用途：面对陌生数据集时做结构性侦察，快速摸清表的规模、粒度、主键、字段角色与质量状况，为后续分析或建模打基础。
主要能力：表级盘点（行数列数、每行代表的粒度、唯一标识列、最新加载时间、最早日期）；列角色分类（键、属性、度量、时间戳、自由文本、布尔标志、嵌套结构）；列级检查，包括空值数量与占比、去重计数与基数比、高频与低频取值；数值列的极值、均值、中位数、标准差、分位阶梯、零值与负值统计；文本列的字符长度、空串、格式与大小写一致性、首尾空白；日期列的范围、空值、未来日期、跨月分布与节奏缺口；布尔列的计数与比例。
关系与质量：识别外键候选、层级维度、相关度量、计算列与重复信息；按完整度分级（>99%、95-99%、80-95%、<80%）；检查取值归一化失败、类型不匹配、坏引用、规则违背与跨列矛盾；标记哨兵值、异常默认值、陈旧记录、物理不可能值与取整痕迹；评估新鲜度与刷新节奏。
模式识别：判断分布形态（钟形、右偏、左偏、双峰、幂律、均匀）；观察趋势、季节性、星期效应、节假日影响、水平漂移与孤立异常；通过3到20个取值的分类列发现分群；对数值列建立两两相关矩阵，标注|r|>0.7的强关联，并提示相关不等于因果。
使用方式：可直接对仓库执行模式化查询，例如枚举表、查看列元数据、按存储占用排序表、逐表统计行数；并沿消费层向上游追踪血缘，梳理 raw/staging/mart 结构。输出按数据集摘要模板记录用途、粒度、主键、行数、刷新频率、责任团队、重要列、连接路径、已知注意事项与典型查询场景。
限制：该技能强调流程与检查项，具体性能、价格与自动化程度暂未提供。