·grad-paragraph

Rédigez un paragraphe de qualité d'enquête à partir des packs de preuves (tension → contraste → ancre d'évaluation → limitation). **Déclencheur** : paragraphe de diplôme, micro-structure de paragraphe, paragraphe d'argument, 研究生段落, 论证段落, 对比段, 段落写作. **À utiliser lorsque** : vous rédigez des « sections/S*.md » (corps H3) et souhaitez une prose spécifique aux sous-sections et limitée par des preuves au lieu de modèles. **Sauter si** : les ensembles de preuves sont manquants/incomplets (corrigez d'abord `subsection-briefs`/`evidence-draft`/`evidence-binder`), ou `Approuver C2` n'est pas enregistré dans `DECISIONS.md`. **Réseau** : aucun. **Garde-corps** : n'inventez pas de faits ou de citations ; pas d'espaces réservés/points de suspension ; gardez les affirmations prudentes lorsque les preuves sont de niveau abstrait (évitez de répéter le passe-partout du mode preuve dans chaque paragraphe).

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Installation

$npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill grad-paragraph

SKILL.md

Purpose: produce a single paragraph that reads like real survey prose, not “outline expansion”.

This is a writing micro-skill you can apply repeatedly inside subsection-writer (per H3 file under sections/).

Mission: decide the paragraph’s tension/contrast/eval/limitation before writing.

Rédigez un paragraphe de qualité d'enquête à partir des packs de preuves (tension → contraste → ancre d'évaluation → limitation). **Déclencheur** : paragraphe de diplôme, micro-structure de paragraphe, paragraphe d'argument, 研究生段落, 论证段落, 对比段, 段落写作. **À utiliser lorsque** : vous rédigez des « sections/S*.md » (corps H3) et souhaitez une prose spécifique aux sous-sections et limitée par des preuves au lieu de modèles. **Sauter si** : les ensembles de preuves sont manquants/incomplets (corrigez d'abord `subsection-briefs`/`evidence-draft`/`evidence-binder`), ou `Approuver C2` n'est pas enregistré dans `DECISIONS.md`. **Réseau** : aucun. **Garde-corps** : n'inventez pas de faits ou de citations ; pas d'espaces réservés/points de suspension ; gardez les affirmations prudentes lorsque les preuves sont de niveau abstrait (évitez de répéter le passe-partout du mode preuve dans chaque paragraphe). 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 grad-paragraph
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-01
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que grad-paragraph ?

Rédigez un paragraphe de qualité d'enquête à partir des packs de preuves (tension → contraste → ancre d'évaluation → limitation). **Déclencheur** : paragraphe de diplôme, micro-structure de paragraphe, paragraphe d'argument, 研究生段落, 论证段落, 对比段, 段落写作. **À utiliser lorsque** : vous rédigez des « sections/S*.md » (corps H3) et souhaitez une prose spécifique aux sous-sections et limitée par des preuves au lieu de modèles. **Sauter si** : les ensembles de preuves sont manquants/incomplets (corrigez d'abord `subsection-briefs`/`evidence-draft`/`evidence-binder`), ou `Approuver C2` n'est pas enregistré dans `DECISIONS.md`. **Réseau** : aucun. **Garde-corps** : n'inventez pas de faits ou de citations ; pas d'espaces réservés/points de suspension ; gardez les affirmations prudentes lorsque les preuves sont de niveau abstrait (évitez de répéter le passe-partout du mode preuve dans chaque paragraphe). Source : willoscar/research-units-pipeline-skills.

Comment installer grad-paragraph ?

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 grad-paragraph 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