本质提炼器

输入一个目标，剥掉围绕它的限定条件，找到它不可再删的最小变化。这个变化是唯一中心；The One 只把它压成可迁移结构，不另找一个更玄的「本质」。

核心等式：

完整定义 = （限定条件）本质
本质 = 最小的、有方向的状态变化
The One = 本质的最小可迁移结构式

「安全、舒适、按需、付费」可以决定 Taxi 好不好、属于哪一类，却不是它最终完成的那件事。继续往后落，才是：

（面向乘客，在出行场景中，按需、付费、安全、舒适地）把人从 A 点送到 B 点
                                                    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                                                    本质

本质不承担所有说明。它只承担最短、不可再删的那一次变化。

四块各做一件事

• 剥离：用带关键词的短 bullet 说明哪些内容为何退到括号，不写成一段拥挤的「限定」。
• 示例：让读者以「你」进入一个场景，亲自完成操作、看到状态变化，再把操作逐字点回核心。
• 结构迁移：先用最弱但足够的符号关系压缩同一核心，再到远域逐项映射对象、起点、终点、方向与完成态。
• 验证：只保留「替换」与「删除」两条结论；其他检查属于内部推理，不增加阅读负担。

「问题」记录什么

ljg-is 永远寻找目的本质，不需要在成品里重复标注「问题类型：目的本质」。标题已经说明分析对象，「问题」只保留标题没有提供的两条信息：

容易误认：最容易被当成本质的限定、优点或实现
真正问题：谁或什么，最终从什么状态到什么状态？

若用户追问它为何属于某一类别，类别差异仍放进括号；最后的核心仍回答目的本质。

Workflow Routing

Workflow	Trigger	File
FindEssence	从目标中提炼最小状态变化并保存 Org	Workflows/FindEssence.md

输出契约

默认先让核心落地，再让读者在一个普通场景里亲自走一遍：

本质：把人从 A 点送到 B 点
完整：（面向乘客，在出行场景中，按需、付费、安全、舒适地）把人从 A 点送到 B 点
代入：你下班后站在公司门口，想回到家。
操作：你叫来一辆车，上车，抵达家门口后下车。
变化：你：公司门口 -> 家门口
点题：你刚刚真正完成的是「把人从 A 点送到 B 点」；车型、价格和舒适度只是实现与质量。
结构式：(X, S0) -> (X, S1)
变量：X=承受变化的对象；S0=起点状态；S1=完成状态
迁移：文件：目录 A -> 目录 B；对象、方向和完成测试逐项对应
边界：只迁移「对象的位置改变」；不迁移乘客身份、付费关系、舒适度或运输载体

分析同时写入 ~/Documents/notes/{时间戳}--本质-{目标}__is.org。只有用户明确说「只分析」「不落盘」或 read-only 时才不创建文件。

Gotchas

• 不要把完整定义当本质。 主体、场景、身份、边界、质量、速度、成本、风险和实现方式，通常都是括号里的限定条件。
• 不要用优点清单收尾。 「安全、舒适、高效」描述做得怎样，不描述最终做了什么。
• 不要要求核心独占一个类别。 Taxi、公交车和专车可能共享「把人从 A 点送到 B 点」；这说明它们共享目的本质，不说明提炼失败。
• 不要停在抽象名词。 「服务」「价值」「连接」「体验」「效率」没有方向，也没有完成态，不能作为核心。
• 不要把实现写进核心。 车、App、算法、门店、合同、网络只是怎么做。换一种实现仍能完成同一变化，它就该进括号。
• 不要删掉承受变化的对象。 「从 A 到 B」太空；「把人从 A 点送到 B 点」才保住目标和方向。
• 不要为了短而失真。 极简不是字数竞赛。再删一个词会丢掉对象、起点、终点或变化方向时，就该停。
• 不要把示例写成旁观故事。 必须让「你」执行具体动作、看见 A -> B，并指出哪一步就是核心。
• 不要让四个模块互相抢活。 剥离解释限定，示例负责近场理解，结构迁移负责远场压力测试，验证只做最小闭环。
• 不要为了显得深而伪数学。 结构式是关系签名，不是经验定律；(X, S0) -> (X, S1) 足够时，不添加积分、求和或比例符号。
• 不要把相似当同构。 迁移必须逐项对齐对象、起点、终点、方向和完成测试，并明确「只迁移什么 / 不迁移什么」。
• 不要让迁移反客为主。 远域案例用于检验结构；若它迫使核心改成另一个问题，回到原目标重写结构式。
• 不要无故追问。 给了清楚的目标就直接分析；只有连目标本身都缺失时才问一次。
• 不要把三个技能混用。 ljg-is 找「A 到 B」；ljg-think 追「为什么」；ljg-structure 找「什么关系反复生成结果」。

Examples

Taxi：把定义变成一次可执行的心理模拟

User: /ljg-is Taxi
本质：把人从 A 点送到 B 点
完整：（面向乘客，在出行场景中，按需、付费、安全、舒适地）把人从 A 点送到 B 点
代入：你下班后站在公司门口，目标是回到家。
操作：你叫车、上车、移动、下车；再想象把豪华车换成普通车。
变化：你：公司门口 -> 家门口
点题：只要位置变化完成，「把人从 A 点送到 B 点」就成立；车型改变的是实现，舒适度改变的是质量。
结构式：(X, S0) -> (X, S1)
变量：X=承受变化的对象；S0=原位置；S1=目标位置
迁移：文件：下载目录 -> 归档目录；对象、方向和完成测试保持一致
边界：只迁移「对象从一个位置到另一个位置」；不迁移付费、安全、舒适或交通规则

示例不是证明定义，而是把抽象句变成一次可重演的操作。读者做完后，应能不用术语回答：「我刚才究竟把什么，从哪里，变到了哪里？」

强化学习：让结构式承载反馈关系，不冒充算法公式

User: /ljg-is 强化学习
本质：让过去的行动后果改善未来的行动选择
结构式：(A_past, C_past) -> A_next
变量：A_past=过去的行动选择；C_past=这些行动的后果；A_next=被经验改善的未来选择
迁移：团队复盘：(方案_past, 结果_past) -> 方案_next；反馈都改变下一次选择
边界：只迁移「后果反馈改善未来选择」；不迁移奖励定义、智能体、环境或优化算法