用途：对特定的 Prefactor 智能体运行进行根因分析，当用户已确定某次运行结果有误或值得调查时使用。需在部署该智能体的代码库中运行，而非 Prefactor SDK 仓库。
主要能力：通过 Prefactor CLI 获取 span、时间线、令牌用量与关联实例，结合本地源码中的提示词、工具实现、schema 与防护措施，定位运行中的问题。分析范围包括用户可见结果的偏离点、反馈信号、决策点、工具与 LLM 失败、令牌与负载异常、状态等。可选跟进关联实例，仅当 span 载荷指向其他可能解释结果的实例时展开。
使用方式：先收集 Agent ID、Agent Instance ID、症状描述、时间窗口等输入。优先导出上下文：prefactor --profile <profile> agent_instances agent_context <agent-instance-id> --output ./tmp/prefactor-agent-context.json；若该 profile 不支持 agent_context，则回退到 span 列表：prefactor --profile <profile> agent_spans list --agent_instance_id <agent-instance-id> --start_time <iso-start> --end_time <iso-end> --include_summaries。随后按执行顺序阅读 span，构建时间线，对照本地源码交叉分析。
输出格式：必须包含 Summary、What we found、Timeline、What's still unknown、Code pointers 五个部分。What we found 以扁平列表列出命名发现，每条含标题、结论、证据与置信度（confirmed/inferred/hypothesis）。
限制：仅做根因分析，不提供修复建议或后续行动计划。span 数据不能替代事后复盘讨论。若工作区与产生该运行的智能体不匹配，需在得出结论前说明。内部使用 five whys 推理但不输出 why 链。