Triz Worker Innovation Research

TRIZ Worker Innovation Research

**Evidence-based Engineering Innovation Agent Skill**

[English](README_EN.md) · [安装](#一分钟开始) · [演示](#一个输入如何变成工程研究包) · [贡献](CONTRIBUTING.md)

[](https://github.com/luchi2333/triz-worker-innovation-research/releases) [](https://github.com/luchi2333/triz-worker-innovation-research/actions/workflows/validate.yml) [](LICENSE)

**不是让 AI 帮你“想几个点子”，而是让 AI 完成一次可追溯、可反证、可验证的工程创新研究。**

将真实工程现场问题转化为：

**问题建模 → TRIZ 矛盾分析 → 39×39 矩阵 → Deep Research → 候选方案 → 风险与 FMEA → 验证试验 → 效益测算 → 技术报告**


适用于工具改进、设备优化、检修工艺和作业流程创新。正式安装路径面向 **OpenAI Codex**；同时按可移植 `SKILL.md` 结构设计，可由支持 Skill 目录或上下文加载的其他 Agent 平台适配使用。

v2.6：现场记录与图文报告贯通

新增原始输入→问题→需求→机制→参数→试验的稳定引用；正文、参数表、SVG/PNG 和动作图解共用同一记录。实际 Word 文字或图片被改动、参数更新后沿用旧图，都会在绑定校验中被发现。内置可独立运行的 H 教学样例。详见 [升级与迁移说明](docs/v2.6-upgrade.md)。

cd triz-worker-innovation-research
python scripts/run_tutorial.py --output tutorial-output

输出 Word、可编辑 SVG、分步 HTML 和生成回执。可选 `--png-browser` 生成 PNG；初步设计是待验证的二维表达，不是制造放行图。

一分钟开始

把下面一句话复制给 Codex：

请使用 skill-installer 从以下地址安装技能，安装后告诉我如何开始：
https://github.com/luchi2333/triz-worker-innovation-research/tree/main/triz-worker-innovation-research

安装完成后直接描述问题：

请使用 $triz-worker-innovation-research 研究这个职工创新问题：
目前……；主要困难……；希望改善……；不能牺牲……。

无需先懂 TRIZ，也无需另外安装矩阵或 Deep Research Skill。实时产品、专利、标准和论文研究仍依赖宿主 Agent 自身具备联网检索能力。

为什么不直接让 AI 脑暴？

普通问答往往从一句现场描述直接跳到方案，问题边界、矩阵结果、来源和验证条件难以复核。本 Skill 把研究组织成一条带人工决策点的闭环：

现场问题 → 工序与系统边界 → TRIZ 矛盾 → 矩阵查询 → 用户确认
        → 产品/专利/标准/论文查新 → 候选路线 → 反证与风险 → 试验 → 报告

普通 TRIZ Prompt / 查询器	本 Skill
给出若干发明原理或点子	先还原工序