用途：将自然语言性能问题转化为可执行 SQL，分析 Ascend Profiling 数据库。涉及算子耗时、通信时间、下发分析或任何 Profiling DB 查询时必须优先触发本技能，避免随意编写或修改 SQL。
主要能力：提供三条查询通道。Track A 使用预置 CTE 宏（compute_view、comm_view、dispatch_view），分别对应算子计算、HCCL 集合通信、框架下发对比；严禁修改宏内部 JOIN 与字段逻辑。Track B 处理长尾问题，可查底层硬件指标等，先用 sqlite3 {db_path} ".tables" 或查询 sqlite_master 获取真实表名，再调用 scripts/get_schema.py 做文档与 DB 对齐，例如 python3 get_schema.py --table_name TASK；字段说明优先来自该脚本，而不是 PRAGMA table_info。
使用方式：主查询须含聚合函数（SUM、AVG、COUNT 等）或 ORDER BY ... LIMIT 20（或更小）；仅当用户明确要求输出到文件时，才允许用 execute_sql_to_csv 做全表扫描。组装好 SQL 后调用 msprof_mcp 的 execute_sql 或 execute_sql_to_csv 执行，并输出最终 SQL、返回行数与前几行结果，以「问题→证据→建议」组织结论。
适用场景：TopK 算子、计算瓶颈、HCCL/AllReduce/AllGather 通信耗时、PyTorch 框架下发与 CANN 下发及设备执行耗时差异、调度拥塞定位，以及具体表或 schema 查询。
限制：仅面向上述 Profiling DB，不建议用于其他数据库；文档缺失时应考虑版本差异或采集配置不足。关于收费、价格、安装命令等资料暂未提供。