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evaluation-anchor-checker

willoscar/research-units-pipeline-skills

Auditez et réécrivez les déclarations d'évaluation/numériques pour vous assurer qu'elles contiennent un contexte de protocole minimal (tâche + métrique + contrainte) et éviter une dénomination de modèle sous-spécifiée. **Déclencheur** : vérificateur d'ancre d'évaluation, hygiène des revendications numériques, nombres sous-spécifiés, contexte du protocole, 评测锚点检查, 数字断言, 指标上下文. **À utiliser quand** : avant la fusion/le polissage final, ou lorsque les réviseurs signaleraient probablement les réclamations comme sous-spécifiées (chiffres sans tâche/métrique/budget), ou « pipeline-auditor » avertit en cas de dénomination de modèle suspecte. **Sauter si** : les preuves sont trop minces pour justifier des affirmations numériques (route en amont vers C3/C4), ou vous êtes pré-C2 (PAS DE PROSE). **Réseau** : aucun. **Garde-corps** : n'inventez pas de chiffres ; ne pas ajouter/supprimer/déplacer les clés de citation ; si le contexte du protocole est manquant, affaiblissez/supprimez la revendication numérique plutôt que de deviner.

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Installation

$npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill evaluation-anchor-checker

SKILL.md

Auditez et réécrivez les déclarations d'évaluation/numériques pour vous assurer qu'elles contiennent un contexte de protocole minimal (tâche + métrique + contrainte) et éviter une dénomination de modèle sous-spécifiée. **Déclencheur** : vérificateur d'ancre d'évaluation, hygiène des revendications numériques, nombres sous-spécifiés, contexte du protocole, 评测锚点检查, 数字断言, 指标上下文. **À utiliser quand** : avant la fusion/le polissage final, ou lorsque les réviseurs signaleraient probablement les réclamations comme sous-spécifiées (chiffres sans tâche/métrique/budget), ou « pipeline-auditor » avertit en cas de dénomination de modèle suspecte. **Sauter si** : les preuves sont trop minces pour justifier des affirmations numériques (route en amont vers C3/C4), ou vous êtes pré-C2 (PAS DE PROSE). **Réseau** : aucun. **Garde-corps** : n'inventez pas de chiffres ; ne pas ajouter/supprimer/déplacer les clés de citation ; si le contexte du protocole est manquant, affaiblissez/supprimez la revendication numérique plutôt que de deviner. Source : willoscar/research-units-pipeline-skills.

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Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill evaluation-anchor-checker
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-01
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que evaluation-anchor-checker ?

Auditez et réécrivez les déclarations d'évaluation/numériques pour vous assurer qu'elles contiennent un contexte de protocole minimal (tâche + métrique + contrainte) et éviter une dénomination de modèle sous-spécifiée. **Déclencheur** : vérificateur d'ancre d'évaluation, hygiène des revendications numériques, nombres sous-spécifiés, contexte du protocole, 评测锚点检查, 数字断言, 指标上下文. **À utiliser quand** : avant la fusion/le polissage final, ou lorsque les réviseurs signaleraient probablement les réclamations comme sous-spécifiées (chiffres sans tâche/métrique/budget), ou « pipeline-auditor » avertit en cas de dénomination de modèle suspecte. **Sauter si** : les preuves sont trop minces pour justifier des affirmations numériques (route en amont vers C3/C4), ou vous êtes pré-C2 (PAS DE PROSE). **Réseau** : aucun. **Garde-corps** : n'inventez pas de chiffres ; ne pas ajouter/supprimer/déplacer les clés de citation ; si le contexte du protocole est manquant, affaiblissez/supprimez la revendication numérique plutôt que de deviner. Source : willoscar/research-units-pipeline-skills.

Comment installer evaluation-anchor-checker ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill evaluation-anchor-checker Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills