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Ljg Blind

盲区扫描, , 读昨天你与 AI...

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Category
Engineering
Updated
5d ago
License
MIT
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What it does

盲区扫描, , 读昨天你与 AI 的全部对话,照出暴露的思维盲区(不是不懂的知识,是让某类真相一直看不见的思维习惯),再从微信读书挑一本书的一章精准补上,落成一篇完整分析笔记。Use when user says '扫盲区', '盲区', '照盲区', '看看我的思维盲区', '我昨天想漏了什么', 'blind spot', 'ljg-blind', '/ljg-blind', or wants yesterday's AI conversations analyzed for cognitive blind spots plus a targeted weread chapter to fill them. 可选参数:传一个日期(YYYY-MM-DD)扫那天而非昨天。NOT FOR 纵向深钻一个观点(用 ljg-think)、一个领域降秩(用 ljg-rank)、陪读一篇文本(用 ljg-read)、找一个领域的约束(用 ljg-constraint)。

盲区扫描

读你昨天跟 AI 的全部对话,照出那个你自己看不见的思维盲区,从微信读书点亮补它的一章。

盲区是什么

盲区不是知识缺口。不是"没读过某本书""不知道某个事实", , 那种缺口,查一下就补上了。

盲区是一种结构性的思维习惯,它让某一类真相对你系统性地不可见。你不是想不到,是这个习惯让你压根没往那个方向看。它藏在你怎么想事情的方式里,不藏在你想的内容里。

所以证据不在"他说错了什么"。在, , 他没往哪看,他在哪绕了,他默认了什么却从没检。

五种盲区信号

从昨天的对话里找这五种。每一种都要落到具体的话上,不能凭感觉。

  1. 绕开点, , 一个难题他打开了,又飞快合上。证据:问题抛出,转头换话题,或一句"这个先不管"滑过去。
  2. 空转框架, , 反复换视角切同一个问题,没有一个落地。证据:一个问题被套上三四副框架,每副都浅尝辄止,最后没结论。
  3. 单一取景框, , 一整天只调用一两副 f(逢事就"约束""进化""博弈"),没试过别的镜子。这是他最隐蔽的盲区:越趁手的 f,越挡住别的 f 能照见的东西。(继刚看世界 = f(x),四轴是他默认的四副 f;正因为默认,才最该查他今天是不是又只用了其中一副。)
  4. 未检前提, , 一个默认假设贯穿全程,他当硬约束在用,从没问过它是不是假墙。证据:某个"本来就该这样"的说法,反复出现却从未被他自己质疑。
  5. 相邻空缺, , 从他问的东西反推,本该问、却没问的那个角落。不是凭空猜,是他自己的线索指向那儿。

选哪一个

从信号里挑 1 个作为今天的盲区。宁可一个说透,不要五个都点一遍, , 盲区的密度低于精度。判据三条:

  • 杠杆, , 补上它,下一步打开的可能性最多。
  • 真盲, , 是他自己看不见的,不是知道了在拖的。
  • 对位 mission, , 贴 M0(找新取景框)/ M1(求本质)。盲区若正好挡在他的主线上,优先。读 ${LIFEOS_DIR:-$HOME/.codex/LIFEOS}/USER/TELOS/PRINCIPAL_TELOS.md 确认主线。

操作步骤

第一步 · 定日期

# 默认昨天;用户传了 YYYY-MM-DD 就用那天(macOS BSD date)
target=${1:-$(date -v-1d +%Y-%m-%d)}

第二步 · 捞当天的对话

会话文件在 $HOME/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/*.jsonl。目录日期按本机时间记录 session 的开始日,行内 timestamp 是 UTC;因此同时扫目标日与前一日目录,再按本机日期过滤消息。只读取顶层 task 的 response_item / message / user / input_text,排除 session_meta.payload.source.subagent 存在的子 agent 会话,以及 harness 包装和本次调用自身:

target=<上一步的日期>
out=/tmp/ljg-blind-${target}.txt
: > "$out"
previous_dir=$(date -j -v-1d -f '%Y-%m-%d' "$target" '+%Y/%m/%d')
target_dir=$(date -j -f '%Y-%m-%d' "$target" '+%Y/%m/%d')

for day_dir in "$previous_dir" "$target_dir"; do
  session_dir="$HOME/.codex/sessions/$day_dir"
  [ -d "$session_dir" ] || continue
  find "$session_dir" -type f -name '*.jsonl' -print0
done | while IFS= read -r -d '' session_file; do
  # Codex 将子 agent 与顶层 task 放在同一日期目录;从 session_meta 排除它们。
  if jq -e 'select(.type=="session_meta") |
      (.payload.source | type == "object" and has("subagent"))' \
      "$session_file" >/dev/null 2>&1; then
    continue
  fi
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