caulsal-diagram

因果图（Causal Diagram / DAG）绘制工具。支持生成图片和 Mermaid 代码两种输出格式。 **触发场景**： - 用户要求绘制因果图、DAG、有向无环图 - 用户提到变量之间的因果关系需要可视化 - 用户说"画一个因果图"、"生成DAG"、"变量关系图" - 分析混杂、对撞结构、后门路径等因果推断问题

因果图绘制工具

快速开始

方式一：生成图片（适合公众号/文档插图）

bash

python3 ~/.agents/skills/causal-diagram/scripts/generate_dag.py \
  --output causal_diagram.png \
  --title "因果图标题" \
  --nodes "年龄,疼痛程度,止痛药使用,心脏病风险" \
  --edges "年龄->疼痛程度,疼痛程度->止痛药使用,止痛药使用->心脏病风险"

方式二：生成 Mermaid 代码（适合飞书文档）

python

# 直接在文档中使用 Mermaid 语法
```mermaid
flowchart TB
    A[年龄] --> B[疼痛程度]
    B --> C[止痛药使用]
    C --> D[心脏病风险]

text

## 参数说明

### generate_dag.py 脚本参数

| 参数 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| `--output` | 输出文件路径 | `diagram.png` |
| `--title` | 图表标题 | `"案例1：止痛药与心脏病"` |
| `--nodes` | 节点列表（逗号分隔） | `"A,B,C,D"` |
| `--edges` | 边列表（逗号分隔，用 -> 表示方向） | `"A->B,B->C"` |
| `--layout` | 布局方式：`tb`（上下）、`lr`（左右） | `tb`（默认） |

## 常见因果图结构

### 1. 链式结构（Chain）

A → B → C：A 通过 B 影响 C

```mermaid
flowchart LR
    A --> B --> C

2. 分叉结构（Fork）

A ← B → C：B 同时影响 A 和 C

Rendering diagram...

3. 对撞结构（Collider）

A → B ← C：A 和 C 共同影响 B

Rendering diagram...

4. 混杂结构（Confounder）

存在共同原因影响暴露和结果

Rendering diagram...

输出格式选择指南

场景	推荐格式	原因
飞书云文档	Mermaid	可编辑、可复制、自动渲染
微信公众号	PNG 图片	清晰美观、加载快
学术论文	PNG/SVG	高质量、可插入 Word
在线演示	Mermaid	动态、可交互

示例工作流

示例1：分析止痛药与心脏病的关系

bash

# 生成图片
python3 ~/.agents/skills/causal-diagram/scripts/generate_dag.py \
  --output painkiller_dag.png \
  --title "止痛药与心脏病风险" \
  --nodes "年龄,疼痛程度,生活方式,止痛药使用,基础疾病,心脏病风险" \
  --edges "年龄->疼痛程度,疼痛程度->生活方式,疼痛程度->止痛药使用,生活方式->基础疾病,止痛药使用->心脏病风险,基础疾病->心脏病风险"

Mermaid 版本：

Rendering diagram...

示例2：班级规模与学生成绩

Rendering diagram...

注意事项

1. 节点命名：使用简短、清晰的名称，避免特殊字符
2. 边的方向：用 -> 表示因果方向，箭头从原因指向结果
3. 布局选择：
   • tb（上下）：适合有明确因果层级的情况
   • lr（左右）：适合流程类因果图
4. 复杂图：节点超过 8 个时，建议拆分为多个子图