Paper X-ray. Extracts what the paper says (problem-perspective-result) and what it means for lijigang (cognitive delta cards in ASCII art). Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Usually called via ljg-xray router. Do NOT use for blog posts or non-academic articles (use ljg-xray-article instead).
你要做两件事，仅两件：
其它一切都服务于这两件事。
*bold*（单星号），禁止 **bold*** 开始，不跳级所有图表、拓扑、卡片，一律使用纯 ASCII 字符绘制。
允许字符集：+ - | / \ > < v ^ * = ~ . : # [ ] ( ) _ , ; ! ' " 和空格。
禁止一切 Unicode 绘图符号，包括但不限于：
─ │ ┌ ┐ └ ┘ ├ ┤ ┬ ┴ ┼ ═ ║ ╔ ╗ ╚ ╝ ╠ ╣ ╦ ╩ ╬ ▼ ▲ ► ◄ → ← ↑ ↓ ● ○ ■ □ ◆ ◇
例外：输出目标为 HTML 文件（浏览器渲染）的 skill 不受此限。
date +%Y%m%dT%H%M%Sdate "+%Y-%m-%d %a %H:%M"{时间戳}--{标题关键词}__{标签}.org~/Documents/notes/~/Downloads/ 或 /tmp/#+title: {标题}
#+date: [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags: :{标签}:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
文件写入后，向用户报告文件路径。
执行分析前，读取以下文件建立认知基线：
~/Documents/know/soul.md — 世界观、思维范式、核心信念~/Documents/know/memory.md — 长期记忆、知识连接卡片 = ASCII art，视觉优先。
好卡片的标准：遮住文字只看线条，仍能感受到结构关系（分叉、汇聚、层级、对比、拉扯）。
反面教材——文字列表伪装成卡片：
+------------------+
| 论文说: X |
| 我原来想: Y |
| 现在变成: Z |
+------------------+
这不是卡片，是带框的文字。结构关系要用空间布局表达，不是用标签声明。
每张卡片锚定一个具体场景：一个思考方式、一个决策场景、或一个认知盲区的改变。卡片下方附一句金句级启发——能脱离上下文单独成立。
| 用户输入 | 转换规则 |
|---|---|
2601.01290 或 arxiv:2601.01290 | → https://arxiv.org/html/2601.01290 |
https://arxiv.org/abs/... 或 .../pdf/... | → 替换为 /html/ |
https://arxiv.org/html/... | 直接使用 |
| 其他 URL 或 PDF 路径 | 按原有逻辑处理 |
arxiv 论文一律转为 /html/ 格式，HTML 版本可直接 WebFetch 抓取全文。
提取标题、作者，填入报告头部。
执行认知基线加载（见约束 L1）。
像跟聪明朋友在饭桌上说"这篇论文干了个什么事"——三句话，人话，不要论文八股：
零术语规则：每个技术概念必须立刻落在读者见过的事情上。不给例子就不准用那个词。
坏："共现概率只取决于隐含空间中的距离（平移对称性）" 好："一月和二月经常出现在同一段话里，一月和七月就很少——距离越近越常一起出现"
道理要长在场景里，不是贴在标签上。
承重概念场景化：每篇论文有 2-3 个"承重概念"——去掉它们论文的论证就塌了。这些概念不能用括号注释一笔带过（"gamma：条件熵衰减指数"）。括号注释是给已经懂的人的提示，不是解释。对每个承重概念：
判断标准：去掉技术名字，读者仍然知道你在说什么 = 落地成功。只剩括号注释 = 失败。
概念之间的关系同样场景化。不是"alpha 是 gamma 和 beta 的比值"，而是"远处信息的性价比：值多少分 / 有多难够到 = scaling 有多陡"。
普通术语一句话类比即可，不需要场景展开。区分承重与非承重是关键判断。
最后压成一句大白话——像你在电梯里跟完全不懂这个领域的朋友说"这篇论文就是说……"。不准用术语，不准超过一句话。压不成 = 还没想透，继续想。
配一张餐巾纸图（ASCII），画出核心机制。
读完这篇论文，我带走什么？
先用一句话回答：这篇论文的思想，可能改变我的什么？指向一个具体的思考习惯、决策模式、或认知盲区。不是"让我更了解 X"——那是信息增量，不是改变。如果找不到改变，诚实写"delta ≈ 0"。
soul.md + memory.md 提供"我是谁"的背景，但启发不限于已记录的条目。任何能提升我的决策质量的洞见都值得一张卡片：
对每个有启发的点，生成一张认知卡片（ASCII art）。卡片质量标准见约束 L1。
卡片要直观展示：这个洞见如何改变我的某个思考方式、决策习惯、或打开一个盲区。看一眼就能 get 到启发在哪里。
本 skill 的好卡片示例——分叉型：
Soul: "做了才懂"
|
| 但如果结构藏得太深...
v
+------------------+
| 反馈能暴露结构? |
+---+----------+---+
| |
YES NO
| |
生成优先 降秩优先
(原路径) (先看再做)
| |
| CTA: 0% vs 94%
v v
Soul 成立 Soul 需加边界
阈值型（不是线性的，有个转折点）：
我以为: 投入越多，产出越多（线性）
投入 ----+----+----+----+----+---->
| | | | |
产出 . . . . . 线性预期
. . . /
实际 . . . _/ <-- 阈值
. . ./
.____.___.'............ 无效区
|
"原来这段全是白费的"
|
v
决策改变: 不追问"做了多少"
要追问"过没过线"
碰撞有多种形状——分叉、张力、阈值、缺口、翻转。选跟碰撞本身匹配的空间结构，不要把所有碰撞都压成同一种图。
论文的推测性观点如果有趣，也做成碰撞卡片——标注"开放问题"，只有方向没有结论。写一个尖锐的问题，不是温和的 checkbox。值得追就追得下去，不值得追一眼就知道。
{时间戳}--paper-{简短标题}__read.orgreferences/template.org 获取报告结构，按模板填充~/Documents/notes/{文件名}