用途：该技能封装 Data Commons Python API v2，用于查询全球公共统计数据、探索知识图谱、解析实体标识符。Data Commons 汇总人口普查、卫生、环境等权威来源数据，形成统一知识图谱。
主要能力：
- Observation 端点：查询实体时间序列统计数据，如人口、经济、健康、环境指标；支持历史趋势、层级查询（某州所有县）、多实体对比、按数据源过滤。
- Node 端点：探索知识图谱，发现实体属性、导航地理层级、获取实体名称与元数据、列出实体类型。
- Resolve 端点：将名称、坐标或外部 ID（如 Wikidata）转换为 Data Commons ID（DCID）。
安装： uv pip install "datacommons-client[Pandas]" 或基础版：uv pip install datacommons-client
典型用法：先解析实体名称得到 DCID，再查询统计变量，最后将结果转为字典或 Pandas DataFrame。示例： from datacommons_client import DataCommonsClient client = DataCommonsClient() response = client.observation.fetch(variable_dcids=["Count_Person"], entity_dcids=["geoId/06"], date="latest")
统计变量命名如 Count_Person、UnemploymentRate_Person、Median_Income_Household 等，可用 fetch_available_statistical_variables() 查看可用变量。
认证：默认 datacommons.org 需 API key，通过环境变量 export DC_API_KEY="your_key" 或初始化时传入；自定义实例无需 key，可指定 url。
适用场景：需要 Data Commons 统计变量、实体/DCID 或符合其知识图谱的人口经济指标时使用。
限制：通用公共数据、开放数据搜索或下载链接收集本身不足以选用此技能，需明确的 Data Commons/统计图谱信号。其他功能、收费与平台信息暂未提供。