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对有争议历史现象做接受史分析,找出对象内部让各代投射都能贴住的结构性裂缝,可选输出暗夜星图 viewer。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
使用场景：按 raw.review.md 清单改完稿后，对 raw.md（OCR 原始）和 final.md（定稿）做对比。说"看我改了哪些""对比一下""diff""校对完了让我看看""我到底接受了哪些建议""我漏改了啥""改动统计""核对一下改动""闭环检查"都走这个 skill。生成段落级 HTML diff，关联 raw.review.md 的 A/B/C 标注，一目了然：接受了哪些 agent 建议、拒绝了哪些、清单外修正了哪些、agent 标过但漏改了哪些。主动触发，不必等用户说 "diff-review"。
使用场景：用户运行 `/collate:to-docx`、对校对好的 Markdown 说"转成 Word""生成 docx""出一份 Word 稿""学界交流用""期刊投稿版本""给编辑看"等。这个 skill 把校对定稿的 Markdown 转成 `.docx`：思源宋体正文、段首缩进两字、行距 1.2、字间距 0.2 pt、页边距上下左右全部 2 cm、脚注连续编号、中文引号规范、图表题注位置正确、参考文献独立一段。优先使用 Anthropic 的 `docx` skill（若可用）提供完整 OOXML 能力；fallback 到 bundled 的 md_to_docx.py（python-docx 实现）。**主动触发**：用户提到"Word"、"doc"、"文档"、"交给编辑"、"投稿格式"等都应走这个 skill。
使用场景：用户在 Mac 上运行 `/collate:ocr-run`、对清理过的历史论文 PDF 做文字识别、说出"跑 OCR""识别文字""PDF 转文字""MinerU""百度 OCR""把扫描件识别出来""出 Markdown""准备校对"等。这个 skill 支持**百度 OCR 和 MinerU 双引擎**，根据 `~/.env` 里的 OCR_ENGINE 自动选（mineru 优先精度、baidu 成本低用户已有 key）。它专门优化了历史文献的识别参数：繁体竖排、古籍异体字、民国新式标点、现代简体；并产出「原图 + OCR 文本逐页并排」的 preview.html 供用户在浏览器里直接改错字。凡是提到"OCR""识别""转文字""跑识别"都应主动触发，不要等用户说"ocr-run"三个字。
使用场景：用户在 Mac 上首次安装 collate 插件、运行 `/collate:setup`、或说出"配置 OCR 引擎""注册 MinerU""我有百度 OCR key""历史论文 OCR 怎么配""插件装好了下一步""第一次用这个"。凡是和"插件初始化""把 OCR 的 key 配好""装依赖"相关的请求都走这个 skill。它会引导历史文献研究者（可能是非技术背景）在 Mac 上完成 Python 依赖、poppler、OpenCV 的安装，并配置百度 OCR 或 MinerU 其中之一的 API key 到 ~/.env。这个 skill 一定要主动触发，即使用户没说"配置"两个字。
使用场景：用户在 Mac 上运行 `/collate:prep-scan`、提供一个扫描版 PDF、说出"去水印""去馆藏章""去知网水印""去页眉页脚""预处理论文 PDF""清理扫描件""图书馆章""历史文献 OCR 前处理""国家图书馆藏""中华再造善本"等。典型输入是用户从知网、读秀、国图扫描服务、档案馆数字资源、古籍数据库下载的 PDF，上面常见问题是：红蓝馆藏章、数据库 logo 水印（知网/维普/读秀/CNKI）、扫描日期戳、页眉刊名、页脚馆藏号、古籍版心鱼尾。这个 skill 把这些都处理干净并合回一份 cleaned.pdf，给下一步 OCR 用。这个 skill 应当主动触发，只要用户提到历史论文 PDF 或图像预处理就走它，不必等用户说"预处理"三个字。
使用场景：用户对 OCR 出来的 Markdown 运行 `/collate:proofread`、说出"校对这份稿子""看看 OCR 对不对""检查字形""有没有识别错""这段繁体有没有问题""专名校对""标点校对""帮我过一遍"等。这个 skill 会判定文献类型（繁体古籍 / 民国排印 / 现代简体），加载对应的专业知识 reference，然后调用 historical-proofreader agent 输出一份**标注清单**（A 类 OCR 错 / B 类规范问题 / C 类存疑待考），不直接改原文。社科院历史学者的日常核心工作就是这一步——凡是涉及"校对"的请求都要主动触发这个 skill，不必等用户说 proofread 三个字。
| name | constellatio |
| description | 对有争议历史现象做接受史分析,找出对象内部让各代投射都能贴住的结构性裂缝,可选输出暗夜星图 viewer。 |
| argument-hint | [phenomenon | workspace-or-markdown-path] |
| allowed-tools | Read, WebSearch, Write |
输入一个在历史上被反复征用、各代读法互相矛盾的现象(李鸿章、王安石变法、 鸦片战争、五四),输出两样东西:
第二点是这个 skill 在普通接受史之上唯一多做的事。普通接受史告诉你"各代 怎么读了";这个 skill 多问一句:"对象身上什么东西让它能被这样反复读而不 耗尽?"
可选地,分析可以搭配一张暗夜星图 viewer — 同一组事件固定不动,各代的连 法在上面各画一层,让眼睛直接比较散文需要绕着弯说的东西。
Target: $ARGUMENTS
李鸿章、五四、鸦片战争)→ 从公开材料做<ws>/final.md,当作待诊断的读法之一.md 文件 → 同上至少三种互相矛盾的读法才值得动这个 skill。不到三种,普通的论证分析就够 了。超过七种,通常是在凑数。
三步。前两步是标准接受史工作,第三步才是这个 skill 的独有贡献。
第一步 · 底图。 列出这个现象里不可压缩的事实 — 无论谁来读都必须处理 的事件、人物、文本。不解读,只列。
第二步 · 每代读法当作诊断。 每一个时代的读法,问的不是"读得对不对", 是"这个时代需要从历史里取走什么来支撑自己的当下"。亮了什么、压暗了什 么、不愿看什么 — 这些是诊断材料。同时追踪:各代读法的变化到底在追踪什 么?几乎从来不是关于对象本身的新发现,通常是读者群体自己的合法性危机在 变。
第三步 · 屏幕属性。 这是这个 skill 唯一真正多做的事。问:对象内部的 什么结构让每一代的投射都能贴住?通常是一个真实存在于对象内部的矛盾(启 蒙 + 救亡同时在场;开明改革 + 帝国困局同时在场)— 不是后人构造的复杂 性,是对象本身的双重结构。找到这个,才能解释为什么这个现象被反复征用而 不耗尽。找不到,就诚实说找不到。
<workspace>/analysis/{stem}_constellatio.mdanalysis/{stem}_constellatio.md散文六段:
当各代读法可以在同一组事件上做明暗对比时,一张星图可以让眼睛直接做散文 需要绕着弯说的比较。
星图不是分析。它把各代的连法摆在视觉上,让读者自己看。诊断、屏幕属性、 变迁追踪 — 这些只在散文里。
做 viewer 时参考 references/viewer-spec.md(美学 + 技术规范)和
references/example-may-fourth.html(canonical 例子)。散文例子见
references/example-may-fourth.md。