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Agent Skill · 研究检索

triz(triz 分析)

triz 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。

triz 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 45,877。

总安装 823周安装 35GitHub Stars 21下载 288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:triz(triz 分析)
来源仓库:https://github.com/thepexcel/agent-skills
仓库路径:skills/triz
安装命令:
npx skills add https://github.com/thepexcel/agent-skills --skill triz
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/thepexcel/agent-skills --skill triz

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。

TRIZ 分析技能用于查找、检索和筛选相关信息,支持基于关键词和任务场景的线索定位。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要快速获取候选结果的研究类任务。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需结合原始 README 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操作。该技能归类于研究检索类别,适合创新方法和问题解决相关场景。

来源仓库内路径:skills/triz

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/thepexcel/agent-skills --skill triz;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

triz 怎么安装?

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

triz 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。

triz 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。

triz 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。

triz 用的人多吗?

公开数据是累计安装 823 次,近一周安装 35 次,下载 288 次,GitHub 21 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。

triz 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
triz

triz 分析 · 本页

82321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

TRIZ Skill

Systematic innovation via Theory of Inventive Problem Solving. AI-enhanced.

Problem Routing

Problem TypeToolReference
"Improve A but B worsens"Contradiction Matrix40-principles.md
"Need opposite properties"Separation PrinciplesBelow
"System not working"Su-Field Analysisadvanced.md
"How will tech evolve?"Evolution Trendsadvanced.md
"What do others do?"FOS (cross-industry)ai-prompts.md
"Very complex problem"ARIZ Algorithmai-prompts.md

6-Step Process

1. DEFINE IFR    → "The [system] ITSELF [does X] WITHOUT [cost/harm]"
2. IDENTIFY      → What contradiction? (Technical or Physical)
3. MAP           → Which of 39 parameters? [39-parameters.md]
4. RETRIEVE      → Matrix suggests which principles?
5. GENERATE      → Apply each principle specifically
6. EVALUATE      → Feasibility? Implementation?

Step 1: Ideal Final Result (IFR)

"The [object] ITSELF [performs function] WITHOUT [cost/harm/complexity]"

Formula: Ideality = Benefits / (Cost + Harm)

Examples:

  • "The pipe itself prevents leaks" (not: add sensors)
  • "The code itself fixes bugs" (not: add more tests)

Step 2: Identify Contradiction

Technical: Improving A worsens B

"If we [improve A], then [B gets worse]"
→ ถ้าเราทำให้รถเร็วขึ้น, ประสิทธิภาพน้ำมันแย่ลง

Physical: Same element needs opposite properties

"[Element] must be [Property] for X AND [Opposite] for Y"
→ API ต้อง complex (power users) AND simple (beginners)

Step 3: Map to 39 Parameters

See 39-parameters.md. Common ones:

#ParameterSoftware Equivalent
9SpeedPerformance, latency
27ReliabilityUptime, MTBF
33Ease of operationUX, usability
36ComplexityCode complexity
39ProductivityThroughput

Step 4: Top 10 Principles

#PrincipleModern Example
1SegmentationMicroservices
2Taking OutSeparation of concerns
10Preliminary ActionCaching
13The Other Way RoundEvent-driven vs polling
15DynamicsAdaptive algorithms
24IntermediaryMiddleware, adapters
25Self-ServiceSelf-healing systems
35Parameter ChangesTransform data format

Full list: 40-principles.md

Step 5: Physical Contradiction → Separation

SeparationStrategyExample
In TimeDifferent timesLanding gear: extend/retract
In SpaceDifferent locationsPencil: hard core, soft eraser
In ConditionDifferent conditionsSmart glass: transparent/opaque
In ScaleDifferent levelsWater: liquid macro, molecules nano

Creative Mode: FOS/MOS

Function Oriented Search (FOS): Find how OTHER industries solve same function.

1. ABSTRACT → "Remove ice" → "Separate materials"
2. SEARCH → Find 5+ industries with similar function
3. TRANSFER → Adapt mechanism to your problem

Method Oriented Search (MOS): Apply known method to NEW domains.

See ai-prompts.md for detailed prompts.

Output Format

## Problem: [Restated]

## IFR: "The [system] itself [does X] without [cost/harm]"

## Contradiction:
- Type: Technical / Physical
- Improving: Parameter #__
- Worsening: Parameter #__

## Principles: [#, #, #]

## Solutions:
### Principle #X: [Name]
- Application: [How]
- Idea: [Concrete solution]
- Feasibility: High/Medium/Low

## Next Steps:
1. [Prototype which solution]
2. [Validation approach]

References

TypeFileContent
Core40-principles.mdAll 40 principles + examples
Core39-parameters.mdAll 39 parameters
Advancedadvanced.mdSu-Field, 76 Standards, ARIZ, Evolution
AIai-prompts.mdReady-to-use prompt templates
AImethodology.mdTRIZ + LLM integration
Examplesexamples.mdCase studies (Samsung, SpaceX, Netflix)

Related Skills

  • /generate-creative-ideas — Complement with broader brainstorming
  • /deep-research — Research cross-industry solutions (FOS/MOS)
  • /boost-intel — Evaluate trade-offs systematically
  • /problem-solving — Structure the problem before applying TRIZ

平台分布

Claude Code

30.67%
按下载量换算88

OpenCode

22.48%
按下载量换算65

windsurf

18.46%
按下载量换算53

Codex

14.28%
按下载量换算41

Antigravity

8.93%
按下载量换算26

Gemini CLI

3.37%
按下载量换算10

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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