创建全面的鱼骨图（石川/因果）图，以进行结构化根本原因头脑风暴。指导团队完成问题定义、类别选择（6M、8P、4S 或自定义）、原因识别、子原因钻探、通过多重投票确定优先级以及 5 个为什么集成。生成可视化 SVG 图表和专业 HTML 报告。在集思广益潜在原因、进行根本原因分析、促进质量改进会议、分析缺陷或故障、构建团队解决问题时使用，或者当用户提到“鱼骨”、“石川”、“因果图”、“6Ms”、“原因分析”或“集思广益原因”时使用。
通过命令行快速安装 fishbone-diagram AI 技能到你的开发环境
来源：ddunnock/claude-plugins。
Create structured cause-and-effect diagrams to systematically identify potential root causes of problems. This skill guides collaborative brainstorming, ensures comprehensive category coverage, and produces visual outputs.
User-provided fishbone data (problem statements, causes, sub-causes) flows into session JSON, SVG diagrams, and HTML reports. When processing this data:
The Fishbone Diagram provides breadth (identifying all possible causes across categories), while 5 Whys provides depth (drilling into specific causes). Typical workflow:
创建全面的鱼骨图（石川/因果）图，以进行结构化根本原因头脑风暴。指导团队完成问题定义、类别选择（6M、8P、4S 或自定义）、原因识别、子原因钻探、通过多重投票确定优先级以及 5 个为什么集成。生成可视化 SVG 图表和专业 HTML 报告。在集思广益潜在原因、进行根本原因分析、促进质量改进会议、分析缺陷或故障、构建团队解决问题时使用，或者当用户提到“鱼骨”、“石川”、“因果图”、“6Ms”、“原因分析”或“集思广益原因”时使用。 来源：ddunnock/claude-plugins。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/ddunnock/claude-plugins --skill fishbone-diagram创建全面的鱼骨图（石川/因果）图，以进行结构化根本原因头脑风暴。指导团队完成问题定义、类别选择（6M、8P、4S 或自定义）、原因识别、子原因钻探、通过多重投票确定优先级以及 5 个为什么集成。生成可视化 SVG 图表和专业 HTML 报告。在集思广益潜在原因、进行根本原因分析、促进质量改进会议、分析缺陷或故障、构建团队解决问题时使用，或者当用户提到“鱼骨”、“石川”、“因果图”、“6Ms”、“原因分析”或“集思广益原因”时使用。 来源：ddunnock/claude-plugins。
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/ddunnock/claude-plugins --skill fishbone-diagram 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
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