用途：对已有数据图形做结构化批评，用 Tufte 的术语指出问题并给出可执行的修改方案，而非泛泛建议。
主要能力：按九项标准逐项打分（0–10，附图表具体观察）；在比例可疑时计算谎言因子（视觉变化% ÷ 数据变化%），可接受区间 0.95–1.05，并与 VDQI 案例对照命名；识别四类图表垃圾——摩尔纹振动、可憎网格、鸭子、纯装饰；对候选图形类型排序并挑战默认选择；计算加权总分（完整性3×、比例性2×、数据墨水2×、字体0.5×、其余1×）；输出按影响排序的修改项，每项可带补救技术、应切换类型、相似反例、可模仿范例标签。
使用方式：需用户提供图形的描述、图片或文件，最好附用途与受众；缺失信息时合理推断并声明假设。工作流先读 references/tufte-principles.md，再依次打分、算谎言因子、识别垃圾类型、排序图形类型、算加权分、给出修改。若为多年货币序列，检查 B7 并使用 scripts/deflate.py（需真实 CPI 值，拒绝猜测）。
适用场景：审查现有图表是否诚实清晰、诊断误导性比例、决定是否改用超级表格、表格图形、迷你图、点划线图、四分位图、小倍数等 VDQI 形式。
限制：依赖单一原则文件与 VDQI 页码引用；不提供该文件时无法保证来源支撑；图形诚实清晰时应给高分，不强行挑错；具体脚本参数与安装方式资料未提供。