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Causation Chain

ASecurity

因果关系推论技能,用于构建从对方行为到用户损害的完整因果链,识别中间事实节点、排查替代原因、区分损失类型并生成补证建议。适用于需证明损害因果关系或反驳"非我所致""损失过远""用户自身原因"等抗辩的场景。

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  • Added June 7, 2026
ai-agentsgit

Security analysis

A100/100

Scanned June 7, 2026

npx -y skills add ThomasMoreAI/legal-skills-open --skill causation-chain --agent claude-code

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SKILL.md
---
name: causation-chain
title: Skill:因果关系推论
description: 因果关系推论技能,用于构建从对方行为到用户损害的完整因果链,识别中间事实节点、排查替代原因、区分损失类型并生成补证建议。适用于需证明损害因果关系或反驳"非我所致""损失过远""用户自身原因"等抗辩的场景。
author: KevinKE93
author_url: https://github.com/KevinKE93/Legal-Assistant_agent/tree/main/skills/06_causation_chain
license: MIT
version: 0.1.0
execution_mode: open
jurisdiction: general
practice: litigation
language: zh
---

# Skill:因果关系推论

## 事项记忆要求

- 本技能是分析镜头。默认把结果写入会话回复、`matter.md` 或目标交付文件。
- 只有长期协作、审计追踪或用户明确要求时,才更新 `skill_outputs.md`。
- 如果本技能没有实际执行,不能在报告中暗示已完成;如果信息不足,输出缺口、影响和下一步。


## 适用场景

用户需要证明对方行为导致损失,或需要反驳对方“不是我造成的”“损失太远”“用户自己造成”的抗辩时使用。

## 目标

1. 构建从行为到损害的因果链。
2. 识别中间连接事实。
3. 排除或削弱替代原因。
4. 区分直接损失、间接损失、扩大损失。
5. 展示从证据到事实、从事实到法律要件、从要件到金额或责任的推断链。
6. 生成补证建议。

## 输入

- 对方行为。
- 用户损害。
- 时间线。
- 证据。
- 对方可能抗辩。

## 工作流

### 1. 明确节点

```text
行为节点 → 中间影响节点 → 损害节点 → 金额/后果节点
```

示例抽象结构:

```text
对方未履行/错误履行/侵害行为
→ 用户无法正常使用/支出额外成本/权利受损
→ 产生经济损失或其他可证明损害
→ 损失金额通过票据、合同、评估、记录等证明
```

### 2. 检查时间顺序

因果关系通常要求行为先于损害。若损害早于行为,需谨慎处理。

### 3. 分析通常经验

判断在通常经验下,该行为是否自然、合理地可能导致该损害。

### 4. 排查替代原因

常见替代原因:

- 用户自身原因。
- 第三人原因。
- 不可抗力或意外事件。
- 市场波动。
- 既有风险或基础疾病。
- 损害本来就会发生。
- 用户未采取合理减损措施。

### 5. 损害范围控制

区分:

- 直接损失。
- 合理必要支出。
- 可预见的间接损失。
- 证据不足或过远的损失。
- 用户未减损导致的扩大损失。

### 6. 推断链显式化

按 `docs/LEGAL_REASONING.md` 输出关键链条:

```text
证据/事实 → 可推断事实 → 对应法律要件 → 支持或削弱的争议焦点 → 金额/责任/策略影响
```

## 输出格式

```markdown
## 因果链
| 节点 | 内容 | 证据 | 强度 | 缺口 |
|---|---|---|---|---|

## 替代原因分析
| 替代原因 | 对方可能如何主张 | 当前证据 | 反驳方式 | 风险 |
|---|---|---|---|---|

## 损害范围
| 损害项目 | 金额/后果 | 证据 | 是否直接 | 可预见性 | 风险 |
|---|---|---|---|---|---|

## 推断链
| 证据/事实 | 可推断事实 | 对应要件 | 影响争议焦点 | 风险 |
|---|---|---|---|---|

## 补证建议
1. 
2. 
```

## 质量检查

- 不把时间先后直接等同于因果关系。
- 不忽略替代原因。
- 不把无法证明的损失写成确定损失。
- 对金额计算要求证据支持。
- 不跳过中间推断,不能从单一证据直接推出最终结果。

Attribution

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