Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

complex-causal-analysis(复杂的因果分析)

complex-causal-analysis 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

complex-causal-analysis 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 10,059。

总安装 5,466周安装 219GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,770核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

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:complex-causal-analysis(复杂的因果分析)
来源仓库:https://github.com/zmqnk/complex-causal-analysis
安装命令:
openclaw skills install complex-causal-analysis
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install complex-causal-analysis

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

生成交互式 D3.js Sankey 风格的因果网络图,显示带有证据和可调整节点的分层因果关系。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install complex-causal-analysis;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

complex-causal-analysis 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install complex-causal-analysis。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

complex-causal-analysis 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

complex-causal-analysis 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

complex-causal-analysis 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

complex-causal-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,466 次,近一周安装 219 次,下载 1,770 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

complex-causal-analysis 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
complex-causal-analysis

复杂的因果分析 · 本页

5,466—操作浏览器MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Complex Causal Analysis

An interactive causal network visualization skill for analyzing cause-and-effect relationships in complex systems. Creates beautiful D3.js-based Sankey-style diagrams showing how factors connect and propagate through systems.

Features

  • Hierarchical Layout: Top-to-bottom flow from root causes to final outcomes
  • Interactive Nodes: Click nodes to see details (causes, results, evidence)
  • Draggable Elements: Drag any node to reposition; connections follow automatically
  • Color-coded Strength: Green = strong (8-10), Yellow = medium (5-7) causal relationships
  • Directional Arrows: Small arrows in the middle of each link showing causation direction
  • Evidence Support: Each node can include historical or factual evidence
  • Fixed Sidebar: Stays on screen while zooming/panning the graph
  • Zoom & Pan: Mouse wheel to zoom, drag canvas to pan

Use Cases

  • Historical event analysis (dynasty collapses, wars, revolutions)
  • Business cause-and-effect mapping
  • Scientific phenomenon chains
  • Problem root cause analysis
  • Decision tree visualization

Input Format

Provide JSON with this structure:

{
  "title": "Topic Name",
  "nodes": [
    { "id": "Node Name", "layer": 3, "type": "Category", "desc": "Description", "color": "#hex" }
  ],
  "links": [
    { "source": "Cause", "target": "Effect", "strength": 8 }
  ]
}

Layer Conventions

  • Layer 3: Root causes / Deep factors
  • Layer 2: Intermediate factors
  • Layer 1: Direct causes
  • Layer 0: Final outcomes

Strength Guidelines

  • 8-10: Strong causal relationship
  • 5-7: Medium causal relationship
  • 1-4: Weak (exclude)

Example Prompt

Create a causal network visualization for [TOPIC].

Nodes:
- [list with id, layer, type, description]

Links:
- [list source → target with strength 1-10]

Requirements:
- Top-to-bottom layout
- Only medium (5-7) and strong (8-10) relationships
- Add small arrow in middle of each link
- Node details show causes and results
- Include evidence/support for each node

Output

Generates a standalone HTML file with:

  • Embedded D3.js (via CDN)
  • No external dependencies
  • Works in any modern browser
  • Mobile-responsive

Skill Activation

When you activate this skill, provide:

  1. Your topic/theme
  2. List of causal factors (nodes)
  3. Relationships between factors (links)

The skill will generate the JSON and produce a clickable HTML file you can open in your browser.

Technical Details

  • Built with D3.js v7
  • Bezier curves for smooth link paths
  • Force-directed initial positioning with manual adjustment
  • SVG-based rendering for crisp graphics
  • Dark theme with gradient background

Tags: visualization, d3, causal-network, history, analysis, interactive

平台分布

OpenClaw

92.45%
按下载量换算1,636

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills