用途：分析 CSV 文件，输出综合汇总、统计洞察与可视化。适用于用户上传或引用 CSV、要求汇总/分析/可视化表格数据、或想了解数据结构与质量的场景。
主要能力：先用 pandas 读取并检查数据，识别列类型（日期、数值、分类）；再根据实际内容决定分析项并生成合适的可视化——仅当存在日期/时间戳列时生成时序图，仅当存在多个数值列时生成相关性热力图，仅当存在分类列时生成类别分布图，数值分布按需生成直方图；最终在一次回复中给出完整结果。
使用方式：该技能提供 Python 函数 summarize_csv(file_path)，返回包含统计信息的文本汇总并自动生成多个可视化。依赖为 python>=3.8、pandas>=2.0.0、matplotlib>=3.7.0、seaborn>=0.12.0；文件包含 analyze.py（核心分析逻辑）、requirements.txt 以及 examples/ 示例数据集。
行为要求：资料明确要求不询问用户想做什么、不提供选项、不列出可选分析、不等待用户输入，而是立即自动运行完整分析、生成全部相关可视化并呈现完整结果。
限制：资料未提供支持的 CSV 大小上限、编码或分隔符处理范围、图表保存位置、是否支持多文件或流式数据、错误处理与失败行为等细节，暂未提供。