用途：对科学数据文件进行探索性数据分析（EDA），适用于用户提供数据文件路径、要求“探索/分析/汇总”数据、想了解科学数据结构与内容、需要分析前生成完整数据集报告、评估数据质量与完整性，或询问适合某文件的解析类型时。
主要能力：自动检测并分析200+科学文件格式；按格式提取元数据；评估数据质量与完整性；给出统计摘要与分布；提供可视化建议与下游分析建议；生成Markdown报告。
覆盖格式分六类：化学与分子（.pdb、.cif、.mol、.xyz、.gro、.dcd、.xtc 等）；生物信息与基因组（.fasta、.fastq、.sam、.bam、.vcf、.bed、.gff、.h5ad 等）；显微镜与影像（.tif、.nd2、.lif、.czi、.dcm、.nii、.svs 等）；光谱与分析化学（.fid、.mzML、.mgf、.jdx、.spc 等）；蛋白质组与代谢组（.mzML、.pepXML、.mzid、.mzTab、.mgf 等）；通用科学数据（.npy、.csv、.xlsx、.json、.hdf5、.zarr、.parquet、.mat、.fits、.nc 等）。
使用方式：先按扩展名匹配参考文件确定类别，再读取对应参考条目获取典型数据、典型用途、Python库与EDA方法。可直接运行脚本：python scripts/eda_analyzer.py <filepath> [output.md]，脚本会自动检测类型、加载参考信息、执行分析并生成报告；也可按参考信息在对话中自定义分析。报告保存为 {original_filename}_eda_report.md，模板见 assets/report_template.md。
限制：大参考文件应按扩展名检索而非整体载入；大文件需采样、内存映射或分块处理；许多格式依赖专门库（如 biopython、pysam、rdkit、mdanalysis、tifffile、nd2reader、pydicom、nmrglue、pyteomics、pandas、numpy、h5py、scipy），缺失时需自行安装；未收录扩展名需向用户确认格式或做通用分析；不提供具体安装命令与代码细节时以原文为准。