用途：针对损坏的模型、指标、仪表盘、管道与数据科学决策执行根因分析（RCA）。其定位是把数据、代码、模型、指标与决策层串成一条时间线，避免数据事故演变为相互指责。
主要能力：先将模糊请求转化为明确的 RCA 决策（含负责人、证据、假设与行动阈值）；优先检查本地工件（数据抽取、schema、notebook、SQL、管道配置、模型报告、工单、既往决策）；把机械检查与专家判断分开，便于他人复现；将结论分类为 stop、fix-first、monitor、accepted risk 或 owner decision；保留原始证据，不静默修改数据、notebook、模型工件或生产配置；输出可交付的数据科学家、ML 工程师、治理评审或利益相关方使用的决策产物。
必要输入：事故症状、首次观测时间、受影响输出、近期变更、日志或指标、负责人。缺失时先检查文件，仅询问无法从工作区恢复且会改变建议的信息。
工作流：定义症状、发现路径、开始时间、严重度与受影响用户或决策；跨数据源、管道、代码、模型、仪表盘与人工变更构建时间线；区分根因、贡献因素、检测缺口与影响；给出即时缓解、长期预防、监控与负责人更新建议；返回含证据与对策的 RCA 备忘录。
输出契约（除非用户要求其他格式）：Problem、Inputs、Checks performed、Findings、Decision、Risks、Next actions、Artifacts。
危险信号：无时间戳证据、只调查单一层、影响未量化、忽略人工流程、对策无负责人。出现时需在 Risks 中显式指出，并可能改变建议或置信度。
资源：references/playbook.md 含检查表、评分标准与失败模式；references/acceptance-tests.md 用于前向测试；references/agent-portability.md 用于适配 Claude、Gemini、Copilot、Cursor、Windsurf、Gravity、LangGraph、CrewAI、AutoGen 或本地 agent；references/quality-rubric.md 用于按高级数据科学标准评审。发布或安装前执行 scripts/quick_validate_skill.py . --strict。按需读取单个参考文件以控制上下文。
限制：本技能为判断密集型 RCA 指南，不替代人工判断；资料未提供具体计费、平台支持范围或效果保证，相关事实暂未提供。