用途：对科学数据文件执行探索性数据分析（EDA），自动识别文件类型并生成 Markdown 报告，帮助在正式分析前了解数据结构、质量与适用分析方法。
主要能力：覆盖 200 多种科学文件格式，分为化学与分子、生物信息与基因组、显微与成像、光谱与分析化学、蛋白质组与代谢组、通用科学数据六大类；提供格式相关元数据提取、数据质量与完整性评估、统计摘要与分布、可视化建议、后续分析建议，并生成报告。
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，例如表格数据用 pandas，序列数据用 Biopython，图像用 tifffile、nd2reader 等。报告模板位于 assets/report_template.md，输出文件名建议为 {original_filename}_eda_report.md。
适用场景：用户要求探索、分析或总结科学数据文件；需要了解数据结构和内容；在分析前需要综合报告；评估数据质量或完整性；询问某文件适合何种分析。
限制：许多格式依赖专用库，缺失时需按提示安装，如 uv pip install biopython；参考文件较大，建议按扩展名检索而非整体加载；超大文件需采样、分块或内存映射；未知扩展名需向用户确认或尝试通用分析。具体支持范围与效果以实际环境和资料为准，其他细节暂未提供。