这几年做技术交付，我发现一个规律：

方案讲不清，多半不是表达能力差，而是比喻找错了。

举个真实的例子。讲缓存，我习惯画框图——请求进来、查缓存、命中返回。图没错，但客户经常听完还是问："那我们这个具体省在哪？"

问题出在：框图和箭头只描述"是什么"，不解释"为什么"。对方不懂机制，看图也还是不懂。

前阵子看到一个开源工具，它的做法让我眼前一亮。

要解释"缓存命中才跳过计算"，它画的是什么？

锁芯里一排弹子，只有所有弹子都被顶到同一高度，锁才转得动；差一个，纹丝不动。

这正是缓存命中的本质——所有键都对上，才走捷径。

，带读数卡片，能拨动弹子观察状态变化。

它的核心能力是：把抽象概念翻译成一个

- 令牌桶限流器 → 一个真的会漏水的桶

npx skills add wheresryan22/anatomy -g -a claude-code

/anatomy explain how a token bucket rate limiter works, interactive

做方案评审前，我会把关键机制先让它画一轮，然后

。同一个概念让它多画几种，往往第三个比喻才最贴切——就像找人解释问题，第一个答案通常是套话。

省时间是一方面，更重要的是：以前这部分靠灵感，现在可以批量试。

，正式对外材料可能还需要人工调整；

，没有 Claude Code / Codex 这类环境就用不上；

4. 它能解释"机制怎么运作"，但

业务上该不该这么做，还得你自己判断

这个项目的中文文档顶部有一段「中文快速上手」，包含安装命令、不同 agent 的用法差异、环境要求：

这几年做技术交付，我发现一个规律：方案讲不清，多半不是表达能力差，而是比喻找错了。

讲不清技术概念，可能不是表达能力问题——我试了个把抽象画成实物的工具

开发工具

人工智能

Anatomy开源工具通过弹子锁等物理装置比喻解释技术机制，将抽象概念转化为可交互的等距图，支持ClaudeCode等环境，帮助方案评审快速找到精准比喻，提升表达效率。

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讲不清技术概念，可能不是表达能力问题——我试了个把抽象画成实物的工具

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