \ " $session_file " >/dev/null 2>&1; then continue fi jq -r --arg target " $target " ' def local_epoch: sub("\\.[0-9]+Z$"; "Z") | fromdateiso8601; select(.type=="response_item" and .payload.type=="message" and .payload.role=="user") | (.timestamp | local_epoch) as $epoch | select(($epoch | strflocaltime("%Y-%m-%d")) == $target) | ([.payload.content[]? | select(.type=="input_text") | .text] | join("\n")) as $text | select($text | length > 0) | select(($text | test("^(<recommended_plugins>|<environment_context>|<task-notification>)")) | not) | select(($text | test("(?i)(ljg-blind|扫盲区)")) | not) | "[" + ($epoch | strflocaltime("%H:%M")) + "] " + $text ' " $session_file " 2>/dev/null >> " $out " done wc -m " $out " 材料若 >50KB，按对话分段读，先识别每段在讨论什么主题，再往下看。可辅助看几条相邻的 assistant 回复定上下文。 数据稀薄兜底 ：当天真人输入 <200 字或没有对话——直接在输出里写明「当天对话稀薄 / 无」， 不强造盲区 。宁可交白卷，不许编。 第三步 · 读出盲区 按上面「五种盲区信号」过一遍，每命中一处都记下证据（哪几句话、什么转折让你看出来的）。然后按「选哪一个」的三条判据，选出 1 个最要紧的盲区。 第四步 · 微信读书选章 调 weread skill（ WEREAD_API_KEY 在环境变量里，格式 wrk-xxxx ；若没有，提示 export WEREAD_API_KEY=<key> ）。三步： 搜书 ——从盲区里抽 1-2 个核心词当 keyword： curl -s -X POST https://i.weread.qq.com/api/agent/gateway \ -H "Authorization: Bearer $WEREAD_API_KEY " -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"api_name":"/store/search","keyword":"<核心词>","count":8,"skill_version":"1.0.3"}' \ | jq -r '.results[].books[]?.bookInfo | "\(.bookId)\t\(.title)\t\(.author)\t评分\(.newRating)"' 从返回里挑评分尽量 ≥750（新版评分是 ×100，即 7.5）、且最贴盲区的 1 本，记 bookId。评分不是唯一标准——对症 > 高分，一本 7.4 但正打在盲区上，胜过一本 8.5 但擦边的。 看目录 ——挑最对症那 1 章 ，不是整本、不是序章泛泛： curl -s -X POST https://i.weread.qq.com/api/agent/gateway \ -H "Authorization: Bearer $WEREAD_API_KEY " -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"api_name":"/book/chapterinfo","bookId":"<bookId>","skill_version":"1.0.3"}' \ | jq -r '.chapters[] | select(.level<=2) | "\(.chapterUid)\t[\(.level)] \(.title)\t\(.wordCount)字"' 记 chapterUid、章节标题、wordCount。 估时长 —— wordCount / 280 （中文阅读速度）向上圆到 5 的倍数。无 wordCount 就按目录感觉在 15-45 分钟之间估一个；标题带「上篇/下篇」「卷一」这类宏观词，时长再 ×1.5。 构造网页版链接 ——微信读书网页阅读器不接受裸 bookId / chapterUid ，必须先编码。用技能自带工具生成： bun " ${HOME} /.agents/skills/ljg-blind/Tools/WeReadWebUrl.ts" "<bookId>" "<chapterUid>" 工具输出形如： https://weread.qq.com/web/reader/{encodedBookId}k{encodedChapterUid} 把输出的完整 URL 写进笔记。不要手拼编码值，也不要把裸 ID 直接塞进 /web/reader/ 。 兜底 ：搜索全空 / 没对症章节 → 选整本相关书，只传 bookId 生成网页版书籍入口： bun " ${HOME} /.agents/skills/ljg-blind/Tools/WeReadWebUrl.ts" "<bookId>" 文里说明为什么没能精准到章。 第五步 · 写笔记 获取时间戳： date +%Y%m%dT%H%M%S 和 date "+%Y-%m-%d %a %H:%M" （时间用当前，不是 target）。 写入 ~/Context/{时间戳}--盲区-{主题}__blind.org 。org-mode 格式，禁止 markdown 语法。 正文模板： #+title: 盲区扫描 · {一句话点出这个盲区} #+date: [YYYY-MM-DD Weekday HH:MM] #+filetags: :blind:weread:topology: * 昨天你在想什么 <1-2 段。当天对话的思维地形——哪几件事、绕着哪个核心在转。给证据：哪几句话看出来的。不流水账，抓主线。> * 照出来的盲区 <挑出的那 1 个盲区。先一句话点破它是哪种（绕开点 / 空转框架 / 单一取景框 / 未检前提 / 相邻空缺）。再 2-3 段说清：它具体长什么样、昨天哪几处暴露了它、为什么你自己看不见。要点到杠杆——补上之后会打开什么。> * 这一章给你 - 书：《书名》 — 作者 - 章节：<章节标题> - 时长：约 N 分钟 - 链接：[[https://weread.qq.com/web/reader/ENCODED_BOOKkENCODED_CHAPTER][在微信读书网页版阅读本章]] - 为什么是它：<3-4 句。把盲区和这一章对上——这章具体讲什么、怎么补这个盲区。不要泛泛说"开阔视野"，要说清这一章的哪个东西正对这个盲区的哪个缺口。> 报告文件路径给用户。 语气规则（写笔记时守住） 这篇笔记是写给一个跟你长期一起思考的人的，不是报告，不是陌生读者。 中文写作，禁翻译腔 。少用「然而 / 此外 / 值得注意的是」；少用名词化（「对…的理解」→「懂…」，「做出…的决定」→「决定」）；主语能省则省；短句优先。写完默念一遍，问：一个没读过翻译小说的中国人会这么说吗？汪曾祺会这么写吗？卡的地方整段重写，不是换个词。 禁切痕风金属比喻 。不写「这一刀」「再狠一层」「锋利的话」「砸实」「钉死」「硬话」这一整套自夸元修辞。盲区照得准不准，读者看得出，不用作者吆喝力度。 有温度、有毛刺、有判断 。可以有立场，别装中立到虚伪；但标清楚这是判断，不是客观事实。 org 严格语法（禁混 markdown） 标题用 * / ** / *** ，不要 # 加粗 *字* ，斜体 /字/ ，等宽 ~code~ 列表用 - ，不要 * （ * 在 org 是标题） 链接 [[url][text]] ，不要 [text](url) 分隔线 ----- ，不要 --- ；不要 markdown 的 > 引用 自检（写完前过一遍） 盲区有具体证据吗？每一处都能指到昨天哪几句话？没有就退回第三步。 只选了 1 个盲区、说透了吗？还是贪多点了三四个？ 章节链接以 https://weread.qq.com/web/reader/ 开头，并由工具用非空 bookId、chapterUid 生成？ 全文没有残留只能唤起移动 App 的专用协议链接？ 翻译腔查了吗？名词化、「是…的」句、可省的连词，扫一遍。 切痕风金属比喻查了吗？「这一刀」「钉死」「砸实」一个不留。 三段都有内容、不空段？ Gotchas 网页版 reader 路径使用编码 ID。 https://weread.qq.com/web/reader/573976?chapterUid=13 会返回 404；必须用 Tools/WeReadWebUrl.ts 分别编码 bookId 与 chapterUid，再用 k 连接。 章节定位不放在 query 参数。 正确形态是 /web/reader/{encodedBookId}k{encodedChapterUid} ；省掉章节编码只会打开整本书入口。 和「早信」的分工 Pulse 每天早上有个自动早信（ 陈平安思维拓扑.org ），是陈平安的口气、每天一封、挑一个洞。ljg-blind 是 随手调 的分析版——同一套「读昨天 → 看盲区 → weread 选章」的底子，但更系统、专照盲区、分析写得更足，而且能扫任意一天（传日期参数）。想要一封信，等早信；想主动查某天的盲区、要一篇能存档的分析，用 ljg-blind。