用途：这是 DataLens 的定位与路由文档。当任务还没确定用哪个工具，或问题关于 DataLens 本身时，先看它；它不教具体界面，而是指向拥有该界面的技能。
数据流转：数据库 → 连接（凭据与驱动）→ 数据源（表或 SQL 查询）→ 数据集（字段、计算字段、关联、参数、行级安全）→ 图表（向导图表基于数据集；QL 图表跳过数据集直连连接；编辑器图表为自定义 JavaScript）→ 仪表盘（标签页、部件、选择器、布局）。建议自左向右构建并按 id 引用，删除上游会破坏下游。
对象 ID 与 URL：显式类型的对象可用 /<object_type>/<object_id>-<可读后缀>，传给 API 时只取可读后缀前的对象 ID；也可用 /<object_type>/<object_id>。仪表盘另有短链 https://datalens.ru/<dashboard_id>，唯一路径段即仪表盘 ID，无类型段；该短链不适用于连接、数据集、图表。对象 ID 视为不透明值，优先取 Copy ID 或 API 响应的 id 字段；URL 有歧义时不要猜。
对象模型：连接、数据集、图表、仪表盘都是条目，放在容器树中。较新方案为 collection（可任意嵌套）+ workbook + entries，workbook 是分组与权限单位；较旧方案为路径寻址的文件夹树，如 Users/someone/reports。不要假设哪种可用。
安装形态：Yandex Cloud（UI datalens.ru，API api.datalens.tech，用 yc CLI IAM token 加 organization id）；On-premise（UI 与 API 主机需询问用户，认证由部署决定，常见为环境中的 OAuth token，含开源自托管 docker compose，UI 在 :8080，以及商业企业版）；Yandex Team（内部，datalens.yandex-team.ru / api.datalens.yandex.net）。不要自行检测，工具型技能会替你检测。
接口选择：Python SDK（PyPI 包 datalens-sdk）适合脚本化、可复用、入库的工作；MCP 服务器（@datalens-tech/mcp）适合智能体会话内的交互式一次性调用，启动时抓取 OpenAPI 规范，暴露 list_commands → describe_commands → invoke_command 三工具网关；两者都不适用时用公开 HTTP API，它是 RPC 风格、自描述，从安装的 API 主机 /json/ 取 OpenAPI 规范（云端为 https://api.datalens.tech/json/），云端需以 x-dl-org-id 头传 organization id。同一任务不要混用 SDK 与 MCP。
安装相关细节：Yandex Team 由单独分发的 datalens-yateam 技能扩展，若可用环境又指向该安装应调用它，冲突时以其为准；若不在技能列表，停下请用户按 https://datalens.yandex-team.ru/get-skills 安装，不要自行重建其内容。On-premise 不公布端点，API 不一定与 UI 同主机，写任何调用前先向用户询问 DataLens 端点与 API 端点，不要互相推导、不要回退到云端默认值或占位符。
范围之外：指标的业务含义或数字是否正确、截图或驱动 Web UI、把 DataLens 嵌入其他产品或 iframe、不涉及 DataLens 实体的 SQL 与分析。以上应说明边界并停止，不要临时凑方案。