reading-dialogue Skill：把深度阅读变成知识生产

摘录保存了原文，但没有保存我为什么被击中、我想反驳什么、我能迁移到哪里。

• 划线只能证明这句话被看见。
• 批注如果太短，未来任务仍然不知道它为什么重要。
• 真正损耗的是阅读当下生成的判断和行动灵感。

第一版思路是围绕划线、批注和触动点连续追问，让读者从"这句重要"说到"它为什么对我重要"。

• 先问为什么划这句。
• 再问认同、反感、意外还是联想到工作。
• 把模糊感受压成可以记录的最小判断。

多轮深聊很有价值，但没有边界时会从阅读讨论滑到产品共创。

• 话题从阅读感受进入企业 AI 和责任流。
• 继续推进后出现 AI 提醒小助手、V0、owner、风险池和指标。
• 这暴露了一个问题：深度阅读 skill 需要知道什么时候已经切档。

真正的深度不是一直追问，而是知道此刻处在什么档位，并在到点时停靠确认。

• 阅读交流要保护用户自己的触动。
• 主题深挖要围绕一个问题逐步收口。
• 产品共创必须显式提醒，不能悄悄接管阅读任务。

reading-dialogue 被拆成划线交流档、主题深挖档和产品共创档。

• 划线交流档围绕具体划线和批注聊为什么触动。
• 主题深挖档围绕一个主题连续追问。
• 产品共创档一旦出现页面、V0、指标或流程，就必须提醒用户正在切档。

单条划线最多两轮，主题深挖默认最多五轮。达到上限后先停靠确认。

• 追问不是越多越好。
• 用户跳过时不纠缠。
• 到点后问：继续深挖，还是先沉淀这一段。

阅读结束后先生成阅读对话笔记和候选卡片池，不把漂亮总结直接写进正式知识域。

• 用户原话、AI 推断、共创结论分开记录。
• 不满足门槛的内容留在阅读笔记或原文层。
• 正式卡片必须先确认观点、原因、边界、路由和来源。

候选要判断新增、追加、合并、暂缓、丢弃或留原文层。正式入库后还要维护索引。

• 新增不是默认动作，合并和追加优先。
• 能力层只承接会影响 agent 行为的规则。
• 正式入库后同步 README、材料索引、拆卡索引和裁决记录。

这个 skill 的价值不是替我读书，而是陪我把触动变成判断，把判断变成未来任务可调用的知识资产。

• 当前形态是个人深度阅读 workflow。
• 团队复用潜力高，适合读书会、行业研究和产品复盘。
• 开源潜力中高，可抽象成 Markdown-first pipeline、CLI、模板和裁决表。