·evidence-binder
</>

evidence-binder

Привяжите идентификаторы адресных доказательств из papers/evidence_bank.jsonl к каждому подразделу (H3), создав `outline/evidence_bindings.jsonl`. **Триггер**: подшивка доказательств, план доказательств, раздел->сопоставление доказательств, 证据绑定, доказательство_id. **Используйте, когда**: `papers/evidence_bank.jsonl` существует и вы хотите, чтобы писатель/аудитор использовал элементы доказательств на уровне раздела (банк памяти в стиле WebWeaver). **Пропустите, если**: вы не пишете раздел за разделом с учетом фактических данных. **Сеть**: нет. **Ограждение**: НЕТ ПРОЗЫ; не придумывайте доказательства; выбирать только из существующего банка доказательств.

21Установки·1Тренд·@willoscar

Установка

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

Как установить evidence-binder

Быстро установите AI-навык evidence-binder 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 evidence-binder
  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.

Goal: convert a paper-level pool into a subsection-addressable evidence plan.

This skill is the bridge from “Evidence Bank” → “Writer”: the writer should only use evidence IDs bound to the current subsection.

JSONL (one object per H3 subsection). Best-effort fields (keep deterministic):

Привяжите идентификаторы адресных доказательств из papers/evidence_bank.jsonl к каждому подразделу (H3), создав `outline/evidence_bindings.jsonl`. **Триггер**: подшивка доказательств, план доказательств, раздел->сопоставление доказательств, 证据绑定, доказательство_id. **Используйте, когда**: `papers/evidence_bank.jsonl` существует и вы хотите, чтобы писатель/аудитор использовал элементы доказательств на уровне раздела (банк памяти в стиле WebWeaver). **Пропустите, если**: вы не пишете раздел за разделом с учетом фактических данных. **Сеть**: нет. **Ограждение**: НЕТ ПРОЗЫ; не придумывайте доказательства; выбирать только из существующего банка 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 evidence-binder
Категория
</>Разработка
Проверено
Впервые замечено
2026-02-01
Обновлено
2026-03-11

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

Короткие ответы

Что такое evidence-binder?

Привяжите идентификаторы адресных доказательств из papers/evidence_bank.jsonl к каждому подразделу (H3), создав `outline/evidence_bindings.jsonl`. **Триггер**: подшивка доказательств, план доказательств, раздел->сопоставление доказательств, 证据绑定, доказательство_id. **Используйте, когда**: `papers/evidence_bank.jsonl` существует и вы хотите, чтобы писатель/аудитор использовал элементы доказательств на уровне раздела (банк памяти в стиле WebWeaver). **Пропустите, если**: вы не пишете раздел за разделом с учетом фактических данных. **Сеть**: нет. **Ограждение**: НЕТ ПРОЗЫ; не придумывайте доказательства; выбирать только из существующего банка доказательств. Источник: willoscar/research-units-pipeline-skills.

Как установить evidence-binder?

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 evidence-binder 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