用途：为分析性回答创建定量可视化，把图表当作结论的证据；可重新设计“好看但分析薄弱”的图表，也可修订“技术正确但难解读”的图表。
主要能力：提供图表选择指引（趋势用折线、构成用堆叠面积、类别比较用条形、排名用排行榜、部分与整体用堆叠条、分布用直方图或箱线图、两变量关系用散点、密集二维模式用热力图、加性桥接用水瀑布、有序阶段用漏斗）；要求在绘图前先写紧凑的图表契约，包含分析问题与结论、图表族与变体、数据充分性、渲染器、调色板策略、输出尺寸与最终质检面。
使用方式：先确定分析问题与一句话结论，再选最简单可辩护的图表族；按格式、结构、颜色、质检的顺序构建；在真实上下文中渲染或导出并检查。涉及交付路径时，需按运行时规则选择：在明确识别的 web Work Mode 中，若工作流已选定内联交付，优先原生渲染，读取 references/native-inline-visualizations.md，对受支持的条形、折线、饼图或散点图先发出 charts_widget_v2 的实时内容引用；被拒绝或渲染失败时，改用可复现的静态/Matplotlib 图表，无渲染器时用紧凑表格。非 web Work Mode 下，临时、内联或未指定图表的请求默认使用 Data Analytics MCP 图表组件。报告或仪表盘为 HTML 时，读取 references/recharts-html.md 并使用其打包的 Recharts 运行时与同数据静态回退。用户明确要求 Python、静态图片/文件、笔记本输出或导出时，使用静态 Python 图表。
适用场景：内联回答、报告、备忘录、幻灯片、仪表盘、笔记本、组件、HTML 产物中的定量图表设计与质检。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格、平台支持范围与效果数据；部分引用文件（如 native-inline-visualizations.md、recharts-html.md）的具体内容暂未提供。