用途：分析 CSV 文件并给出统计摘要与可视化，基于 Python 和 pandas。适用于用户上传或引用 CSV、要求总结或可视化表格数据、想了解数据结构与质量时。
主要能力：将 CSV 载入 pandas DataFrame，识别列类型、日期列与数值列；根据数据实际内容自适应选择分析，如时间趋势、分布、相关性、缺失值分析；仅在存在日期列时生成时间序列图，存在多个数值列时生成相关性热力图，存在分类列时生成类别分布图；一次性输出数据概览、关键统计、可视化与洞察。
用法：提供 Python 函数 summarize_csv(file_path)，接受 CSV 路径，返回文字摘要并自动生成可视化。技能强调自动执行，不询问用户意图、不列出选项、不等待输入。文件包括 analyze.py、requirements.txt、resources/sample.csv、resources/README.md。示例提示词如“Here's sales_data.csv. Can you summarize this file?”。
限制：资料未提供具体支持的列数上限、性能数据、价格与平台支持范围；自动检测日期列依据列名含 'date'，可能不覆盖其他日期命名；缺失数据会被处理，但未说明具体策略。