·anchor-sheet
</>

anchor-sheet

Извлекайте «опорные факты» для каждого подраздела (БЕЗ ПРОЗЫ) из пакетов доказательств, чтобы автор был вынужден включать конкретные цифры/контрольные показатели/ограничения вместо общих резюме. **Триггер**: лист привязки, факты привязки, числовые привязки, привязки доказательств, 写作锚点, 数字锚点, 证据钩子. **Используйте, когда**: `outline/evidence_drafts.jsonl` существует и вам нужно более четкое, основанное на доказательствах описание в `sections/*.md`. **Пропустить, если**: пакеты доказательств неполны (сначала исправьте `evidence-draft`). **Сеть**: нет. **Ограждение**: НЕТ ПРОЗЫ; не выдумывайте факты; выбирайте только из существующих фрагментов/основных доказательств.

20Установки·1Тренд·@willoscar

Установка

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

Как установить anchor-sheet

Быстро установите AI-навык anchor-sheet в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill anchor-sheet
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: willoscar/research-units-pipeline-skills.

This prevents the writer from producing paragraph-shaped but content-poor prose.

Anchors are intended to prevent “long but empty” prose. Treat them as must-use hooks, not optional ideas.

When you are satisfied with anchor facts (and they are actually subsection-specific), create:

Извлекайте «опорные факты» для каждого подраздела (БЕЗ ПРОЗЫ) из пакетов доказательств, чтобы автор был вынужден включать конкретные цифры/контрольные показатели/ограничения вместо общих резюме. **Триггер**: лист привязки, факты привязки, числовые привязки, привязки доказательств, 写作锚点, 数字锚点, 证据钩子. **Используйте, когда**: `outline/evidence_drafts.jsonl` существует и вам нужно более четкое, основанное на доказательствах описание в `sections/*.md`. **Пропустить, если**: пакеты доказательств неполны (сначала исправьте `evidence-draft`). **Сеть**: нет. **Ограждение**: НЕТ ПРОЗЫ; не выдумывайте факты; выбирайте только из существующих фрагментов/основных доказательств. Источник: willoscar/research-units-pipeline-skills.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill anchor-sheet
Категория
</>Разработка
Проверено
Впервые замечено
2026-02-01
Обновлено
2026-03-10

Browse more skills from willoscar/research-units-pipeline-skills

Короткие ответы

Что такое anchor-sheet?

Извлекайте «опорные факты» для каждого подраздела (БЕЗ ПРОЗЫ) из пакетов доказательств, чтобы автор был вынужден включать конкретные цифры/контрольные показатели/ограничения вместо общих резюме. **Триггер**: лист привязки, факты привязки, числовые привязки, привязки доказательств, 写作锚点, 数字锚点, 证据钩子. **Используйте, когда**: `outline/evidence_drafts.jsonl` существует и вам нужно более четкое, основанное на доказательствах описание в `sections/*.md`. **Пропустить, если**: пакеты доказательств неполны (сначала исправьте `evidence-draft`). **Сеть**: нет. **Ограждение**: НЕТ ПРОЗЫ; не выдумывайте факты; выбирайте только из существующих фрагментов/основных доказательств. Источник: willoscar/research-units-pipeline-skills.

Как установить anchor-sheet?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill anchor-sheet После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

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

Детали

Категория
</>Разработка
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-01