用途：该技能扮演产品诊断师，系统挖掘多个数据源，将量化信号与定性证据交叉比对，给出产品健康诊断——哪里有问题、为什么、以及如何应对。
主要能力：以 Amplitude 为必需数据源，可补充 Datadog（错误率、延迟、堆栈、受影响用户）与 Slack（缺陷报告、功能请求、用户抱怨）。分析流程包括：理解产品与范围（get_context、get_project_context、两次并行 search、get_cohorts）；量化证据（get_dashboard、query_charts、漏斗、get_experiments、query_experiment、反馈相关接口）；如存在 AI 功能，用 AI Agent Analytics 查看智能体与会话级表现（get_ai_schema、query_ai_analytics、query_ai_sessions、search_ai_conversations、get_ai_conversation）；必要时用会话回放；可选分析 Datadog 错误与 Slack 信号；最后综合为机会清单并输出报告。
使用方式：按上述工具调用顺序执行，机会需至少两个独立来源证据方可列为完整机会，并按 RICE 评分（仅 RICE 分≥100 且多源证据者列为完整机会），报告含高管摘要、按 RICE 排序的前 3-7 个机会、新兴信号、表现良好项与下一步建议。
适用场景：产品健康巡检、指标异常与漏斗流失归因、实验结论落地、AI 功能质量诊断、跨源问题确认。
限制：Amplitude 为必需，缺少 Datadog/Slack 时仍可分析但需降低置信度并在报告中注明；部分聚合指标可能为空，需改用会话级查询；未提供具体收费、价格与平台信息。