causal-audit
/causal-audit
Sprawdza twierdzenia przyczynowe z danych obserwacyjnych: konfoundery, scenariusze kontrfaktyczne, planowanie testów A/B i analizę, dlaczego incydent rozprzestrzenił się w dany sposób.
- Autor
- cdeust ↗
- Repozytorium
- zetetic-team-subagents ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 25.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 1
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 25.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
Co robi i kiedy
Sprawdza twierdzenia przyczynowe z danych obserwacyjnych: konfoundery, scenariusze kontrfaktyczne, planowanie testów A/B i analizę, dlaczego incydent rozprzestrzenił się w dany sposób.
Wyzwalacze z opisu
Oryginalny opis (EN)
Correlation walked in; make it prove causation. Use when someone claims "X causes Y" from observational data, asks "did the change actually cause the improvement?", "is this confounded?", "what would have happened if we hadn't shipped it?", plans an A/B test, or investigates why an incident/outbreak spread the way it did.
Jak działa
- Relevant geniuses
- Invocation
- Refuse when
Podgląd SKILL.md
--- name: causal-audit shapes: [causal-audit] description: > Correlation walked in; make it prove causation. Use when someone claims "X causes Y" from observational data, asks "did the change actually cause the improvement?", "is this confounded?", "what would have happened if we hadn't shipped it?", plans an A/B test, or investigates why an incident/outbreak spread the way it did. --- # Causal Audit **Problem shape:** a causal claim is being made, tested, or acted on, and the evidence is correlational, confounded, unreplicated, or resisted by the organization even when clean. The move: make the causal structure explicit, then intervene or design the comparison that could refute it. ## Relevant geniuses | Agent | Use when | |---|---| | [pearl](../../agents/genius/pearl.md) | "X causes Y" claimed from correlation; counterfactual questions; controlled-for variables may be colliders — draw the DAG first | | [fisher](../../agents/genius/fisher.md) | an experiment is being designed: randomize, block, replicate, factorial over one-at-a-time; "run it and see" needs a design document | | [peirce](../../agents/genius/peirce.md) | surprising observation needs candidate explanations; several hypotheses and a limited budget — test cheapest-to-refute first | | [semmelweis](../../agents/genius/semmelweis.md) | matched groups with wildly different outcomes; the evidence is clear but the institution resists it | | [snow](../../agents/genius/snow.md) | something is spreading (bug, outage class, behavior) — outbreak investigation, case definitions, Hill's criteria | | [mill](../../agents/genius/mill.md) | only a handful of cases exist — methods of agreement/difference, necessary vs sufficient conditions | | [feinstein](../../agents/genius/feinstein.md) | diagnosis under uncertainty: differential ranked by likelihood ratios, treatment thresholds before acting | ## Invocation 1. Pick the best-fit agent above. If two or more fit, run `tools/genius-invoker.sh route "<problem>"` and take the top ranked match. 2. Load it: `tools/genius-invoker.sh invoke <agent> "<problem>"`, then read `agents/genius/<agent>.md` in full. 3. Apply the agent's `<workflow>` step by step and answer in its `<output-format>`. State explicitly which rung of the ladder (association / intervention / counterfactual) the final claim sits on. 4. Typical chain: pearl classifies the claim → fisher designs the intervention → semmelweis plans the communication. Run via `tools/genius-invoker.sh compose pearl fisher -- "<problem>"`. 5. If no shape above matches, use a built-in agent with the closest `GENIUS:` pattern from `rules/agent-routes.json` instead. ## Refuse when - The requester wants a causal conclusion from data that can only support association — name the missing intervention instead. - No falsifiable version of the claim can be stated.
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie causal-audit.
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 4e565879d40f (skrót SHA-256 całej paczki)
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 100stat-causal-inference
Stosuje metody wnioskowania przyczynowego (kontrfaktyki, zmienne instrumentalne, propensity score matching, difference-in-differences) do szacowania efektów przyczynowych z danych obserwacyjnych. - 90causal-detective
Kwestionuje twierdzenia przyczynowe przez ustrukturyzowaną ocenę zagrożeń, rozumowanie kontrfaktyczne i testy falsyfikacji w CausalPy, gdy trzeba sprawdzić, czy efekt jest realny. - 95ml4t-causal-identification
Weryfikuje twierdzenia przyczynowe za pomocą zbiorów korekt w DAG, wykrywania złych kontroli i testów obalających, żeby odróżnić prawdziwe efekty czynników od zakłóconych zależności. - 87causal-evidence-checklist
Stosuje dziewięć kryteriów Bradforda Hilla jako listę kontrolną w analityce produktowej, aby ocenić, czy X rzeczywiście spowodowało Y, zanim zapadnie decyzja oparta na danych obserwacyjnych. - 100causal
Szacuje efekty oddziaływania z danych obserwacyjnych, gdy eksperyment jest niemożliwy: różnice w różnicach, dopasowanie wskaźnikiem skłonności i porównania przed i po, ze sprawdzaniem założeń i obowiązkowymi zastrzeżeniami. - 100causal
Szacuje efekty oddziaływania z danych obserwacyjnych, gdy eksperyment jest niemożliwy: różnice w różnicach, dopasowanie wskaźnikiem skłonności i porównania przed i po, ze sprawdzaniem założeń i obowiązkowymi zastrzeżeniami.