name: reasoning-causal description: 通过6阶段因果流程执行基于证据的决策。适用于已知流程、运营执行和具有明确因果链的决策。
因果推理
执行系统性的因果推理。流程与行动的逻辑。
与目标的关系
线程是目标的执行层。目标定义要达成什么；线程定义如何达成。
目标 (目标设定者)
└── 子目标
└── 线程 (reasoning-causal) ← 通过6阶段流程执行
└── 学习 → 更新目标状态 (目标追踪器)
线程类型:
- 目标关联型: 从子目标创建，元数据中包含
goal_id - 反应型: 从信号（无目标）创建，可能衍生或链接到目标
类型签名
因果推理 : 输入 → 假设 → 影响 → 决策 → 行动 → 学习
其中:
输入 : 观察 × 上下文 → 事实陈述
假设 : 事实陈述 × 画布假设 → 可测试假设
影响 : 可测试假设 → (影响 × 概率 × 时间线)
决策 : 影响 × 备选方案 → 承诺
行动 : 承诺 → [可执行任务]
学习 : [已执行任务] × 结果 → 画布更新 × 目标更新
何时使用
- 具有已知步骤的流程执行
- 具有清晰因果链的决策
- 运营工作流（销售、营销、工程）
- 画布假设测试
- 行动计划与执行
- 执行子目标（目标关联型线程）
线程类型
| 类型 | 位置 | 用途 |
|---|---|---|
| 业务 | threads/operations/{name}/ |
战略决策、产品变更 |
| 销售 | threads/sales/{name}/ |
交易管道、潜在客户 |
| 营销 | threads/marketing/{name}/ |
活动、内容发布 |
| 工程 | threads/engineering/{name}/ |
需求 → 规格说明 |
线程特定细节: 参见 references/threads/{type}.md
6阶段流程
按顺序执行各阶段。每个阶段在线程目录中生成一个markdown文件。
阶段 1: 输入
文件: 1-input.md
目的: 捕获触发流程的事实观察。
内容:
- 发生了什么？（事实，非观点）
- 何时？何地？谁观察到的？
- 原始数据/证据链接
- 上下文（我们之前的认知）
规则:
- 仅事实，无解释
- 无解决方案或建议
- 链接到证据
详情: references/stages/input.md
阶段 2: 假设
文件: 2-hypothesis.md
目的: 将观察链接到正在测试的画布假设。
内容:
- 这挑战/验证了哪个假设？
- 我们相信会发生什么？
- 什么能证明我们错了？
- 可测试的预测
规则:
- 必须引用
strategy/canvas/10.assumptions.md - 陈述可证伪的假设
- 定义成功/失败标准
详情: references/stages/hypothesis.md
阶段 3: 影响
文件: 3-implication.md
目的: 用数字分析业务影响。
内容:
- 收入影响（量化）
- 时间线（短期/中期/长期）
- 资源需求
- 风险评估
- 机会成本
规则:
- 包含具体数字
- 比较不同场景
- 识别依赖关系
详情: references/stages/implication.md
阶段 4: 决策
文件: 4-decision.md
目的: 做出带有影响分数的正式承诺。
内容:
- 决策声明（执行/推迟/拒绝）
- 考虑的备选方案
- 影响分数计算
- 批准状态
影响评分:
| 分数 | 行动 |
|---|---|
| < 0.8 | 自动执行 |
| ≥ 0.8 | 标记为需要人工审批 |
模式感知公式:
风险投资模式: 影响分数 = (战略价值 × 市场规模 × 防御性) / 3
自举模式: 影响分数 = (收入影响 × 现金回收时间 × 利润率) / 3
检查 strategy/canvas/00-business-model-mode.md 以确定模式。
详情: references/stages/decision.md
阶段 5: 行动
文件: 5-actions.md 或 5-actions/ 目录
目的: 生成可执行任务。
内容:
- 类型化行动（sales:， marketing:， engineering:*）
- 分配负责人
- 截止日期
- 成功标准
- 依赖关系
按线程划分的行动类型:
| 线程 | 行动类型 | 技能 |
|---|---|---|
| 销售 | lead-intake, qualify, demo, pilot, close | sales-* |
| 营销 | research, create, publish, promote, measure | marketing-* |
| 工程 | requirements, specification, implementation | engineering-* |
| 业务 | 根据决策变化 | - |
详情: references/stages/actions.md
阶段 6: 学习
文件: 6-learning.md
目的: 记录结果并更新画布和目标。
内容:
- 实际结果 vs 预期结果
- 假设被验证/证伪？
- 需要更新的画布部分
- 需要更新的目标指标（如果是目标关联型）
- 生成的新线程
规则:
- 更新
strategy/canvas/10.assumptions.md - 将学习链接回原始假设
- 如果是目标关联型：通过目标追踪器更新目标状态
- 如果需要，生成后续线程
目标集成:
如果 thread.goal_id 存在:
1. 从 strategy/goals/active/{goal_id}.md 读取目标
2. 更新子目标状态（待处理 → 已完成）
3. 从学习中提取指标用于更新目标状态
4. 检查是否满足目标成功标准
5. 如果所有子目标完成 → 标记目标为已完成
详情: references/stages/learning.md
工作流
目标关联型线程（主要）
1. 从目标设定者接收子目标
2. 创建线程: threads/{type}/{name}/
3. 在 meta.json 中设置 goal_id 和 subgoal
4. 按顺序执行阶段 1-6
5. 在阶段 4: 计算影响分数，如果 ≥0.8 则标记
6. 在阶段 6: 更新画布和目标状态
7. 通知目标追踪器完成情况
反应型线程（备用）
1. 接收信号（反馈、异常、机会）
2. 创建线程: threads/{type}/{name}/
3. 在 meta.json 中不设置 goal_id
4. 按顺序执行阶段 1-6
5. 在阶段 4: 计算影响分数，如果 ≥0.8 则标记
6. 在阶段 6: 更新画布
7. 可选: 链接到现有目标或衍生新目标
线程结构
threads/{type}/{name}/
├── meta.json # 线程元数据（包含目标链接）
├── 1-input.md # 事实观察
├── 2-hypothesis.md # 画布假设链接
├── 3-implication.md # 影响分析
├── 4-decision.md # 承诺 + 影响分数
├── 5-actions.md # 可执行任务
└── 6-learning.md # 结果 + 画布/目标更新
线程元数据 (meta.json)
{
"id": "thread-{type}-{name}",
"type": "business | sales | marketing | engineering",
"status": "active | completed | blocked",
"created": "YYYY-MM-DD",
"updated": "YYYY-MM-DD",
"goal_id": "g-{goal-id}", // 可选: 关联的目标
"subgoal": "SG1", // 可选: 哪个子目标
"stage": 1-6,
"impact_score": 0.0-1.0
}
目标关联型线程:
goal_id引用strategy/goals/active/{goal-id}.mdsubgoal指示此线程执行哪个子目标- 阶段 6 的学习更新画布和目标状态
反应型线程（无目标）:
goal_id为空或不存在- 完成后，可以链接到现有目标或衍生新目标
决策权限
AI 自主决策（影响分数 <0.8）:
- 在战略方向内
- ROI > 3倍，风险低-中
- 成本 <10万美元，时间线 <3个月
人工审核（影响分数 ≥0.8）:
- 战略转向
- ROI <2倍，高风险
- 成本 ≥10万美元，时间线 ≥3个月
- 改变画布的决策
参考资料
references/
├── stages/ # 阶段执行详情
│ ├── input.md
│ ├── hypothesis.md
│ ├── implication.md
│ ├── decision.md
│ ├── actions.md
│ └── learning.md
└── threads/ # 线程类型详情
├── operations.md
├── sales.md
├── marketing.md
└── engineering.md
注意: 行动执行使用扁平技能（sales-*， marketing-*， engineering-*），而非模板。
成功标准
- 目标对齐: 线程服务于目标子目标（当目标关联时）
- 基于证据: 从事实观察开始
- 假设驱动: 链接到画布假设
- 影响分析: 量化的成本/收益
- 可追溯: 完整的6阶段审计跟踪
- 自我纠正: 从学习中更新画布和目标
- 自主性: AI 执行 >95%（影响分数 <0.8）
记住
每个决策都经过6个阶段。没有捷径。
目标是首要的。 线程执行目标。反应型线程是备用方案。
此技能:
- 执行6阶段因果流程
- 将线程链接到目标（当目标关联时）
- 读取参考文档获取细节
- 计算影响分数
- 从学习中更新画布和目标状态
- 标记高影响项目以供人工审核