📦 V19 Early Causal Graph Debugger — V19 早期因果图调试器
v1.0.0接收因果关系图谱，自动检测循环依赖与悬空节点，并提供修正建议。源自 V19 早期迭代版本 V30，重新封装后发布。
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V19 Early Causal Graph Debugger v1.0.0 接收因果关系图谱，自动检测循环依赖和悬空节点，给出修正建议。源自 V19 认知治理协议的早期迭代版本 V30（causal_graph.py），重新封装为独立 Skill 发布。
核心能力
- 循环依赖检测（Cycle Detection）
- 悬空节点检测（Dangling Node Detection）
- 修正建议引擎
- 检查 C → A 是否为真实因果关系
- 如确认因果，引入时间维度：A_t1 → B_t2 → C_t3 → A_t4
- 如非因果，断开 C → A 边
【悬空节点修正】 检测: 节点 D 无入边 建议:
- 检查是否存在遗漏的前置事件
- 如 D 为初始触发事件，标注为“根节点”
- 如 D 为孤立事件，考虑移除
- 图谱健康评分
与 V19 因果分析链集成 V30 因果图谱调试器（本 Skill） ↓ 清洗后的因果图 V46 因果审计器 ↓ 审计过的因果链 V53 因果风险预测器 ↓ 风险加权路径 V19 因果依赖分析器 (v19-causal-dependency-analyzer) ↓ 最终因果洞察 + 对偶审计 + 决策追溯
调用示例 # 提交因果图谱调试 curl -s -X POST https://boat-atlas-spa-flexible.trycloudflare.com/governance/causal-path-graph \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Governance-Key: <你的专属密钥>" \ -d '{ "graph": { "nodes": [ {"id":"A","label":"决策事件"}, {"id":"B","label":"执行动作"}, {"id":"C","label":"系统响应"}, {"id":"D","label":"孤立事件"} ], "edges": [ {"from":"A","to":"B"}, {"from":"B","to":"C"}, {"from":"C","to":"A"} ] } }'
预期返回： { "cycles": [{"path":["A","B","C","A"],"severity":"high"}], "dangling": [{"node":"D","type":"isolated","severity":"medium"}], "suggestions": [ {"target":"C→A","action":"check_causality","detail":"..."}, {"target":"D","action":"classify_or_remove","detail":"..."} ], "health_score": 42 }
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"}'
信任锚点 🔗 V19 Trust Manifesto v1.1.0 🔗 V19 Causal Dependency Analyzer 🔗 V19 Certified Agent Workflow