用途：诊断指标为何变化或与预期不同，适用于识别指标波动、异常、差距或差异的驱动因素。
主要能力：复现指标、定义对比口径、量化变化幅度、验证可能驱动因素，并明确哪些结论已验证、哪些仅为可能、哪些尚未解决以及下一步建议。工作流包括：定义诊断问题（业务含义、时间窗口、对比、总体与粒度、指标定义归属源）；验证指标定义与数据源（粒度、聚合逻辑、过滤、连接、排除、新鲜度、血缘及可信口径间分歧）；建立指标模式（先量化变化规模、时点与范围，再寻找原因）；选择诊断方案（按业务逻辑选择驱动维度，支持指标变化、尖峰/回归/事故、最大贡献或集中度、对账或差异分析等模式）；分解并验证驱动因素（量化主要驱动、区分构成效应与段内表现、把测量问题也视为可能解释）；陈述影响与后续（先给答案，再给证据、置信度与最重要后续动作）。
使用方式：需要业务背景时使用 $gather-business-context；需要数据质量检查时使用 $analyze-data-quality；需要新鲜 SQL、Python、统计建模或多步分解时使用 $jupyter-notebooks；需要图表时使用 $visualize-data；需要建议或权衡决策时使用 $product-business-analysis；需要复核方法或证据时使用 $validate-data；除非用户明确要求仅聊天、简短或无产物回答，否则应将诊断实质与证据交给 $build-report。
限制：若关键数据源不可用，应停止该路径并告知所需来源，不得用较弱替代品等同；不得仅凭时间先后声称因果；缺失输入会实质改变分析框架时应向用户澄清，否则可作合理假设并说明后继续。具体收费、价格、平台支持等信息暂未提供。