用途：ds-plan 是 /ds 工作流的第二阶段，负责数据画像（data profiling）与任务拆解（task breakdown），由 ds-brainstorm 链式调用，非用户可直接调用。它基于 /ds 阶段产出的规格说明，把“做什么、为什么”转化为“怎么做、数据质量如何”。
主要能力：读取 .planning/SPEC.md；对数据做结构、类型、统计、缺失值、重复值、基数、分布、时间范围等画像；识别数据质量问题；评估 ETL 策略（过滤下推、并行化、中间结果缓存、增量放大测试）；按 implements: [REQ-ID] 生成有序任务列表；写出 .planning/PLAN.md 并初始化 .planning/LEARNINGS.md。
使用方式：必须先存在 .planning/SPEC.md，否则需先运行 /ds。执行前需加载匹配 applies-to: ds-plan 的约束，命令为：!uv run python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../scripts/load-constraints.py ds-plan。多数据源时用后台 Task 代理并行只读画像，代理仅允许 Read、Glob、Grep、Bash。流程含两个强制子门：外部技能发现门（SPEC 提到 wrds/gemini-batch 等时）与数据拉取画像门（源 ≥50M 行 / ≥500MB / 标记为 large 时）。完成后立即读取 ds-implement 的 SKILL.md 并继续，不等待用户确认。
适用场景：需要基于规格说明做数据画像、数据质量核查、ETL 策略评估与任务拆解的数据分析工作流。
限制：用户不可直接调用；SPEC 缺失时必须停止；画像为只读，不得修改管道文件；上下文剩余 25-35% 时完成当前画像任务后触发 ds-handoff，≤25% 时立即触发 ds-handoff；退出前需经 ds-plan-reviewer 审查，有问题则修复并重新派发，最多 5 次。资料未提供具体收费、价格与平台信息。