用途：在需要从前提或观察推导结论、构造数学证明或形式化推导、进行因果分析（识别原因、结果与混杂因素）、评估竞争假设、做反事实推理、为科学主张提供逻辑论证、逐步推理多步科学问题，或评估科学论证与实验设计有效性时使用。不适用于简单事实问答、数据分析与计算、文献检索、文本摘要、文档信息抽取等任务。
主要能力：提供通用推理模板（明确问题、规划路径、逐步执行、验证结论、沟通结果）、假设评估模板、反事实推理模板；区分形式推理（演绎证明、代数推导、逻辑形式化、集合论论证，使用标准数学记号并标注定义与定理）与非形式推理（溯因、类比、叙事因果、贝叶斯更新，要求证据支撑、考虑替代解释、标注推断强度、避免逻辑谬误）。还包含数学证明结构（直接证明、反证、归纳、构造、穷举）、社会科学因果推断（潜在结果框架、DAG、混杂因素、识别策略、ATE/ATT/LATE/ITT 等）、自然科学机制推理，以及逻辑有效性检查、假设跟踪与置信度校准。
使用方式：按模板逐步展开推理链，先完成推理再考虑计算验证；可对可验证步骤建议或调用代码执行（如 SymPy 验证代数、蒙特卡洛验证统计、DoWhy 分析因果、数值优化与数值积分等），并协调解析与数值结果差异。输出结构通常包括问题陈述、推理框架、推理链、结论、假设与局限、验证与置信度。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格、平台或效果信息；该技能依赖其他技能（如 code-execution、scienceclaw-qa、scienceclaw-retrieval、scienceclaw-ie）配合完成计算、检索与抽取任务。