用途：面向 X/Twitter 账号复盘。用户提供 account_analytics_content_.csv，工具自动生成 YYYY-MM-DD_YYYY-MM-DD-深度挖掘.md 报告及 assets/.png 图表，内容包含数据分析与手册对标的做号建议。
主要能力：分析周期、总量与均值、话题 ROI、黄金时段、漏斗、Top10；数据量大时自动增加周对比、字数等维度。报告末尾附《X增长手册》对标建议，按粉丝阶段给出可执行清单，并标注引用的 handbook/ 章节。
使用方式：先取用户给的 CSV 路径，未给则找最新 *.csv；再运行 python scripts/x-analyze.py <csv> --out <目录> --followers <粉> --niche <赛道> --yes。--followers 未给会询问（默认 0），--niche 未给则自动识别赛道；--topics 可传自定义词表，--lite/--deep 可强制模式。示例：python scripts/x-analyze.py "./account_analytics_content_2026-08-21_2026-08-27.csv" --out ./x-reports --followers 2800 --niche AI --yes；python scripts/x-analyze.py "./xxx.csv" --out ./x-reports --yes。最后检查报告与图表是否生成，用总览、话题、漏斗、手册对标四段做总结。
适用场景：用户说分析X数据、复盘推文、看看账号、黄金时段、话题ROI，或直接丢 CSV 路径，并希望得到数据分析加账号建议的报告。
限制与约束：缺 Post id、Post text 或 Impressions 会直接报错；小时时间用 Snowflake (id>>22)+1288834974657 还原为 CST；只写本地，不自动 git push。参考文件包括 references/skeleton.md、references/handbook/（8章，可 git pull 更新）、references/topics.json 与 topics.generic.json、references/metrics.md 与 csv-aliases.md。输出样式可参考指定 Markdown 版式微调。