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Agent Skill · 研究检索

problem-solving(解决问题)

problem-solving 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

problem-solving 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 65,896。

总安装 272周安装 11GitHub Stars 17下载 85核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:problem-solving(解决问题)
来源仓库:https://github.com/nguyenthienthanh/aura-frog
仓库路径:skills/problem-solving
安装命令:
npx skills add https://github.com/nguyenthienthanh/aura-frog --skill problem-solving
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/nguyenthienthanh/aura-frog --skill problem-solving

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息,适合快速定位候选结果。适用于关键词搜索、任务场景匹配和来源线索筛选。可结合仓库路径和原始 README 核验具体用法。安装方式:通过 GitHub 仓库安装,使用前确认权限与维护状态。注意是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。

problem-solving 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/problem-solving

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/nguyenthienthanh/aura-frog --skill problem-sol…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

problem-solving 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/nguyenthienthanh/aura-frog --skill problem-solving。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

problem-solving 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

problem-solving 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

problem-solving 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

problem-solving 用的人多吗?

公开数据是累计安装 272 次,近一周安装 11 次,下载 85 次,GitHub 17 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

problem-solving 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
problem-solving

解决问题 · 本页

27217需要联网MIT通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Problem Solving Techniques

Use When: Stuck, need breakthrough, or evaluating approaches


5 Techniques

techniques[5]{name,when,approach}:
  Simplification Cascades,Complexity spiraling / 5+ attempts failed,Strip to minimal → rebuild
  Collision-Zone Thinking,Innovation blocks / need breakthrough,Combine unrelated concepts
  Meta-Pattern Recognition,Same issue across domains,Find underlying pattern
  Inversion Exercise,Forced into "only way" thinking,Ask "what if opposite?"
  Scale Game,Production readiness unclear,Test at 10x / 100x / 1000x

1. Simplification Cascades

When: Complexity spiraling, 5+ implementations tried

Process:

1. Remove ALL features except core
2. Make it work with hardcoded values
3. Add ONE thing back
4. Repeat until issue appears
5. Fix at that layer

Example:

Problem: Auth + caching + retry + logging all broken

Simplify:
1. Remove retry, logging, caching → just auth
2. Auth works? Yes → add caching
3. Caching breaks it → found the issue
4. Fix caching layer
5. Re-add retry, logging

2. Collision-Zone Thinking

When: Need creative breakthrough, conventional approaches failed

Process:

1. List unrelated domains
2. Find principles from each
3. Combine into novel solution

Example:

Problem: Users abandoning checkout

Domains: Gaming + Psychology + Logistics

Collision:
- Gaming: Progress bars, achievements
- Psychology: Loss aversion
- Logistics: Just-in-time delivery

Solution: "Your items are reserved for 10 min" +
          progress indicator +
          "3 people viewing this item"

3. Meta-Pattern Recognition

When: Same issue keeps appearing in different forms

Process:

1. List all similar issues
2. Find what they share
3. Fix the meta-pattern

Example:

Issues:
- Users table query slow
- Orders table query slow
- Products table query slow

Meta-pattern: All queries filter by date without index

Fix: Add date indexes to all tables

4. Inversion Exercise

When: Stuck in "only way" thinking

Process:

1. State current assumption
2. Ask: "What if the opposite?"
3. Explore inverted approach

Example:

Assumption: "We need to cache API responses"

Inversion: "What if we never cache?"
→ Forces real-time design
→ Discovers: Most data doesn't change
→ Solution: Cache-first with invalidation
   (opposite of assumed API-first)

5. Scale Game

When: Production readiness unclear

Process:

1. Test at 10x current load
2. Test at 100x
3. Test at 1000x
4. Find breaking point
5. Design for 10x actual need

Example:

Current: 100 users/day

Scale test:
- 1,000: Works fine
- 10,000: DB connection pool exhausted
- 100,000: Memory OOM

Breaking point: 10,000 users
Design for: 1,000 (10x buffer)
Fix: Connection pooling + memory optimization

Decision Matrix

decision[5]{symptom,technique,model}:
  "Tried everything",Simplification Cascades,sonnet
  "Need creative idea",Collision-Zone Thinking,opus
  "Keeps happening",Meta-Pattern Recognition,sonnet
  "No other way",Inversion Exercise,sonnet
  "Will it scale?",Scale Game,sonnet

Quick Reference

Stuck → Simplify first
Creative block → Collision zones
Recurring issues → Meta-patterns
Tunnel vision → Invert assumptions
Scaling fears → Scale game

Invoke: Use when conventional debugging fails or need breakthrough.

平台分布

OpenCode

28.54%
按下载量换算24

Claude Code

20.9%
按下载量换算18

windsurf

18.28%
按下载量换算16

cline

13.84%
按下载量换算12

Codex

8.77%
按下载量换算7

Antigravity

3.5%
按下载量换算3

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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