用途：当用户要求“分析这个数据集”“运行 datavoyager”“探索这份数据”“这个 CSV 里有什么”等时使用。该技能调用托管在 Cloud Run、经 asta-gateway 访问的 DataVoyager 智能体，运行多智能体数据科学流水线：智能体在沙箱笔记本中针对调用方数据集编写并执行代码，回答一个研究问题。认证方式为 asta auth login。
主要能力：把用户的模糊请求整理成明确的分析问题（指明数据集、说明所需决策或洞察、以可用代码回答的问句表述）；上传本地数据集文件；提交分析任务；轮询任务状态；导出并索引产物（表格、图表、笔记本、文字分析）；最后向用户汇总关键发现。
使用方式：先起草收紧后的查询，再在聊天中确认（数据集路径与问题），用户可回复 yes/go 直接运行、用自然语言修改，或在 AskUserQuestion 可用时回复 interview 走表单细化。提交命令为 asta analyze-data submit --output "/tmp/analyze-data-$$.json" "<confirmed question>" ./sales.csv ./regions.csv，返回任务 ID（id）与会话 UUID（contextId）。后续追问可用 asta analyze-data submit --context-id "$CTX" '<follow-up question>' [<new-files>...]；省略 --context-id 并重新传文件可开启干净会话。轮询用 asta analyze-data poll "$TID" --output "/tmp/analyze-data-$TID.json"，需后台运行（run_in_background: true），状态写入 stderr，最终 Task JSON 写入 --output。终态包括 completed、failed、input-required；input-required 时用 asta analyze-data send-message --task-id <ID> --context-id "$CTX" '<reply>' 回复后重新轮询。完成后交由 Asta Artifacts 技能导出产物并注册到 asta-documents，索引位于 .asta/analyze-data/<slug>/index.yaml，可用 asta documents search --summary='<concept>' --root=.asta/analyze-data/<slug> 检索。
适用场景：CSV 等数据集的探索性分析、特征与相关性分析、预测建模等研究性问题。
限制：运行时长高度可变，简单 EDA 几分钟，多步建模可能 20–40 分钟，约 2 小时内不应硬性判失败；不要前台循环轮询或启动长 sleep 检查；不要要求用户预先上传数据集，技能自行处理上传；不要输出原始 JSON 或复述每一步。参考资料：DataVoyager（https://github.com/allenai/dv-core-asta-integration）、A2A 规范（https://a2a-protocol.org/latest/specification/）。