用途：当用户反馈仪表盘无数据、数据全为零、新建仪表盘无数据、已有仪表盘突然无数据或数据异常下跌时，用最少步骤定位根因，避免无关排查。
主要能力：按固定流程给出结论，结论必须归入时间范围错误、筛选或指标配置错误、事件未上报/数据源无数据、权限或可见性问题、其它配置错误之一，并输出统一格式：Issue、Root Cause、Fix、必要时附加说明。
使用方式：第一步一次性获取仪表盘基础信息，依次调用 analysis dashboard list 按名称或关键词找 dashboard_id，再用 analysis dashboard get 读取详情，提取报告列表与报告数量是否异常；若仪表盘找不到，直接判定配置错误。第二步优先验证时间范围，通过 dashboard get 返回信息判断，必要时对第一个报告调用 analysis report get，并用 analysis report-data run 以明确对齐的时间范围执行；检查是否选了未来时间、范围过窄、近期确实无数据、时区影响或使用固定历史窗口。若切换到“近 7 天”有数据而原配置无数据，判定时间范围错误。第三步只抽查一个报告，依次调用 analysis report get 与 analysis dashboard-report-data run（仅该报告 ID），判断有数据则问题集中在具体报告配置，无数据才进入第四步。第四步验证事件源，从 report get 提取事件名、关键筛选与模型类型，构造最小的面向 AI 的语义定义后调用 analysis adhoc run 让编译器解析事件/属性名，需要澄清时用 analysis-meta event/property list 选择精确候选，边界重要时用 analysis project timezone get 确认时区；保持 adhoc 查询尽量简单，只保留必要事件与基本时间范围。
适用场景：场景 A 新建仪表盘无数据，优先怀疑时间范围不覆盖、事件名选错、筛选过严、指标或分组配置错误；场景 B 已有仪表盘突然无数据，优先怀疑事件停止上报、事件名或属性定义变更、筛选引用无效属性值、时间范围被修改；场景 C 部分用户可见部分不可见，按权限或可见性问题输出并对比访问权限、共享范围与行级权限。
限制：只能使用真实可用的 ae-cli 命令，禁止编造命令；不要预先遍历所有报告；找到根因后停止扩展排查；不得把“仪表盘无数据”直接等同于“埋点坏了”。缺失信息未在资料中提供。