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待分类权限需确认github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

structured-thinking结构化思维

Agent Skill

structured-thinking 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

总安装

499

周安装

20

GitHub Stars

9

下载量

162
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:structured-thinking(结构化思维)
来源仓库:https://github.com/kangarooking/cognitive-dividend-skill
仓库路径:skills/structured-thinking
安装命令:
npx skills add https://github.com/kangarooking/cognitive-dividend-skill --skill structured-thinking
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/kangarooking/cognitive-dividend-skill --skill structured-thinking

简介

structured-thinking 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。

  • 它适用于待分类任务,具体用途需结合项目需求进一步确认。
  • 通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装,具体用法需结合 README 进一步确认。
  • 使用前应检查权限边界、维护情况,以及是否会触发网络请求或文件系统操作。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

结构化思维与MECE

R — 原文 (Reading)

把你的想法和思维内容,像整理衣服一样,分门别类地安放好,组成一个结构分明的整体,方便日后的理解、存储、使用。这个,就称之为"结构化思维"。……结构化思维并不是简单地做个分类汇总,而是要思考,分解后以什么方式组合,要达成什么目的。……金字塔的每一层都必须牢固,不能少一块砖,也不能多一块砖,不然整个结构就会垮塌,这个就称为"MECE原则"。 —— 第19章《结构化思维》

I — 方法论骨架 (Interpretation)

  1. 结构化思维的本质不是简单分类汇总,而是带着目的去拆解、再按逻辑重组
  2. 三步流程:明确目的找分解角度 → 按MECE组成结构 → 检查完善
  3. MECE原则(相互独立、完全穷尽)是结构质量的底线检查器
  4. 金字塔结构是最基本的形态:目标→类别→要素,逐层分解
  5. 进阶技巧是平面切割法——用线条对问题空间做贯穿封闭的切割,天然保证MECE
  6. 两种切割手法:两分法(对立统一,如阴阳)和三分法(加过渡态,如高中低)
  7. 两次两分法组合成二维四象限,两次三分法组合成九宫格
  8. 同样的要素不同结构=不同功能,所以目的决定结构

A1 — 书中应用 (Past Application)

  • 门店业绩下滑分析:用结构化思维把散乱的原因(产品、渠道、营销、竞争对手等)组织成层次分明的分析框架,与无结构化的混乱表达形成鲜明对比
  • 招聘策略制定:用两分法(能力强/弱 × 态度好/差)切出二维四象限,将面试者分成四类,分别制定不同策略
  • 头脑风暴方案整理:将零散的营销创意用平面切割法归类到不同象限中,最终形成MECE的完整方案

A2 — 触发场景 (Future Trigger)

何时使用:

  • 信息量大且杂乱,需要理清头绪时
  • 需要向他人做清晰、有层次的汇报或表达时
  • 分析复杂问题,担心遗漏重要维度时
  • 头脑风暴后需要整理散乱的创意

语言信号:

  • "这件事太复杂了,怎么拆?"
  • "我不确定有没有遗漏"
  • "怎么表达才更有条理?"
  • "帮我把这些内容整理一下"

与相邻skill区分:

  • vs. systems-thinking:结构化思维关注静态分解和分类,系统性思维关注动态关系和回路;先用结构化做全面拆解,再用系统性找因果循环
  • vs. scientific-decision:结构化是决策的前置步骤——先拆清楚,再量化决策

E — 可执行步骤 (Execution)

步骤1:明确目的,找到分解角度

  • 写下本次结构化的核心目的(如:分析进度/分析成本/分析客户)
  • 根据目的确定第一层分解维度(如按时间/按部门/按用户类型)
  • 完成标准:能用一句话说清"我为什么这样拆"

步骤2:按MECE原则组成结构

  • 从核心目的出发,搭建金字塔结构:目标→3-7个主类别→每个类别下的子要素
  • 检查每一层是否MECE:各类别之间不重叠、合并起来不遗漏
  • 若类别间有交叉,尝试用平面切割法重新划分(两分法或三分法)
  • 完成标准:任意一个要素都能归到唯一一个类别中,且所有要素都被覆盖

步骤3:检查完善,验证结构

  • 逐层复查MECE合规性
  • 检查逻辑层次是否对齐(同层要素是否处于同一抽象级别)
  • 用实际案例走一遍结构,确认无遗漏无重叠
  • 完成标准:用一个真实案例能顺畅走完全部结构,无卡壳

B — 边界 (Boundary)

不要用的场景:

  • 问题本身足够简单,拆解反而增加复杂度
  • 需要快速直觉判断的紧急场景(结构化需要时间)
  • 已经高度结构化的领域,再拆解只是冗余

失败模式:

  • 为MECE而MECE:过度追求形式完美,忽略实际目的
  • 分解维度选错:目的不清就开拆,导致结构看似完整但无用
  • 层次过多:金字塔超过4层,反而降低可操作性

作者盲点:

  • 对"如何选择初始分解角度"着墨较少,实践中这是最难的一步
  • 平面切割法假设问题可以二维展开,但很多现实问题是三维甚至多维的

相关 skills

本 skill 与以下 skill 存在关联:

  • brain-unseal(前置依赖):结构化思维是理性大脑的高级工具,但如果大脑被负面词语和情绪封印,理性思考根本无法启动。先解除封印,才能有效运用结构化思维。
  • systems-thinking(对比):结构化思维关注静态分解和分类(把问题拆成不重叠不遗漏的要素),系统性思维关注动态关系和回路(找到因果循环和增强/调节回路)。两者是互补的分析视角。

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.07%
按下载量换算55

Claude

29.19%
按下载量换算47

Cursor

19.83%
按下载量换算32

Gemini CLI

9.72%
按下载量换算16

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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