用途：为数据集编写数据说明书（datasheet），把数据来源、构成、采集方式、标注过程、已知问题与不适用场景记录下来，避免数据债务不可见。适用于需要撰写数据集文档、负责任 AI 审查或数据交接的场景。
主要能力：按固定结构输出说明书，包含动机、构成、采集过程、预处理与标注、推荐用途与限制、分发与访问、维护七部分。要求量化类别平衡与分布偏斜，明确敏感属性及其代理变量，列出具体“不应用于”的任务，记录标注来源与一致性，并指定负责人与更新/报错流程。
必要输入：数据集名称、版本、负责人及当前用途；创建动机与目标任务；构成（实例含义、数量、字段/标签、时间范围）；采集（来源、方式如抓取/日志/购买/标注、同意与许可依据）；已知问题（缺失、不平衡、标签噪声、敏感属性、重复）。
质量检查：采集方法与法律/同意依据须明确而非假设；类别平衡与分布偏斜须量化；敏感属性及代理变量须显式识别；“不应用于”须列出具体任务；标注来源须记录；负责人与更新/报错流程须具名。
反模式：只描述理想内容而忽略缺口、偏斜与噪声；省略同意/许可依据；忽略代理变量（删除种族/性别列不等于消除偏见）；把标签质量说成完美；让数据集无人负责。
限制：资料未提供具体安装命令、平台支持、收费方式或使用步骤；该技能基于 Datasheets for Datasets（Gebru 等，2018）与负责任 AI 审查中的数据文档实践。