只画你能观测/采集到的数据节点（外加少量必要的潜变量）。
箭头从因到果，尽量避免回路；若有反馈，用时间展开（t、t+1）。
标注证据强度与证据类型（日志/指标/变更单/Trace/用户侧数据）。
识别三类关键结构：
- Backdoor（混杂路径）：在分析 A→Y 时要“阻断”的路径（通过控制变量）。
- Frontdoor（中介路径）：A 影响 M，再影响 Y；可通过 M 估计 A 的净效应。
- Collider（碰撞）：共同结果，不要控制它（避免引入偏差）。

5. 监控/RCA 场景的“可验证指纹”

常见边的可观测证据（举例）：

配置变更 → 连接池耗尽：变更事件≈t₀；随后 DB 活跃连接数↑，等待队列↑，线程池阻塞↑。
流量结构变化 → 缓存命中率下降 → 后端负载上升：命中率曲线在 t₀ 后下台阶；后端 CPU/QPS/延迟滞后上升。
GC 调优错误 → STW 时间长 → P99 激增：GC 日志 STW 分布右移；内存占用/晋升失败/频繁 Full GC 指纹。
下游依赖雪崩 → 上游重试风暴 → 级联超时：下游错误率↑在先，上游重试数↑其后，网络出站包量/连接重置↑。

关键在于：每条边都能写出“如果为真，应看到的三个信号”。

6. 因果链分析产物模板（可直接落库）

YAML/JSON 结构建议（精简版）：

case_id: 2025-08-14T1015Z-p99-spike
outcome:
  name: p99_latency_ms
  window: "2025-08-14 10:05–10:20 JST"
  change: "200ms -> 2s"
timeline:
  - "10:02 release service A v1.3"
  - "10:04 config change: pool_size=50->20"
  - "10:06 db slow query rate x3"
dag:
  nodes:
    - config_pool_size (control)
    - db_pool_exhaustion (mediator)
    - slow_queries (mediator)
    - p99_latency (outcome)
    - traffic_mix_mobile (confounder?)
  edges:
    - from: config_pool_size
      to: db_pool_exhaustion
      evidence: ["pool wait time↑ at 10:05", "active conn≈limit", "thread dump: WAITING on pool"]
      confidence: high
    - from: db_pool_exhaustion
      to: slow_queries
      evidence: ["lock wait events↑", "query latency p95↑"]
      confidence: medium
    - from: slow_queries
      to: p99_latency
      evidence: ["trace span downstream↑", "end-to-end latency↑"]
      confidence: high
validations:
  - type: rollback
    action: "pool_size 20->50 at 10:18"
    observation: "p99 2s->250ms within 2 mins"
roles:
  root: ["config_pool_size"]
  trigger: ["release A v1.3"]
  amplifiers: ["retry_policy=aggressive"]
  guardrail_failures: ["missing SLO burn alert"]
lessons:
  - "Raise pool SLO guardrail & alert"
  - "Pre-deploy load test on mobile-heavy mix"

7. 快速验证工具箱（无代码/低代码思路）

时间对齐：把指标、变更、Trace、日志都统一到同一时间轴，做事件对齐。
滞后相关：对 (X, Y) 计算跨多滞后窗口的相关峰值位置（找领先/滞后）。
分层对照：按集群/版本/AZ/端类型切分；真因的效应分布应具一致性。
自然实验：未受变更影响的实例做对照组（差分对差分思路）。
小范围干预：灰度关闭重试/回滚配置/调整池大小，观察响应（最强证据）。

实操贴士：哪怕没有复杂统计，“事件对齐 + 小干预” 就能让 80% 的因果链坐实。

8. 常见误判与如何规避

把共同趋势当因果：季节性、整点流量尖峰导致的同步上升/下降 → 做季节/周期去噪或对照组。
控制了碰撞变量：例如只看“成功请求”，忽略失败 → 引入选择偏差。
忽略混杂变量：流量结构（新老用户占比）常是大混杂 → 必须分层。
只看平均值：重尾/长尾问题需看 P95/P99 和分位点分布。
时间顺序搞反：先做 Timeline，再谈因果。

9. 与假设演绎法/系统思维的联动

假设演绎法给出可验证假设；因果链分析把它们连接成一条“可干预路径”并逐段验证。
系统思维补上环与延迟；在 RCA 后做结构性改造（加保护器、减放大器、弱化耦合）。

10. 一套可复用的团队清单（Checklist）

结果定义是否量化清晰？
DAG 是否画出、是否标注了证据与置信度？
是否识别并处理了混杂/碰撞？
是否完成事件时间线对齐？
是否有至少一次小范围干预/回滚验证？
是否区分了根因/触发/放大/保护失效？
是否沉淀到模板与告警/守护策略？

11. 迷你实战案例（可直接类比你的平台）

现象：08-14 10:05 开始，移动端下单转化率 5%→3%；同窗 web 端无明显变化。
因果链（候选）：
流量结构（移动占比↑） → CDN 缓存命中率↓ → 结算页 TTI↑ → 移动端跳失↑ → 转化↓
证据：

10:02 营销投放 → 移动端新用户涌入（新用户占比↑）。
10:04 静态资源版本化策略错误，导致 CDN 命中率从 92% 降至 70%。
10:05 移动端 TTI 从 2.1s→4.8s；FPS 抖动↑。
10:06 移动端跳失↑，漏斗掉在“支付前确认”页。
干预：10:18 修复资源版本化+强制缓存刷新；10:20 命中率回 91%，TTI 回 2.2s，转化率回 4.8%。
角色：
根因：版本化策略错误
触发：移动端流量激增
放大：弱网下图片过大、懒加载缺失
保护失效：TTI/Synthetic 监控阈值未覆盖移动端新用户路径

12. 可复制到你们 AI-RCA 的实现建议

输入规范化：把报警、变更、Trace、指标、日志统一成“事件流 + 指标时序”。
图生成：基于专家规则/知识库生成初始 DAG（常见边模板），LLM 负责补充假设与“可验证指纹”。
验证器：实现“滞后相关/灰度对照/小干预回滚”的自动化脚本，附上结果截图与链接。
报告自动化：按第 6 节 YAML 模板产出“因果链卡片”，支持一键复盘与复用。