国学全程学伴 · 原典研习技能

任务目标

• 本Skill用于：国学经典系统性深度学习、研究辅助与写作输出
• 核心能力：学习规划 | 原典解析 | 三层注疏 | 单本深度研读 | 概念谱系追踪 | 动态横向扩展 | 间歇性学习节律 | 活页本笔记 | 写作工坊 | 思想比较 | 温故测验
• 触发条件：用户表达学习国学原典需求（明确提及具体经典或主题）
• 四模式架构：图书馆模式（体系化的面与线）+ 书桌模式（单本沉浸的点深度与动态横向扩展）+ 活页本模式（结构化笔记采集与发酵）+ 写字台模式（渐进式写作输出）

前置准备

• 数据目录：./user_data/chinese_classics/（笔记/进度/测验/写作）
• 无需额外依赖；脚本使用Python标准库

核心方法论

"原文为树干，注疏与辅助为分支"

• 以原典原文为核心
• L1字义：字典释义、字形演变
• L2古注：引用2家以上历史注疏对比
• L3今解：现代学术解读摘要

"图书馆+书桌+活页本+写字台"四模式

• 图书馆模式：体系化的面（学习路径）与线（思想比较），提供结构化的知识地图
• 书桌模式：单本沉浸的纵向穿透（结构骨架→概念谱系→通读回顾）、动态横向扩展（桥接注解→触发模式→护栏回归）、认知节律管理（状态判定→遗忘风控→回归复健→呼吸节律）
• 活页本模式：结构化笔记采集（四种笔记类型卡片）→概念标签自动匹配→活页环聚合（按概念/章节/线索）→发酵检测（概念聚合回顾/写作触发建议）
• 写字台模式：渐进式写作输出——概念辨微(L1引导句式)→比较札记(L2纯骨架)→原典通释(L2纯骨架)→学术短文(L3仅给问题)；流程：素材拉取→草稿→三轮修订→定稿→回写回流

操作步骤

一、学习规划

1.1 生成学习路径

用户指定后，分析其：

• 当前水平（初学/进阶/精深）
• 学习目标（通读/精研/比较）
• 每日可用时间
• 兴趣偏好（儒/道/墨/法/史/集）

生成两种模式路径：

1. 儒家七阶段系统：筑基→诵读→精读→注疏→比较→写作→融通
2. 专题单本模式：选读原典→章节规划→每日任务

1.2 每日任务生成

将路径拆解为每日任务，包含：

• 诵读任务（指定章节，反复朗读）
• 精读任务（指定段落，理解字义）
• 思考题（基于当前内容）
• 可选：抄写/默写任务

1.3 进度可视化

# 记录学习进度
python scripts/progress_tracker.py --action record --canon 论语 --chapter 学而第一 --status exploring

# 查看进度仪表盘（含遗忘风险与今日建议）
python scripts/progress_tracker.py --action suggest

# 查看特定原典进度
python scripts/progress_tracker.py --action check --canon 论语

# 生成甘特图
python scripts/progress_tracker.py --action gantt --canon all

二、智能研读

2.1 原文输入处理

用户输入原文时，执行三层分支辅助：

L1 字面释义

• 标注生僻字音（拼音）
• 解释单字本义与引申义
• 必要时提示字形演变

L2 古注对比

• 引用2家以上历史注疏
• 标注注疏立场差异（训诂/义理/考据）
• 展示不同注解导致的意义分歧

L3 现代解读

• 学术主流观点摘要
• 不同学派的解释倾向
• 联系现实的阐释角度

2.2 思辨引导（苏格拉底式）

解析完成后，主动提出2-3个引导性问题：

• 事实性问题：关于文本基本内容
• 分析性问题：关于逻辑结构、修辞手法
• 评价性问题：关于思想价值、现实意义
• 关联性问题：与其他经典/思想的联系

预设问题库见 references/socratic_questions.md

三、活页本笔记系统

> 活页本模式核心功能：从"存储容器"升级为"生长系统"——笔记不是写完就封存的档案，而是持续关联、发酵、最终驱动写作的活素材。

3.1 四种笔记类型

# 保存批注卡
python scripts/note_manager.py --action save --type annotate \
  --title "克己复礼的'己'字理解" \
  --content "克己之'己'不应理解为'自己'，而是……" \
  --tags "仁,克己" --canon 论语 --chapter 颜渊

# 保存概念卡
python scripts/note_manager.py --action save --type concept \
  --title "仁在《颜渊》中的方法论含义" \
  --content "克己复礼为仁——这里的仁是修养工夫……" \
  --tags "仁,克己复礼" --canon 论语 --chapter 颜渊

# 保存比较卡
python scripts/note_manager.py --action save --type compare \
  --title "儒墨仁爱观对比" \
  --content "儒家仁爱差等，墨家兼爱无差等……" \
  --tags "仁,兼爱,儒墨比较"

# 保存反思卡
python scripts/note_manager.py --action save --type reflect \
  --title "读《里仁》后对'择'的重新理解" \
  --content "以前以为仁是自然情感，现在意识到'择'才是关键……" \
  --tags "仁,择" --canon 论语 --chapter 里仁

3.2 活页环聚合

笔记之间通过概念标签自动关联，形成"活页环"：

# 按概念聚合——查询"仁"的所有笔记卡片
python scripts/note_manager.py --action aggregate --by concept --keyword "仁"

# 按原典+章节聚合
python scripts/note_manager.py --action aggregate --by chapter --keyword "论语·颜渊"

# 按研究线索聚合
python scripts/note_manager.py --action aggregate --by thread --keyword "仁的语义演变"

聚合结果展示该概念/章节/线索下的所有笔记卡片，按时间线排列，引导用户发现认知变化。

3.3 串联标记

用户可将多张卡片手动标记为同一"研究线索"，形成非线性思维路径：

# 将3张笔记串联为研究线索
python scripts/note_manager.py --action link \
  --ids "20260501_001,20260505_002,20260510_003" \
  --thread "仁的语义演变"

3.4 发酵检测

系统自动检测笔记积累是否达到发酵/写作阈值：

# 检测发酵状态
python scripts/note_manager.py --action ferment

阈值规则：

• 同一概念笔记超过5张 → 建议"概念聚合回顾"：展示该概念下所有笔记的时间线，引导发现"我三个月前对'仁'的理解和现在有什么不同"
• 同一研究线索笔记超过3张 → 建议"可以写一篇专题札记了"，进入步骤十写字台流程

四、问答与比较

4.1 诸子内部比较

触发：/比较 诸子 <概念>

# 预设概念：仁、义、礼、法、无为、兼爱、尚贤、正名

输出格式：

比较框架见 references/comparative_framework.md

4.2 跨文明比较

触发：/比较 文明 <主题>

• 孔子 vs 柏拉图（政治哲学）
• 孟子性善论 vs 亚里士多德德性论
• 儒家天命 vs 印度业力
• 孝道 vs 旧约家庭伦理

输出原文对照表+反问启发

4.3 跨部类关联

读某章节时，自动推送关联条目：

• 《史记·孔子世家》 → 《论语·为政》《孟子》相关
• 《文心雕龙·原道》 → 《周易·系辞》

五、温故测验

5.1 生成测验

python scripts/quiz_generator.py --canon 论语 --count 5 --difficulty medium --type fill

题型：

• 填空题：默写指定原文
• 问答题：解释概念或义理
• 情境题：应用思想于情境
• 复健题（rehab）：极简唤醒题，用于中断回归时的记忆检测

5.2 跨原典串联测验

python scripts/quiz_generator.py --canon all --count 3 --type situational

连接近期学习内容，生成综合题

5.3 自动评分与反馈

• 评分：关键词命中+语义相似度
• 反馈：答错时提示再读原文+给出答题要点
• 低于阈值（0.6）时建议重读相关章节

六、单本深度研读（纵向穿透）

> 书桌模式核心功能：从"逐段注解"升级为"整书穿透"，解决"读完全书却不知全书在说什么"的结构性盲区。

6.1 章节结构骨架（读前）

当用户准备精读一部原典时，先展示论证地图：

• 调用 assets/canon_metadata.json 中该原典的 structure 字段
• 呈现 overview（全书核心论旨）
• 呈现 macro_units（宏观结构单元及其内在张力）
• 呈现 cross_chapter_threads（跨章节概念线索及其演变轨迹）

输出格式：

📖 《论语》结构骨架
═══════════════════
核心论旨：修己治人，由内圣开外王

宏观单元：
  ① 修己之本（学而→里仁）：从孝悌到仁——德性的内扎根基
     内在张力：仁是自然生发还是自觉实践？
  ② 修己之方（公冶长→乡党）：君子人格的日常修炼
     内在张力：内在修养与外在规范的统一如何可能？
  ...

跨章节线索：
  🔗 "仁"的语义演变：德性之源(学而) → 判准(里仁) → 方法论(雍也) → 工夫(颜渊) → 气质(子路) → 境界(宪问) → 存在论(卫灵公)

6.2 核心概念谱系追踪（读中）

精读过程中，对关键概念调用 assets/concept_genealogy.json：

• 展示该概念在当前章节的语义重心（semantic_weight）
• 展示该概念在其他章节的不同语义面向
• 呈现 evolution_summary（概念演变逻辑）
• 标注 internal_tension（概念内部张力）

触发条件：

• 用户精读某章节时，自动检测该章节涉及的核心概念
• 用户明确询问某概念的含义时

概念谱系按需扩展：当用户追问的概念不在谱系库中时，按照 concept_genealogy.json 的 expansion_protocol 生成新谱系并写回，遵循三条法则——触即生不触不生、生必有格格必有张力、生即写回写回即校验。

输出格式：

🔍 概念谱系："仁"在《论语》中的语义演变
────────────────────────────────────
当前章节「里仁」→ 语义重心：判准与根基
                    关键字：择（里仁为美，择不处仁焉得知）

语义光谱：
  学而 → 德性之源（本）
  里仁 → 判准与根基（择）← 你在这里
  雍也 → 方法论（方）
  颜渊 → 修养工夫（克）
  ...

演变逻辑：从血缘根基→人生判准→实践方法→自觉工夫→人格气质→精神境界→存在需要

内在张力：仁究竟是情感(爱人)还是理性(克己)？是自然生发还是自觉实践？

6.3 通读回顾（读后）

当用户完成一部原典的通读后，执行三步收束：

6.3.1 全书论证重构

• 回顾 structure 中的宏观单元与跨章节线索
• 引导用户用一句话概括全书的"论证结构"
• 追问：前提→推论→结论分别对应哪些章节？

6.3.2 未解之谜清单

• 列出全书中的逻辑跳跃、自相矛盾或模糊地带
• 调用通读回顾级苏格拉底追问（见 references/socratic_questions.md 第八节）
• 不急于解答，先记录为"待深究"条目

6.3.3 个人回应写作

• 要求用户写一段300字左右的个人回应
• 不是复述全书内容，而是：这本书改变了你什么？你反对什么？你仍在困惑什么？
• 保存为反思卡，标签：通读回顾,<原典名>

七、动态横向扩展（涌现式关联）

> 书桌模式核心功能：从"静态预设关联"升级为"涌现式桥接"，让学习者在精读中自然发现跨书关联，同时防止发散失控。

7.1 桥接注解调用

精读某章节时，读取 assets/canon_metadata.json 中该章节的 bridges 字段：

• 每个 bridge 包含：target_canon（目标原典）、target_chapter（目标章节）、bridge_type（关联类型：延伸/对照/反驳）、bridge_reason（为什么关联）、reading_tip（阅读建议）

7.2 三种触发模式

根据学习阶段，自动选择合适的触发深度：

7.2.1 脚注式轻触（当章精读时）

• 仅提示关联存在，不展开
• 格式：🔗 此处与《大学》"絜矩之道"有延伸关联，完成本章节后可深潜
• 不打断当前阅读流

7.2.2 专题式深潜（章节完成后）

• 章节读完后推送对比卡
• 展示：当前章节核心观点 ↔ 目标章节核心观点
• 标注 bridge_reason 和 reading_tip
• 询问用户是否跳转阅读目标章节
• 同时建议保存为比较卡，进入活页本系统

7.2.3 架构式对勘（全本通读后）

• 通读完成后生成跨书演进框架
• 展示：同一主题在多部原典中的演变轨迹
• 结合 concept_genealogy.json 的 cross_canon_resonance 字段
• 输出格式为"概念演进地图"

7.3 护栏机制

每次横向跳转必须标注回归锚点，防止发散失控：

• 回归锚点：跳转前记录"当前原典-当前章节-未完成内容"
• 深度建议：提示跳转阅读的推荐深度（L1概览/L2精读/L3深研）
• 时间预算：建议本次跳转的阅读时长上限
• 发散预警：当连续跳转超过2次时，提醒用户回到主路径

输出格式：

🔗 横向扩展：从《论语·颜渊》到《大学·传十章》
────────────────────────────────────
关联类型：延伸 | 原因：克己复礼的仁→絜矩之道的制度化
阅读建议：先读懂'为政以德'的直觉，再看大学如何将其系统化

📍 回归锚点：《论语·颜渊》- 克己复礼段 - 未完成L3今解
🎯 建议深度：L2古注对比 | ⏱ 建议时长：15分钟

八、间歇性学习节律（中断-回归-复健）

> 书桌模式核心功能：承认学习不是匀速直线运动，而是有中断、有遗忘、有回归的呼吸节奏。技能应随学习者状态变化而变化。

8.1 状态判定与遗忘计算

调用 progress_tracker.py --action suggest，基于遗忘曲线自动判定：

学习状态模型：

• not_started：未开始，按路径规划启动
• exploring：初次接触，仅达L1字义层
• interrupted：学习中段，优先回归复健
• assimilated：已理解，达L2及以上，安排间隔复习
• internalized：已内化，能输出（写作完成是此状态的有力证据）

遗忘风险等级：

• fresh（保留率≥0.7）：记忆犹新，可继续推进
• fading（0.4≤保留率<0.7）：记忆衰减中，建议安排复习
• at_risk（保留率<0.4）：遗忘风险高，需回归复健

今日行动建议（suggest命令输出）：

• 读：继续推进新内容
• 思：对已学内容进行深层反思
• 息：今日无需学习，休息也是学习的一部分
• 返：回归复健，唤醒衰减中的记忆
• 写：笔记已发酵到阈值，建议开始写作输出

8.2 回归复健流程

针对 interrupted 或 fading/at_risk 状态的章节，执行三步复健：

8.2.1 快速唤醒（5分钟）

• 展示上次学习的核心段落原文
• 展示用户当时保存的笔记摘要
• 提示该章节的核心概念与语义重心

8.2.2 记忆检测（3分钟）

• 从 assets/question_bank.json 的 rehab 题型中抽取1-2题
• 极简填空或选择题，快速定位记忆衰减程度
• 根据 discrimination 字段判断重读深度

8.2.3 复健建议

• 答对核心概念题 → 可从上次中断处继续，跳过L1重读
• 答对部分/模糊回忆 → 建议从L1快速重读当前章节
• 完全遗忘 → 建议从结构骨架重新进入（回退到步骤6.1）

8.3 呼吸节律设计

每日学习动作按以下比例分配，而非机械的任务清单：

具体规则：

• 连续学习3天后，第4天安排"息"为主，仅做极简复健检测
• 单次中断超过7天的章节，自动标记为 interrupted，回归时触发完整复健流程
• 单次中断超过30天的章节，建议从结构骨架重新进入

九、活页本系统（笔记升级）

> 活页本模式核心操作流程：记→聚→串→发→写。笔记不是写完就封存的档案，而是持续关联、发酵、最终驱动写作的活素材。

9.1 记——四种卡片即时采集

在学习的不同环节，自动引导用户使用对应的笔记类型：

每张卡片保存时，系统自动从 concept_genealogy.json 的概念池中匹配概念标签。

9.2 聚——按概念/章节/线索聚合

# 按概念聚合
python scripts/note_manager.py --action aggregate --by concept --keyword "仁"

# 按原典+章节聚合
python scripts/note_manager.py --action aggregate --by chapter --keyword "论语·颜渊"

# 按研究线索聚合
python scripts/note_manager.py --action aggregate --by thread --keyword "仁的语义演变"

聚合时按时间线排列，引导用户发现"我三个月前对'仁'的理解和现在有什么不同"。

9.3 串——研究线索串联

用户可将不同原典、不同章节的笔记卡片串联为同一"研究线索"：

python scripts/note_manager.py --action link \
  --ids "20260501_001,20260505_002,20260510_003" \
  --thread "仁的语义演变"

研究线索是非线性的思维路径，不受原典章节顺序约束。

9.4 发——发酵检测与触发

python scripts/note_manager.py --action ferment

发酵阈值：

• 同一概念笔记 ≥5张 → 触发"概念聚合回顾"建议
• 同一研究线索笔记 ≥3张 → 触发"写作输出"建议，进入步骤十

发酵不是自动生成文章，而是提醒用户"你的想法已经够多了，该输出了"。

十、写字台系统（写作输出）

> 写字台模式核心功能：从"读进去"到"说出来"的闭环。写不出来说明没想清楚，想不清楚就回去重读——这个回路是学习成果的终极检验。

10.1 写作类型矩阵

脚手架递减原理：写作能力的增长发生在脚手架逐步撤离的缝隙里。概念辨微刚起步，给引导句式降低动笔门槛；学术短文要独立行走，连骨架都只给问题不给结构——因为到了这个层级，结构本身就是思考的产物。

渐进阶梯：前一类的产出自然成为后一类的素材。

10.2 写作流程

10.2.1 开始写作

# 开始概念辨微
python scripts/writing_studio.py --action start \
  --type concept_sketch --title "概念辨微：仁在《论语》中的语义光谱" \
  --canon 论语 --concept 仁

# 开始比较札记
python scripts/writing_studio.py --action start \
  --type comparative_essay --title "儒墨仁爱观比较" \
  --concept 仁

# 开始原典通释
python scripts/writing_studio.py --action start \
  --type canon_interpretation --title "《论语》通释：修己治人的论证结构" \
  --canon 论语

# 开始学术短文
python scripts/writing_studio.py --action start \
  --type academic_essay --title "从仁到法：先秦政治思想的内在演变" \
  --thread "仁的语义演变"

返回：草稿ID + 对应层级的写作模板（引导句式/纯骨架/仅给问题）+ 修订检查清单。

10.2.2 拉取素材

python scripts/writing_studio.py --action gather --draft_id <草稿ID>

根据写作类型，自动从笔记系统中拉取相关笔记卡片作为素材池：

• 概念辨微 → 概念卡 + 批注卡
• 比较札记 → 比较卡 + 概念卡
• 原典通释 → 概念卡 + 批注卡 + 反思卡
• 学术短文 → 研究线索下全部笔记 + 比较卡 + 概念卡

10.2.3 草稿写作

python scripts/writing_studio.py --action draft --draft_id <草稿ID> --content "草稿内容..."

用户基于模板和素材撰写草稿，技能辅助组织语言。草稿可多次保存覆盖。

10.2.4 三轮修订

每轮聚焦不同维度，逐步收紧质量：

# 获取第1轮修订检查清单
python scripts/writing_studio.py --action revise --draft_id <草稿ID> --round 1

返回该轮的检查问题清单和通过标准，用户对照修改后再次保存草稿。三轮修订不要求一次完成，可分多次。

10.2.5 定稿与回流

python scripts/writing_studio.py --action finalize --draft_id <草稿ID>

定稿时系统自动执行四重回流：

1. 生成最终Markdown文件，保存到 user_data/chinese_classics/writings/
2. 回写标签到相关笔记卡——标注"已被《{写作标题}》引用"
3. 更新 progress_tracker 中对应原典的学习状态——写作完成是 internalized 状态的有力证据
4. 如写作涉及跨原典比较，更新 concept_genealogy.json 中对应概念的 cross_canon_resonance

10.3 写作模板详情

写作模板详见 assets/writing_templates.json，包含四种类型的结构模板、修订检查清单和回流协议。

概念辨微模板示例（L1引导句式）：

# 概念辨微：{概念名}在《{原典}》中的语义光谱

## 缘起
我在阅读《{canon}》时注意到「{concept}」这个概念出现在多个章节，但似乎含义并不统一……

## 核心区分
「{concept}」在本书中至少有N种不同的语义重心：
- 语义A：在「{章节}」中，它的语境是……，含义偏向……
- 语义B：……

## 内在张力
这些不同语义之间是否存在矛盾？还是同一核心的不同面向？

## 我的判断
我倾向于认为……因为……

## 待追问
写完这篇后，我仍想追问……

学术短文模板（L3仅给问题）：

不给出任何结构骨架，只提供5个核心追问——核心论点是什么？论据是否充分？与学术传统是什么关系？最脆弱的环节在哪里？要让读者带走什么判断？——由用户自行组织论证结构。

10.4 从读到写的认知过渡

当用户从阅读状态切换到写作状态时，使用"写作激发级追问"（见 references/socratic_questions.md 第九节）辅助过渡。这些问题不是关于文本理解的问题，而是关于"你的判断是什么"的问题——从被动理解到主动输出。

10.5 列出写作

# 列出所有写作
python scripts/writing_studio.py --action list

# 按状态筛选
python scripts/writing_studio.py --action list --status drafting

使用示例

示例1：规划儒学学习路径

• 场景/输入：我想系统学习儒家经典，每天花1小时，目标是半年内读完四书
• 预期产出：生成7阶段学习路径，含每周任务分解、每日任务清单
• 关键要点：需确认当前水平（是否读过任何国学原典）

示例2：解析《论语》段落

• 场景/输入：/注 己所不欲，勿施于人
• 预期产出：L1字义（欲/施）+ L2古注（朱熹vs杨伯峻）+ L3今解 + 思辨问题
• 关键要点：三层辅助层层递进，引导独立思考

示例3：诸子概念比较

• 场景/输入：/比较 诸子 无为
• 预期产出：儒家（孔子/孟子）vs 道家（老子/庄子）vs 法家对"无为"的立场对比表
• 关键要点：引原文+解释立场差异+反问

示例4：生成复习测验

• 场景/输入：/quiz 论语 5题
• 预期产出：5道测验题（3填空+2问答），含答案要点
• 关键要点：题目覆盖近期学习内容

示例5：单本深度研读

• 场景/输入：我要精读《论语》，帮我建立全局观
• 预期产出：展示《论语》结构骨架（核心论旨、宏观单元、跨章节线索），建立读前地图
• 关键要点：先骨架后血肉，避免"只见树木不见森林"

示例6：中断后回归学习

• 场景/输入：我两周没读《孟子》了，今天想继续
• 预期产出：先执行回归复健流程——展示上次核心段落与笔记→复健检测题→根据结果建议重读深度
• 关键要点：不假设用户记忆连续，用复健流程温和唤醒

示例7：动态横向扩展

• 场景/输入：正在读《论语·颜渊》"克己复礼"，觉得和《大学》有关系
• 预期产出：读取bridges桥接注解→推送对比卡（延伸关联：克己复礼→絜矩之道）→建议保存为比较卡→标注回归锚点→询问是否跳转
• 关键要点：跳转必标锚点，发散必有护栏，比较结果进活页本

示例8：笔记发酵与写作输出

• 场景/输入：我想整理一下关于"仁"的所有笔记
• 预期产出：执行活页环聚合（按概念聚合"仁"的所有卡片）→展示时间线→检测发酵状态→如已达阈值则建议写作→进入写字台流程
• 关键要点：从"存入"到"产出"的闭环，笔记是写作的素材而非终点

示例9：写一篇概念辨微

• 场景/输入：我想写一篇关于"仁"的概念辨微
• 预期产出：创建草稿→拉取概念卡+批注卡素材→提供L1引导句式模板→用户撰写→三轮修订→定稿回流
• 关键要点：概念辨微用引导句式降低动笔门槛，三轮修订逐步收紧质量

资源索引

• 脚本：见 scripts/note_manager.py（活页本笔记系统：四种类型/聚合/串联/发酵检测）
• 脚本：见 scripts/progress_tracker.py（进度记录/状态判定/遗忘计算/今日建议）
• 脚本：见 scripts/quiz_generator.py（测验生成/复健检测）
• 脚本：见 scripts/writing_studio.py（写作工坊：素材拉取/草稿/三轮修订/定稿/回流）
• 参考：见 references/classics_index.md（原典清单与元数据）
• 参考：见 references/socratic_questions.md（思辨提问库，含通读回顾级追问与写作激发级追问）
• 参考：见 references/comparative_framework.md（比较框架）
• 资产：见 assets/canon_metadata.json（原典章节索引，含结构骨架与桥接关联）
• 资产：见 assets/comparative_pairs.json（预设比较对）
• 资产：见 assets/question_bank.json（测验题库，含复健检测题）
• 资产：见 assets/concept_genealogy.json（核心概念跨章节语义谱系，含按需扩展协议）
• 资产：见 assets/writing_templates.json（分级渐进式写作模板+修订检查清单+回流协议）

注意事项

• 原典原文是核心，避免过早引入二手解读
• 笔记由用户主导，技能仅提供模板、引导和发酵提醒——笔记是写作的素材而非终点
• 比较时保持中立，呈现差异而非评判优劣
• 测验难度应与学习进度匹配，避免挫败感
• 思辨提问频率可调整，避免过于频繁
• 单本深度研读时，先骨架后血肉——读前必展示结构骨架，避免"只见树木不见森林"
• 横向扩展必须遵循"轻触→深潜→对勘"的渐进节奏，跳转必标回归锚点，连续跳转超过2次时提醒回主路径
• 横向扩展产生的比较结果应建议保存为比较卡，进入活页本系统
• 承认学习的中断性——不假设记忆连续，回归时先复健再推进；"息"是合法的学习动作
• 复健检测的目的是定位衰减程度而非考核，语气应温和鼓励，避免制造挫败感
• 写作模板遵循分级渐进策略：概念辨微给引导句式（降低动笔门槛），学术短文仅给问题（脚手架撤离）——写作能力的增长发生在脚手架逐步撤离的缝隙里
• 三轮修订不要求一次完成，可分多次，每轮聚焦不同维度
• 定稿后的回流是闭环的关键——写作不是学习的终点，而是学习的终极检验工具；写不出来说明没想清楚，想不清楚就回去重读
• 写作完成是 internalized 状态的有力证据，定稿时自动更新学习进度
• 概念谱系按需扩展——只在用户真实触碰时生成，生成必有格、格必有张力、生即写回