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Material Anchors Reference
素材锚点规范——解决"内容层空洞"问题。与去 AI 味(表达层)互补,形成双层防线。
核心原则:先有素材,再有文章。没有真实素材支撑的文章,再怎么打磨措辞也是"先污染后治理"。
§0 NEVER Rules
-
NEVER 把以下内容计为素材锚点:
- 泛泛观察("AI 正在改变世界"、"越来越多人开始用...")
- 无源统计("据统计 90% 的项目..."——谁统计的?)
- 假设场景("假设你正在做一个项目...")
- "业内共识"类表述("大家都知道"、"众所周知")
- AI 生成的虚构案例("某公司通过 XX 技术实现了 YY"——哪家公司?)
-
NEVER 在素材不足时强行写作——输出
[?] 素材不足并索要补充,禁止用空洞内容凑字数。 -
NEVER 编造个人经历或虚构案例——宁可少一个锚点,也不能造假。
-
NEVER 跳过素材脚手架直接写正文——Step 1b 是强制步骤,不是可选步骤。
§1 Four Anchor Types(四类素材锚点)
Type A:亲历锚点 — 个人做过/花过/踩过的
最高可信度。读者能感知"这人真干过"。
必须包含 ≥2 项:项目名/产品名、时间节点、金钱成本、工具名称、具体结果。
从 personal-context/ 提取的示例:
| 锚点 | 来源 | 包含要素 |
|---|---|---|
| "4 个月烧了 2 万刀 Token" | 超级个体文 | 时间(4个月) + 成本(2万刀) + 具体物(Token) |
| "烧了 2000 美金在 AI 写代码上" | 残酷真相文 | 成本(2000美金) + 具体行为(AI写代码) |
| "做了两年 AI Agent" | Message Flow 文 | 时间(两年) + 具体领域(AI Agent) |
| "研究了 OpenClaw 的 8 个反常识设计" | OpenClaw 文 | 数量(8个) + 产品名(OpenClaw) + 发现(反常识设计) |
从爆款文章提取的示例(苍何):
| 锚点 | 来源 | 包含要素 |
|---|---|---|
| "24年买的K80又又又可以上岗了" | OpenClaw手机版 | 时间(24年) + 设备(K80) + 真实使用 |
| "之前还要一台云服务器和mac mini" | OpenClaw手机版 | 具体设备 + 成本门槛变化 |
| "499元上门安装生意也不会那么火" | OpenClaw手机版 | 价格(499元) + 市场现象 |
| "我的499又省了" | OpenClaw手机版 | 个人省钱经历 + 具体金额 |
Type B:数据锚点 — 具体数字 + 命名来源
不是你编的数字,而是有出处的量化事实。
必须包含:具体数值 + 来源归属(谁说的/哪个报告/哪个平台)。
示例:
| 锚点 | 来源 | 可信要素 |
|---|---|---|
| "前百下载量的龙虾 Skill" | 苍何/水产市场文 | 平台排名数据 |
| "Agent 自进化占了前百的 10%" | 苍何/水产市场文 | 占比 + 排名范围 |
| "水产市场养了 2426 只龙虾" | 苍何/水产市场文 | 平台公开数据 |
| "覆盖了 17 个搜索引擎" | 苍何/OpenClaw手机版 | 产品功能数据 |
反面示例(不计入锚点):
- "据统计 90% 的 Agent 项目会失败" — 谁统计的?
- "AI 编程效率提升 10 倍" — 什么场景?谁测的?
- "某大厂用了之后效率翻倍" — 哪家大厂?
Type C:案例锚点 — 命名实体 + 具体分析
不是泛泛提及,而是对具体产品/事件/人物的深入分析。
必须包含:命名实体(产品名/公司名/人名)+ 具体细节(设计/决策/结果)。
示例:
| 锚点 | 来源 | 分析深度 |
|---|---|---|
| "self-improving-agent + skill-creator + find-skills + skills-vetter + automation-workflows 五件套" | 苍何/水产市场文 | 5 个具体 Skill 名 + 功能拆解 |
| "水产市场的三类资产:插件、触发器、通信器" | 苍何/水产市场文 | 产品架构拆解 |
| "红手指 Operator = 云端大脑 + 终端手脚 + 安全沙盒" | 苍何/OpenClaw手机版 | 产品架构公式 |
| "OpenClaw 的 8 个反常识设计" | personal-context | 逐条设计分析 |
反面示例(不计入锚点):
- "某 AI Agent 框架做得不错" — 哪个框架?哪里不错?
- "有些公司已经在用了" — 哪些公司?
Type D:观察锚点 — 真实对话/引用 + 归属
不是你的观点,而是你听到/看到的他人言行。
必须包含:说话人归属(人名/角色/场景)+ 具体内容。
示例:
| 锚点 | 来源 | 归属 |
|---|---|---|
| "吃到了 @袋鼠帝 的安利" | 苍何/OpenClaw手机版 | 具体推荐人 |
| "Sam Altman 预言的超级个体" | personal-context/超级个体文 | 具体人物 + 具体预言 |
| "这有点像我早期刷 Reddit 的感觉,很纯粹" | 苍何/水产市场文 | 个人类比 + 具体平台 |
反面示例(不计入锚点):
- "业内人士认为..." — 哪个业内人士?
- "有观点认为..." — 谁的观点?
§2 Material Sources(素材来源优先级)
按优先级从高到低搜索素材:
1. source_notes — topic 指定的源笔记(必读,Step 1a 已覆盖)
2. personal-context/ — 作者已发表文章(亲历锚点的金矿)
3. 00-inbox/ — vault 原始素材库
4. 09-viral-examples/ — 爆款案例库(案例锚点和数据锚点)
5. source_urls — topic frontmatter 中的外部链接
6. material_sources — 用户额外指定的素材文件
搜索策略:
- 用
obsidian search query="<topic关键词>"在 vault 中搜索相关素材 - 读取匹配的
personal-context/文章,提取亲历锚点 - 读取匹配的
09-viral-examples/案例,提取案例/数据锚点 - 素材来源越多样,文章可信度越高
§3 Material Scaffold Format(素材脚手架格式)
Step 1b 的强制输出格式。写正文前必须先输出这个脚手架。
## 素材脚手架
### Type A 亲历锚点
1. [锚点描述] — 来源: [vault路径或记忆]
2. [锚点描述] — 来源: [vault路径或记忆]
### Type B 数据锚点
1. [数据 + 来源归属] — 来源: [vault路径或URL]
### Type C 案例锚点
1. [命名实体 + 分析要点] — 来源: [vault路径或URL]
### Type D 观察锚点
1. [引用/对话 + 归属] — 来源: [vault路径]
### 统计
- 总锚点: X 个
- Type A: X 个 ✓/✗(≥1)
- Type B|C: X 个 ✓/✗(≥1)
- 判定: 通过 / [?] 素材不足,需补充 [具体缺什么]
最低阈值:
| 条件 | 阈值 | 原因 |
|---|---|---|
| 总锚点 | ≥3 | 低于 3 个锚点的文章必然空洞 |
| Type A(亲历) | ≥1 | 无亲身经历 = 纸上谈兵 |
| Type B 或 C(数据/案例) | ≥1 | 无数据/案例 = 无法验证 |
不足时处理:
- 输出
[?] 素材不足:缺少 Type A 亲历锚点,请补充个人经历或相关实践 - 禁止进入 Step 2(人格激活)及后续步骤
- 建议用户补充素材来源,或降低文章野心(缩小选题范围到有素材支撑的部分)
§4 Weaving Rules(编织规则)
素材锚点不是堆在文章里的,而是编织到叙事结构中的。
4.1 Hook 必须含锚点
正文第 1 句(非标题)必须直接包含素材锚点(优先 Type A 或 Type B)。不是"前 3 句",是"第 1 句"——铺垫、背景、定义全部后置。
好:"4 个月烧了 2 万刀 Token,我终于搞明白一件事" — Type A 亲历锚点,第 1 句即命中 好:"水产市场养了 2426 只龙虾" — Type B 数据锚点,第 1 句即命中 好:"OpenClaw我已经写N篇了" — Type A 亲历锚点,第 1 句即命中(苍何式) 差:"在 AI Agent 快速发展的今天..." — 零锚点,纯 AI 废话 差:"先说点背景知识,然后再聊我的经历" — 锚点被铺垫延迟,第 1 句空洞
4.2 每章节 ≥1 锚点
每个主要章节(H2/编号段落)至少引用 1 个锚点。连续 2 个章节无锚点 = 内容空洞警告。
4.3 结尾回扣开头锚点
结尾回扣开头的锚点,形成首尾呼应。不是重复,而是升华。
示例:开头 "烧了 2000 美金" → 结尾 "这 2000 美金买到的最贵的一课是..."
4.4 事实断言溯源
所有事实性断言必须追溯到素材锚点,或标记 [?] 待验证。
好:"OpenClaw 的 Skill 生态已有 2426 个(来源:水产市场平台数据)" 差:"OpenClaw 的生态发展迅速" — 空洞断言,无数据支撑
§5 Relationship to De-AI(与去 AI 味互补)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 文章质量双层防线 │
├─────────────────────────┬───────────────────────────────────┤
│ 素材锚点(内容层) │ 去 AI 味(表达层) │
│ 解决: 内容空洞 │ 解决: 表达模式化 │
│ │ │
│ 检查: 有没有真实素材 │ 检查: 像不像人写的 │
│ 手段: 锚点类型+阈值 │ 手段: 黑名单+人味注入 │
│ 时机: Step 1b(写前) │ 时机: Step 4a(写中) │
│ 门禁: §4.4(6 项) │ 门禁: §4.2(8 项) │
├─────────────────────────┴───────────────────────────────────┤
│ 叠加效果: 有真实素材的文章天然减少 AI 味表达。 │
│ 当你在写"4个月烧了2万刀"时,不会说"在当今快速发展的..."。 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
互补而非替代:
- 一篇有丰富素材但表达 AI 味重的文章 → 去 AI 味门禁会拦住
- 一篇表达很人味但内容空洞的文章 → 素材密度门禁会拦住
- 两层都通过 = 内容扎实 + 表达自然