EAP 是一个关于"思维在LLM主导的认知环境中如何获得功能价值"的理论框架。
核心命题：思维的功能价值，与其外部可重建性成正比。
本仓库包含EAP的完整理论、实践实现、案例参考和发布材料。
flowchart TB
P[核心命题] --> S[思维的功能价值<br/>∝ 外部可重建性]
S --> V1[E ↑ 显式度]
S --> V2[R ↓ 重建成本]
S --> V3[S ↑ 稳定性]
V1 & V2 & V3 --> M[功能价值最大化]
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theory-eap/
├── paper/
│ └── eap-explicit-abstraction-principle.md # 完整论文（6章，428行）
├── references/
│ ├── eap-theory-framework.md # 形式化理论框架
│ └── eap-abstract.md # 英文摘要
├── practice/
│ ├── opencode-skill/ # 可运行的EAP skill
│ │ ├── SKILL.md # Skill定义（12.2K）
│ │ └── references/
│ └── case-studies/
│ └── neat-skill.md # Neat方法论参考
├── README.md # 中文版（本文件）
└── README.en.md # 英文版
主论文 paper/eap-explicit-abstraction-principle.md 共6章：
| 章 | 标题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 1 | 引言 | 前置抽象的无穷性；抽象的定义 |
| 2 | EAP理论框架 | 核心命题、三个关键定义（E/R/S）、EAP原则、语言学推论 |
| 3 | 语言作为接口 | 英文语法结构约束、词汇对应辨析、英式中文 |
| 4 | 实证案例 | Neat方法论 |
| 5 | 理论推论 | 范式转移、成本贬值、新能力定义 |
| 6 | 逻辑证明 | EAP的信息论形式化 |
写作风格为"英式中文"——中文语法框架内嵌入英文的显式化倾向。所有关键概念均附带英文平行定义。
| 变量 | 含义 | 低值 | 高值 |
|---|---|---|---|
| E（显式度） | 多少结构被外部编码 | 依赖隐含上下文 | 变量明确，关系编码 |
| R（重建成本） | 恢复完整意义所需代价 | 需要大量猜测补全 | 可直接解析执行 |
| S（稳定性） | 不同系统重建的一致程度 | 十个人十种理解 | 所有接收者重建相同结构 |
EAP原则：功能价值随 E↑、R↓、S↑ 而最大化。
Neat是一种反向约束机制：当Neat注入LLM后，LLM主动对用户输入进行结构性质问，迫使隐式抽象转化为显式抽象。用户的E值不是通过自身努力提升的，而是通过LLM的结构性质问实现的。
Neat的跨平台通用性——同一套文本可被加载到OpenCode、Codex、Claude Code等不同LLM系统上并产生相同的行为改变——正是EAP理论所预测的：当一段文本的E值足够高、R值足够低、S值足够高时，不同的LLM系统都能从同一份文本中恢复出相同的结构和行为约束。
practice/opencode-skill/ 包含一个可运行的EAP skill，将EAP理论注入AI Agent行为：
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 触发信号 | 10种低显式度输入模式 |
| 5步引导 | 诊断→识别→结构性质问→改写→层级检查 |
| 抽象链 | 从需求层到实现层的5级递进 |
| 对话示例 | 3个完整示例 |
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