用途：作为多 Agent 工作流入口，对网文平台后台数据做闭环诊断，路径为数据可信→漏斗定位→异动定级→阅读对应文本→提出因果闭合的修改→发布后验证，不停留在数字总结或样本不足。
主要能力：以机器可读指标目录、指标树和诊断路由为语义层，把指标分为结果、驱动、诊断、护栏/反指标、数据质量五类。长篇按资格与分发、阅读来源、包装承接、黄金前三章、深章推进、回访追读、近期活跃还原漏斗；短故事按展示→阅读→15秒→30秒→60秒→触底→互动逐层分解。支持读写人数、跟读率、读完率、点击率等指标的条件转化与损失人数计算。
必要用法：处理番茄数据时先读取 references/workflow-contract.md，加载 dictionary/metrics.v1.json、metric-tree.v1.json、diagnostic-routes.v1.json，并读 references/fanqie-metrics.md。用户要求最新数据时执行： cd "<项目根>" for PYBIN in python3 python py; do "$PYBIN" -c "" 2>/dev/null && break; done "$PYBIN" "数据追踪/拉取番茄数据.py" 随后校验登录、日期、完整性、内部一致性与口径，输出数据质量标签。
限制：不自动改正文或发布，默认只交付修改方案与数据诊断卡；当前只能记录 UNATTESTED_PROCEDURAL；指标定义与后台当前 tooltip 不一致时以后台官方定义为准；长篇与短故事不得混用漏斗；找不到权威样本分母时须登记样本不可用，不能以兼容下界或别的计数替代；样本不足时仍报告原始观测但不得做因果归因；知识晋升须经门禁与完整 hash 链，具体发布与验证流程以资料为准。