用途：根据用户给出的数据集描述，使用 Data Designer 库生成合成数据集，或搭建数据生成流水线。
主要能力：支持交互模式（默认）与 Autopilot 模式（用户表示希望由 AI 自行决定时启用）；按所选模式读取 workflows/interactive.md 或 workflows/autopilot.md 工作流文件并执行。默认保留输出中的所有列，仅在用户明确要求或该列只是派生其他列的辅助列时才删除。
使用方式：输出为当前目录下的 Python 文件，包含返回 DataDesignerConfigBuilder 的 load_config_builder() 函数，文件名需具描述性，依赖使用 PEP 723 内联元数据声明。可用 Pydantic 模型定义结构化输出，用 @dd.custom_column_generator 定义自定义生成器，用 config_builder.with_seed_dataset 设置种子数据集。需要人名、人口统计或地址数据时读取 references/person-sampling.md；提供种子数据或要求基于已有记录构建时读取 references/seed-datasets.md；涉及平台插件相关命令或上下文时读取 references/nemo-platform-plugin-additions.md。
限制与注意：不要先探索工作区；除非用户明确提供种子数据或要求基于已有记录构建，否则不建议或询问种子数据集；若已存在匹配的数据集脚本，应询问用户是编辑还是新建。安装命令 nemo data-designer 需要 Python >= 3.11，未安装时需征得用户同意后再创建虚拟环境安装；遇到网络错误应先询问是否在禁用沙箱后重试。部分配置细节（如具体模型配置、可用的 IGW 提供商）资料中未完整给出，使用前需按需确认。