用途：对科学数据文件执行探索性数据分析（EDA），自动识别文件类型、提取格式专属元数据、评估数据质量与完整性、生成统计摘要，并输出适合文档记录和后续分析规划的Markdown报告。
主要能力：覆盖200多种科学文件格式，分为化学与分子（60+扩展名，如.pdb、.mol、.xyz）、生物信息与基因组（50+，如.fasta、.fastq、.vcf、.h5ad）、显微与成像（45+，如.tif、.nd2、.czi、.dcm）、光谱与分析化学（35+，如.mzML、.jdx）、蛋白质组与代谢组（30+，如.mzTab、.mgf）以及通用科学数据（30+，如.npy、.csv、.hdf5、.parquet）。功能包括格式检测、元数据提取、统计分布、质量评估、可视化建议和下游分析建议。
使用方式：用户提供文件路径后，先提取扩展名并在对应参考文件中查找格式信息，再执行分析。可直接运行脚本：python scripts/eda_analyzer.py <filepath> [output.md]，也可在对话中按格式自定义分析。报告模板位于assets/report_template.md，输出文件名模式为{original_filename}_eda_report.md。
适用场景：分析前了解科学数据结构与内容、评估数据质量与完整性、判断适合的分析方法、为下游分析做准备。
限制：许多格式需要专门Python库（如biopython、rdkit、nd2reader、pymzml等），缺失时需安装；超大文件建议采样或分块处理；未知扩展名需向用户确认格式；资料未提供具体收费、价格或平台信息。