用途：面向需要完成端到端数据分析的任务，从数据采集、清洗、分析到可视化与交付。
主要能力：包含多个子技能。data-scraper 通过 Apify actors 抓取网站并提取结构化数据，覆盖 Amazon、LinkedIn、YouTube、TikTok、Google 及通用网页，单次运行超时 5 分钟；internet-search 用于快速查找数据源、统计与基准；deep-research 用于需要 10 个以上来源验证的多源研究并生成带引用的报告；echarts 通过 pyecharts 生成柱状、折线、饼图、散点、热力图、K 线、雷达、矩形树图等交互图表，输出为自包含 HTML；spreadsheet-builder 创建带公式、格式和在线链接的表格；rebyte-app-builder 将仪表盘部署为 rebyte.pro 上的 Web 应用。
使用方式：先解析用户需求，确定数据源、分析类型、指标与输出形式；再按来源选择工具采集数据，抓取结果应保存到文件而非打印到标准输出；随后用 pandas 等检查、清洗、标准化并派生字段；按目标选择排名、时间序列、分布、相关性、异常值、预测、聚类等分析方法；用 echarts 匹配图表类型并标注标题、单位、提示与来源；最后按复杂度交付 HTML 图表、在线表格或部署仪表盘，并总结关键发现与数据局限。
适用场景：产品价格比较、职位与社交媒体数据抓取、市场与行业趋势研究、上传 CSV/XLSX/JSON/TSV 文件的分析、需要多源验证的深度研究。
限制：抓取单次超时 5 分钟；数据量需匹配分析目的；上传文件支持 CSV、XLSX、JSON、TSV 和文本；具体收费、价格与平台细节暂未提供。