用途：把本地数据湖中的缓存补齐到最新，只拉取磁盘上尚不存在的天数，采用增量方式，不删除任何内容；随时可运行，已同步过的客户几乎不耗时，新湖或部分缺失的湖只补缺失部分。
主要能力：按天检查本地 lake 中每天的 parquet 分区，仅拉取缺失的部分；同步后重建 dpl_events 目录视图。默认拉取最近60天窗口（与 staircase 报表目标一致）。仅影响当前配置客户的数据。
使用方式：先解析插件根目录与 Python 解释器；读取 ~/.config/agentic-analytics/bucket.json 获取 bucket、profile、cache_dir，缺失则先运行 init 流程，不要猜测取值。随后以 --bucket、--start、--end（可选 --site、--profile）调用 scripts/db/pull_parsely_dpl.py。可通过 --site 限定单个站点，省略则更新所有站点。脚本自身会打印进度，无需逐行转述；不要为拉动命令添加“|| true”，拉取失败要如实报告。
适用场景：用户希望更新缓存、拉取最新天数、同步近期数据时。
限制：本流程不修复损坏或格式错误的本地数据，只填补缺口；若数据看起来是错误而非滞后，应改用 refresh-cache 技能。缓存目录等环境变量未提供时需按插件实际安装环境处理，具体参数取值以现有配置文件为准。