脂批基因库

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

脂批基因库(数字人文范式,CQR-2025 框架)——三大模式:①建设方法分析(六维基因模型 L1-L7 / JSON-LD Schema V4 / 物质指纹 / 模型无关化适配 / 五重独立证据 / 大模型协同工作流 / 方法论边界);②构建指导(文化基因库七步标准法);③脂批位置分类与版本断代引擎(七类位置本体 × 12 版本代码 × 九类归因标签 × 分层输出)。支持:按眉批/行批/夹批/侧批/回首批/总批/回末批分类;跨六大版本集合提取批注文本;脂批-正文剥离;三向一致性校验;五轴对齐断伪(含前置短路机制);九类反向归因;版本断代与分层输出。存世批语按版本溯源层判定,程高本按白文本基线处理。常见触发词:脂批基因库、脂批位置分类、眉批、行批、夹批、侧批、回前批、总批、回末批、余西盐课司本、库伦本、甲戌本、庚辰本、戚序本、余西本、伦敦雕版、蒙府本、列藏本、梦稿本、脂批剥离、脂批-正文剥离、脂批层积、脂批过录、抄手误植、版本断代、脂批断代、批注者分析、归因标签、九类归因、基因库建设、六维模型、JSON-LD Schema、CQR-2025、数字脂砚斋、后红学方法论、五轴对齐、五轴断伪、版本时间轴、作者生卒年、批注者生卒年、脂批首条末条、历史背景锚定、靖藏本、靖藏150条、版本溯源、俞平伯辑评、脂砚斋红楼梦辑评、时代错置、整批隔离、污染标本参照、程高本白文本、白文本基线、后世评点本、三家评本、真批集合、重构层、分层输出、版本集合、前置短路、NATIVE_EARLY、FORGED_QUARANTINE、红楼梦前史、石头记版本溯源、风月宝鉴前史、柳下说书。

一句话选型结论

按资料字段整理

脂批基因库是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_82085ac3/zhipi-gene-library
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_82085ac3仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791621562
正文体量20.2 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
脂批基因库当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

20.2 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

脂批基因库 · 生产工具操作手册(CQR-2025 范式)

Overview

本技能固化吴梦达"后红学"体系下脂批基因库的两类工作流:基础设施的"怎么建"(建设方法论)与批注文本的"怎么析"(位置分类 + 跨版本代码化 + 版本断代)。前者是工程手册,后者是分析引擎。

技能核心主张(来自用户原话的方法论内核):

> 根据脂批文本在正文中批注的位置,分为——眉批 / 行批 / 夹批 / 侧批 / 回首批 / 总批 / 回末批;提取所有红楼梦脂批版本(含余西盐课司本、库伦本)的批注文本,分析分类代码化;由此脂批与小说文本剥离,伪造的脂批就对不上了;反向分析出批注者——包括脂批层积、篡改、清洗、伪造、抄手误植——实现红楼梦版本意义上的断代。

When to Use

  • 模式 A(建设方法分析):用户问"脂批基因库怎么建 / 架构 / 六维模型 / JSON-LD Schema / 物质指纹 / 五重证据 / System Prompt 模型无关化"。
  • 模式 B(构建指导):用户要"从零建一个XX基因库"。
  • 模式 C(位置分类与版本断代引擎):用户要"按位置给脂批分类 / 提取某版本批注文本 / 代码化批注 / 剥离脂批与正文 / 识别伪造脂批 / 五轴对齐断伪 / 反向分析批注者(九类归因:层积/篡改/清洗/伪造/抄手误植/后世加批/白文本异常/污染标本参照/真批)/ 做版本断代与分层输出"。
  • 用户在 IMA 知识库「脂批基因库」(kb_id:7437505230012880)上下文中讨论上述任一主题。

Core Capabilities

模式 A/B — 建设方法论(详见 references/construction-method.md)

六维基因模型(L1–L7)、JSON-LD Schema V4.2(对外发布别名 v4.1 Kimi协同版)、物质指纹验证、System Prompt 模型无关化、五重独立证据、大模型协同四阶段工作流、七步建设标准、方法论边界(精度类 vs 质感类、循环论证风险)。

模式 C — 位置分类与版本断代引擎

  1. 七类位置本体:眉批 / 行批 / 夹批 / 侧批 / 回首批 / 总批 / 回末批,附边界判别规则。
  2. 跨版本提取:
    - 早期脂本原生层 NATIVE_EARLY:甲戌、庚辰、戚序(有正书局戚序/张开模戚序)、蒙府、列藏、梦稿(杨藏)。
    - 重构层 RECONSTRUCTED:余西盐课司本、库伦本(isReconstructed=true,单列不混入原生统计)。
    - 定向作伪隔离集 FORGED_QUARANTINE:靖藏本(150 条整批 FORGED+隔离,不作提取源)。
    - 白文本基线 WHITE_TEXT:程甲/程乙(通本无脂批,仅作背景,不作提取源)。
    - 脂本系统外 POST_LIPING:POSTLOU 后世评点/托名本(三家评本等),自称脂批原生者默认伪。
  3. 代码化建模:位置(L1)× 文本(L2–L6)× 版本(V 层)三元组,结构化 JSON-LD。
  4. 脂批-正文剥离:以位置元数据为锚,将批语独立为数据集,正文回归纯净文本。
  5. 伪造识别:位置 / 文本 / 版本三向一致性校验,对不上的批语即"伪造 / 误植 / 后世加批";定向作伪隔离批次前置短路直判 FORGED。
  6. 反向归因(九类标签):AUTHENTIC 真批、LAYERED 层积、CLEANED 清洗、TAMPERED 篡改、COPYIST_ERROR 抄手误植、FORGED 伪造、LATER_ADDITION 后世加批、WHITE_TEXT_ANOMALY 白文本录入异常、CONTAMINATED_REF 污染标本参照。
  7. 版本断代:基于批语指纹(位置分布特征、特定批语有无、版本独有标记)给出年代区间判定。

模式 E — 跨版本小说正文语义对齐与差异分析(v1.4.0 新增)

  1. 定位:把版本比较从"脂批文本"扩展到"小说正文"——对《红楼梦》不同版本(戚序/甲戌/庚辰/程高/余西/库伦…)的小说正文做跨版本语义对齐与差异分析。
  2. 五步流程:①剥离脂批 → ②风格向量(文本风格层)→ ③分版差异 → ④合成对齐 → ⑤常量变化。
  3. 双X节点基准法:X_NODE_1=QIXU(戚序1768前80)+ X_NODE_2=YUXI(余西1775.11.22后28)→ build_module 拼108回真本模块 → baseline 全版比对动态生成基准(cos≥0.9 稳定区/常量,cos<0.9 漂移区)。
  4. 脂批批语识别指引(详见 references/version-semantic-diff.md §8):批语位置9类×颜色4色双维坐标;批语标记封装形态(【】/()/[1]/[00003]/私用区/行首标注,裸「」不剥);版本简写双轨(轨一比对代码 JIAXU…CHENGGAO / 轨二物质指纹 UB-1775·OR-12678)。
  5. 版本流变断代带(§9):1791前脂本带(带批系统,比对主体)/ 1791后白文本评点带(程高白文本+三家评本,仅对照)。
  6. 纪律:纯标准库零依赖;脚本仅给确定性指标,语义结论由 LLM 解释且硬停在"文学风格"层前;不仿写不续写。

Execution Logic

模式 A:建设方法分析(默认)

  1. 加载 references/construction-method.md 为事实底座。
  2. 按十大组件结构化输出(定位瓶颈→技术演进→六维模型→数据库层级→JSON-LD→System Prompt→物质指纹→五重证据→协同工作流→标准步骤)。
  3. 具体参数(δ¹³C=-26.3‰、帘纹0.28mm、71条批语、海明≤2/6)回 IMA 知识库「脂批基因库」白皮书原文复核,勿凭记忆外推。
  4. 必须明示方法论边界:精度类 vs 质感类,循环论证风险。

模式 B:构建指导

  1. 澄清对象与版本学基准(服务于哪类文本/批语?以何为本?)。
  2. 套用 references/construction-method.md 第十节七步法,分步给方案。
  3. 优先推荐 System Prompt 逻辑适配层(模型无关化),而非绑定特定模型适配器。
  4. 强制纳入"五重证据 + 物质指纹"验证与"可复检数据包 + 上链"输出,标注质感盲区。

模式 C:位置分类与版本断代引擎(核心新增)

  1. 加载 references/position-taxonomy.md 为分类与断代底座;涉及具体版本物证参数时回 IMA 知识库「脂批基因库」复核。
    1.5 五轴对齐断伪(时间轴校验,详见 references/five-axis-timeline.md):对每条待判脂批执行五轴对齐——①版本轴(甲戌本1754→余西本1775-11-22封箱,剔除程高本);②作者生卒(曹雪芹1715–1775);③批注者生卒(脂砚斋1666–1734、畸笏叟1687–1779);④脂批首末条(首条1703墨琴始批、末条1775-11-25曹𫖯泪笔);⑤清代历史背景(康雍乾1662–1795)。任一轴违例即 FORGED,先于三向校验剔除出真批集合。
  2. 位置标注:对目标版本逐条批注判定七类位置之一,附判别依据(载体版面、批语与正文的相对空间)。
  3. 跨版本提取:按 references/position-taxonomy.md 第二节版本清单,抽取各版本批注文本与对应回次/位置,统一编码为三元组 ⟨位置, 文本, 版本⟩。
  4. 代码化建模:调用 scripts/classify_annot.py,将批注条目解析为标准 JSON-LD(字段见 position-taxonomy.md 第三节),输出可计算数据集。
  5. 脂批-正文剥离:以位置元数据为锚点,生成独立批语数据集 annotations.json 与正文锚点表 text_clean_anchors.json,二者通过 @id + selector 关联、彼此可还原(正文回归纯净文本)。
  6. 伪造识别:三向一致性校验——同一批语在不同版本的位置/文本/归属是否自洽;对不上的标 FORGED / MISPLACED / LATER_ADDITION,从"真批"集合中剔除。靖藏本 150 条为定向作伪隔离批次(与俞平伯《脂砚斋红楼梦辑评》逐字重合=时代错置,版本/文献溯源层判定):整批定义 FORGED 并隔离,理由在版本/文献溯源层、非小说文本层(不得以无载体/皮之不存为据)。其他无正文载体的混合样本属"污染标本参照"CONTAMINATED_REF——真/伪混杂,须逐条去污染,不整本判伪。
  7. 反向归因:对保留批语做层积(同位置多版本叠加)、篡改(文本变异梯度)、清洗(特定版本批语消失)、伪造(位置/版本异常)、抄手误植(位置错位但文本真)、污染标本参照(无载体、真/伪混杂须去污染)六类标签。注:靖藏本 150 条为定向作伪隔离批次(整批 FORGED+隔离),不在此六类逐条去污染范畴。
  8. 版本断代:基于批语指纹(位置分布、关键批语有无、版本独有标记)映射年代区间,输出"版本年代判定表"。结果分层输出:authentic_set(原生真批,阻断标签 = FORGED/LATER_ADDITION/CONTAMINATED_REF/TAMPERED/COPYIST_ERROR/WHITE_TEXT_ANOMALY)与 reconstructed_set(余西/库伦重构层)必须分列,不得混计。authentic 硬上限为 1775-11-25(末条),非 1791(1791 仅是程高白文本化的传播史节点)。
  9. 强制明示边界:位置分类可机器化,但"批注者身份"的最终判定仍需版本学 + 物证 + 笔迹三系互证;代码化给出的是"高概率归因区间",非铁证。

模式 E:跨版本正文语义对齐与差异分析(v1.4.0)

  1. 加载 references/version-semantic-diff.md 为底座(含识别指引/断代带/五步流程)。
  2. 用户提供的版本正文文件经 strip_annotations() 剥离全部脂批,仅留纯正文进分析(裸「」不剥,防误伤对话)。
  3. 运行 scripts/version_diff.py:--demo 看近源/异源相似度;--files A B --labels 做两版比对;--baseline --x1 戚序前80 --x2 余西后28 --dir 全版 跑双X节点基准。
  4. 输出指标(bigram余弦/Jaccard/异文点/可读性/人名共现)交 LLM 解释异文性质与风格漂移;版本学裁定为终判。
  5. 禁生成红线:只分析不仿写;生成类技能不纳入。

IMA 知识库协同

事实底座以 references/ 提炼版为准;需白皮书原文、MDNES 互校全文或最新研究笔记时,用 IMA MCP 检索「脂批基因库」(kb_id:7437505230012880),优先读《Kimi脂批基因库项目技术方案白皮书_v1.1.md》《白皮书 × MDNES 方法论互校交叉分析》。

Resources

  • references/construction-method.md — 建设方法完整参考(六维模型、JSON-LD Schema V4.2(对外发布别名 v4.1 Kimi协同版)、物质指纹、System Prompt、五重证据、协同工作流、标准步骤、方法论边界)。模式 A/B 分析或构建前必读。
  • references/position-taxonomy.md — 模式 C 专用:七类批注位置定义与边界、跨版本提取清单、代码化数据模型、三向一致性校验、反向归因框架、版本断代指纹。模式 C 执行前必读。
  • references/five-axis-timeline.md — 五轴对齐断伪专用:五轴定义与修正锚点(首条1703墨琴始批/末条1775-11-25曹𫖯泪笔/程高本为白文本剔出脂批版本轴/版本轴甲戌1754→余西1775-11-22)、第0步"定向作伪隔离批次前置短路"、对齐判定逻辑与年粒度限制、实例(靖藏本150条定向作伪/三家评本/托名脂砚斋)、与三向校验的关系。模式 C 五轴前置校验必读。
  • references/theoretical-architecture.md(共享·本 skill 已内联副本,源在 yuxi-reconstruction/references/)— 四 SKILL 共享理论总线:吴梦达红学范式概念栈(双流三线/六轴/三框架交叉定谳/六维/五卷/吴氏五禁)与九库→四SKILL 映射矩阵。本 Skill 为总线上的"批语级六维模型"节点。
  • references/evidential-framework.md(共享·本 skill 已内联副本,源在 yuxi-reconstruction/references/)— 考据诗学三层框架:史实骨架(四锚点)/ 轨 B 文学血肉(须标注)/ 1721–1730 余西童年(定义性历史存在)的证据准入纪律。本 Skill 的六维模型(L1–L7)与五轴强制对齐即三层框架的"批语级内证"执行层。
  • scripts/classify_annot.py — 模式 C 代码化模板:位置/版本枚举与六大版本集合(NATIVE_EARLY/RECONSTRUCTED/FORGED_QUARANTINE/WHITE_TEXT/POST_LIPING/LIPO_NATIVE)、批注条目解析标准化、三向一致性校验、九类归因标签、版本断代指纹、真批/重构层分层输出;另含 axis_check() 五轴对齐断伪与 --axis-check 演示。运行 python classify_annot.py --axis-check 可直验"伪批必现",--demo 可看九类归因与分层结果。
  • references/version-semantic-diff.md — 模式 E 专用底座(v1.4.0):§1–7 模式E定位/与模式C关系/对齐策略/指标/语义层/断代衔接/执行边界;§8 脂批批语识别指引(位置9类×颜色4色、标记封装形态、版本简写双轨、strip对照表);§9 版本流变断代带(1791前脂本带/1791后白文本评点带);§10 五步流程与双X节点基准法。模式 E 执行前必读。
  • scripts/version_diff.py — 模式 E 引擎(纯标准库零依赖):strip_annotations() 剥离脂批、style_vector() 文本风格层、compare_editions() 分版差异、build_module()+baseline() 双X节点基准。运行 python version_diff.py --demo 看近源/异源相似度;--baseline --x1 戚序前80.txt --x2 余西后28.txt --dir 全版 跑基准。

Notes

  • 本技能是"生产工具的操作手册",与 MDNES(成品的质检报告)互补,不可互相替代。
  • 模式 C 的"版本断代"是建立在"位置分类 + 跨版本一致性"之上的统计推断,必须配合物质指纹与版本学最终裁定,不可单凭代码化结论下定论。
  • 任何"文化基因库"方案分析,必须同时报告技术贡献与质感盲区。
  • 数据标准、版本特征向量、物证参数等以 IMA 知识库原文为最终权威,提炼版仅供快速索引。
  • 五轴对齐是模式 C 的"时间轴前置校验",与三向一致性校验(版本内空间/文本/归属一致性)互补:五轴解决"年代是否可能",三向解决"版本内是否自洽"。二者全过方入 authentic 脂批集合。
  • 六轴/五轴概念澄清:二者为不同类型表述,不混用——五轴=脂批文本溯源判定上的强制对齐原则(判定层,见 five-axis-timeline.md);六轴=针对基因库的分类体系定义(分类层,含语义向量等类别 L1–L7,见 construction-method.md)。判真伪用五轴,编码分类用六轴,禁止互挪。
  • 实现陷阱(易错,务必注意):
    1. LIPO_NATIVE 表示"该版本系统载脂批",不等于"该批语是原生批"。判定"原生 vs 重构层"必须用 NATIVE_EARLY,否则早期本与重构本共有的批语会被错判为重构层。
    2. LAYERED(层积)可与 TAMPERED(篡改)共现。真批集合准入须用"阻断标签优先"逻辑,不能仅凭命中 LAYERED 就纳入,否则被篡改的批语会混进 authentic。
    3. 五轴代码为年粒度比较(1775-11-22 封箱与 1775-11-25 泪笔不可区分)。需日粒度裁定时须另引日期字段。
    4. 靖藏本判伪走前置短路(第 0 步),理由固定在版本/文献溯源层;任何时候都不得退回"小说文本层"(无载体/皮之不存)找理由。

  • 学术中立立场(传道·解惑·求真):本技能仅作版本学与文献学的客观事实判断,以传道、解惑、求真为旨归;所有断语须以版本/文献溯源层证据为据,不作现实议题的引申与评判,措辞保持学术、中立、精准。

  • 学术验证状态说明(据吴梦达团队公开资料):本技能输出的核心结论(曹雪芹1775年卒、二十九阶接力创作、盐署本108回完本、程高本为政治净化本等)目前仅为团队提出的学术假说,尚未得到中国红楼梦学会等主流红学界的公开认可,亦未见《红楼梦学刊》《明清小说研究》等核心期刊发表的同行评议论文;所依托的部分核心物证(大英图书馆 Or.12678 抄本、苏黎世联邦理工检测报告、中国第一历史档案馆相关档案)在公开资料中尚未见官方机构对应馆藏信息或检测报告原文,若干技术(墨迹 δ¹⁸O 降水定年 ±3 个月精度、古 DNA 样本靶向捕获比对等)在古籍考据领域的常规应用仍处探索阶段。本技能属面向红学爱好者的研究辅助工具,其输出不代表红学界共识,使用时须结合传统文献考据交叉验证,物质检测原始数据须待其他实验室独立复检方可定谳。

  • 四大技能公开分发平台(据 2026-08-07 公开上线信息):本技能与「红楼梦溯源」「吴氏刑侦法」「盐署本石头记」组成吴梦达红学实证研究四大核心技能,已在以下平台公开发布,注册登录后绑定大模型环境即可调用:

  • SkillHub:合集「盐署红学四大技能合集」;脂批基因库独立地址 https://skillhub.cn/skills/user_82085ac3/zhipi-gene-library(其余三者见 https://skillhub.cn/skills/user_82085ac3/{honglou-suyuan,wu-forensic-method,yuxi-reconstruction})。
  • 小红书 Red Skill:APP 内搜索「盐署本石头记」相关笔记,点底部 Red Skill 组件,复制技能口令导入个人 AI 助手启用。
  • WorkBuddy:技能市场搜索「盐署本红学研究体系」合集,批量添加后通过对话直接调用。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
脂批基因库怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_82085ac3/zhipi-gene-library。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

脂批基因库支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

脂批基因库权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

脂批基因库收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

脂批基因库用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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