用途：在分析开始前完成问题框定，把模糊诉求转为可决策的数据科学问题陈述，避免团队浪费周期去建模错误目标、优化虚荣指标或回答无人能行动的提问。
主要能力：用户应首先复述该技能所支持的决策；先检查本地已有数据提取、模式、notebook、SQL、管道配置、模型报告、工单和既往决策等产物；将机械检查与专家判断分离，便于他人复现；把发现分类为 stop、fix-first、monitor、accepted risk 或 owner decision；输出可审计的决策产物，不静默修改原始数据、notebook、模型产物或生产配置。
工作流：提取决策、行动和受影响的用户或实体；定义分析单位、目标、时间范围和对比基线；区分预测、因果、描述和运营类问题；在制定建模计划前选定成功指标、护栏指标和决策指标；返回含假设与未决问题的决策画布。
必要输入：原始利益相关者请求、可用的决策或业务背景、已知数据源或约束、截止时间和决策负责人。缺失输入时先检查可用文件，仅询问无法从工作区恢复且会改变建议的信息。
输出契约包含：Problem、Inputs、Checks performed、Findings、Decision、Risks、Next actions、Artifacts。决策可为 go、fix-first、stop、proceed-with-risk 或 needs-owner-review。
红旗信号：无决策负责人、目标在决策时不可得、指标改善但用户结果恶化、预测措辞中隐藏因果断言。出现红旗时应放慢并在 Risks 中呈现，可能改变建议或置信度。
资源与使用：可阅读 references/playbook.md、references/acceptance-tests.md、references/agent-portability.md、references/quality-rubric.md；发布或安装前运行 scripts/quick_validate_skill.py . --strict；按任务只读取所需参考文件以保持上下文精简。
限制：资料未提供收费、价格、具体平台支持细节或其他未列明能力。