About root-cause-analysis
A root-cause analysis skill for engineers that uses evidence, hypotheses, and validation experiments to examine systemic causes and contributing factors. It avoids treating the latest error as the cause and marks conclusions that remain uncertain when information is limited.
Key features
- 01Distinguishes triggers, root causes, and contributors
- 02Links evidence and labels unverified hypotheses
- 03Examines causal chains, counterevidence, and recurrence risk
- 04Prioritizes actions by risk and evidence
Use cases
- 01Investigate the underlying cause of a system issue
- 02Review an existing analysis for evidence gaps
- 03Plan validation experiments with incomplete information
Install
Copy the command and run it in a terminal.
$
npx skills add https:/ / github.com/ naodeng/ awesome-qa-skills --skill root-cause-analysisAfter installing, type/root-cause-analysisin Claude Code to confirm it loaded.
Bundled files
References and scripts installed along with SKILL.md.
agents/openai.yamlevals/eval.yamlevals/cases/basic-success.yamledge-incomplete-input.yamledge-risk-priority.yamlreview-competing-hypotheses.yamlreview-controlled-causal-chain.yamlprompts/root-cause-analysis.mdDetails
From the project README根因分析(中文版)
何时使用
- 需要通过证据、假设和验证实验识别问题的系统性根因与促成因素。
- 需要对现有方案、结果或证据做风险评审,并形成可执行改进项。
- 输入不完整,但仍需先给出带假设和信息缺口的可用初版。
输出格式选项
- 默认输出 Markdown,适合评审、执行和持续补充。
- 用户要求表格、CSV、JSON 或工单格式时,保留同样的风险、证据、优先级和边界字段。
- 若输出会进入自动化流程,先确认字段 schema、枚举值和必填项。
如何使用
- 先阅读并遵循
prompts/root-cause-analysis.md的输入、执行规则、最低覆盖清单和输出顺序。 - 补充真正影响判断的范围、环境、版本、限制、证据和成功标准。
- 先做输入审计,再区分已确认事实、合理假设和待确认问题。
- 按风险和证据强度排序,产出可直接执行、评审或验证的结果。
- 信息不足时不要停在提问:先交付受限初版,并说明哪些结论暂不能成立。
参考文件
- 每次执行必须读取
prompts/root-cause-analysis.md;它是本 Skill 的完整执行规范。 - 需要评测或回归本 Skill 时,读取
evals/eval.yaml与匹配的evals/cases/用例。 - 只有目录实际存在且任务需要时,才读取
references/、examples/、scripts/或output-formats.md,不要假设不存在的资产。
核心约束
- 不要把最后一个报错当根因
- 区分触发因素、根因和促成因素
- 证据不足时保持假设状态
- 不编造输入中不存在的系统行为、字段、数据、指标或根因。
- 关键结论必须关联证据;证据不足时标记为假设并给出验证方法。
- 优先级必须说明业务影响、发生可能性或可探测性依据。
交付前自检
- 已覆盖:问题定义、时间关联、因果链、促成因素、反证、复现、控制缺陷、复发风险。
- 已区分事实、假设、缺口和建议。
- 高风险项有明确优先级、证据、负责人或下一步。
- 输出包含可验证的判断标准,而非泛泛而谈。
- 未执行未经授权的生产写操作或破坏性动作。
常见误区
- 只列检查点,不说明输入条件、预期结果或证据。
- 把所有事项都标为高优先级,失去取舍价值。
- 用工具名或通用理论替代领域判断。
- 输入不完整时直接拒绝,或反过来假装结论已经确定。
最佳实践
- 从最可能造成业务损失、安全问题或发布阻塞的路径开始。
- 用最小可验证实验缩小不确定性,并记录复现条件。
- 让输出能够被另一位工程师直接执行和复核。
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