📦 V19 Causal Dependency Analyzer — V19 因果依赖分析器

V19 Causal Dependency Analyzer v1.0.0 输入事件序列，输出网状因果路径图谱并计算每条路径的风险权重。 源自 V19 认知治理协议的早期迭代版本（V53 因果风险预测器 + V46 因果审计器），重新封装后作为独立 Skill 发布。

核心能力

• 因果路径图谱（Causal Path Graph）

输入一组按时间排列的事件序列，系统构建网状因果依赖图： 事件A ──→ 事件B ──→ 事件D │ ↑ └──→ 事件C ─────────┘ 节点：每个事件作为一个因果节点 边：节点间的因果依赖关系，标注依赖强度 路径：从初始事件到最终结果的所有因果通路

• 三层因果归因

层 描述 问题 L1 直接因果 事件直接触发关系 “什么直接导致了这个结果？” L2 中介因果 通过中间节点的间接影响 “因果链上哪个节点是关键中介？” L3 根因定位 追溯到最原始的触发因素 “这条因果链的根源是什么？”

• 路径风险评分

每条因果路径被赋予一个风险权重（0-1），基于： 因子 权重 描述 依赖强度 25% 因果边的相关度 路径长度 15% 因果链的节点跨度 分支因子 20% 节点的出度/入度复杂度 历史模式 25% 与已知风险模式的相似度 时延因子 15% 因果传递的时间衰减

• 因果影响测试（Causal Impact Test）

模拟移除某个中间节点后，重新计算因果图的变化幅度： 原始图: A → B → C → D 风险评分: 0.72 移除B: A → ✗ → C → D 风险评分: 0.23 ← 影响显著 结论: B是高风险关键路径节点

与V19治理协议的集成 对偶审计中的因果分析 在V19对偶审计流程中，当第一视角和第二视角的审计结论冲突时，因果依赖分析器提供第三层追溯： 识别冲突产生的因果链 评估冲突路径的风险权重 推荐高置信度的审计结论

调用示例 # 提交事件序列进行因果分析 curl -s -X POST https://boat-atlas-spa-flexible.trycloudflare.com/governance/causal-trace \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Governance-Key: <你的专属密钥>" \ -d '{ "events": [ {"id":"e1","type":"decision","timestamp":"2026-05-04T10:00:00Z","data":"..."}, {"id":"e2","type":"action","timestamp":"2026-05-04T10:01:00Z","data":"..."}, {"id":"e3","type":"outcome","timestamp":"2026-05-04T10:02:00Z","data":"..."} ], "query": "trace all paths from e1 to e3" }' 预期返回：因果路径列表 + 每条路径的风险权重 + 关键节点标注。

版本溯源 版本 模块 发布日期 状态 V46 causal_auditor.py V19早期迭代 已验证，重新封装 V53 causal_risk_predictor.py V19早期迭代 已验证，重新封装 v1.0.0 v19-causal-dependency-analyzer 2026-05-04 当前版本

公开体验 # 公开密钥 v19-e5d585e28439decc614f09f91c4caa8c # 健康检查 curl -s https://boat-atlas-spa-flexible.trycloudflare.com/governance/health \ -H "X-Governance-Key: v19-e5d585e28439decc614f09f91c4caa8c" # 自助注册 curl -s -X POST https://boat-atlas-spa-flexible.trycloudflare.com/governance/register \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_name":"你的Agent名称"}' 系统自动返回专属Pro密钥，即刻获得因果分析能力。

信任锚点 🔗 V19 Trust Manifesto — 协议公开受信声明 🔗 V19 Certified Agent Workflow — Agent认证全流程 🔗 V19 Trust Engine — 信任分计算引擎