用途：该技能是编排器，把原始数据转化为完整、连贯的叙事，按顺序激活分析、可视化与仪表盘技能，最终产出通常是自包含的 HTML 仪表盘或可滚动报告，让每张图表、注释和 KPI 都服务于故事。核心原则是数据故事要有论点，而不只是观察。
主要能力：包含九个模块。三幕结构（Setup 建立基线、Conflict 揭示意外或问题、Resolution 给出洞察与建议），并映射到仪表盘组件（KPI 卡、主图、辅助图与注释）。受众优先框架，按高管、经理、分析师、普通读者区分时间预算与产物风格。Knaflic 五步法：理解上下文、选择有效视觉、消除杂乱、聚焦注意力、讲述故事。Duarte 对比法（现状 vs 可能）。Big Idea 工作表，要求用一句话写出“谁应做什么，因为什么证据”。区分解释型与探索型模式。注释即叙事，含标题、副标题、标注、说明、脚注。编排协议分六阶段：Ingest、Discover、Visualize、Arrange、Narrate、Validate。质量检查含 Big Idea 存在、三幕可辨、标题即洞察、颜色一致、来源标注、受众匹配、3 秒测试、注释覆盖、数据时效。
使用方式：调用 /datastory 时按阶段执行，依次激活 data-ingest.cjs、data-analysis、data-visualization、dashboard-design 等技能，最终输出自包含 HTML。依赖 data-analysis（发现）、data-visualization（图表）、dashboard-design（布局）。
适用场景：面向高管、经理、分析师或普通读者的数据汇报与决策支持。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格或平台信息；反模式包括图表堆砌、数据倾倒、无洞察注释、受众深度错配、无建议、过度设计。