用途：系统化探索 Axiom 数据集，了解其结构、内容与潜在用途，适合初次接触某个数据集、排查数据结构或寻找监控机会时使用。
主要能力：列出可用数据集；通过 getschema 发现字段名与类型，识别点号字段、时间戳字段与关键维度；抽样查看实际数据；按小时统计事件量分析数据新鲜度与采集缺口；对分类字段做取值分布与基数分析；对数值字段做计数、最值、均值与分位数统计；搜索 error、fail、exception 等错误模式。若 schema 含 trace_id、span_id、attributes.*，提示 OTel 字段映射（如使用 ['service.name']、['attributes.custom']['field'] 配合 tostring()）。
使用方式：以数据集名调用（如 /explore-dataset logs），名称作为 $ARGUMENTS。未指定时先运行 axiom dataset list -f json。随后依次执行 schema 发现、样本、数据量、分类字段、数值统计与错误检测等查询，例如 axiom query "['<dataset>'] | getschema" --start-time -1h、axiom query "['<dataset>'] | limit 10" --start-time -1h -f json、axiom query "['<dataset>'] | summarize count() by bin(_time, 1h) | sort by _time asc" --start-time -24h。输出为数据集摘要，含用途、关键字段表、数据量、关键维度、推荐查询与监控机会。
限制：已知 schema 的数据集应跳过探索直接查询；单字段检查可直接用 getschema；探索使用 search 等昂贵操作，生产查询需先提取模式再优化；重复分析应记录并复用结果，避免重复探索。查询语法可参考 axiom-apl 技能。