用途：帮助用户高效操作足球数据，专注于数据处理的机制，会适配用户的语言与工具栈。
主要能力：足球数据坐标转换，需先查各数据提供方的原点、范围和 y 轴方向再转换，切勿凭记忆写公式；Python 中优先用 kloppy 的 .transform() 或 mplsoccer 的 Standardizer。事件筛选（按事件类型、比赛状态、区域）。数据集连接（事件与阵容按 player_id + match_id，事件与 xG 按 match_id + 事件序列，跨提供方经 Reep ID 连接）。重塑（宽转长、事件转控球链、比赛级转赛季聚合等）。大数据处理可用 polars、DuckDB、data.table、流式读取等。格式转换支持 JSON/CSV/Parquet/kloppy 模型/SQLite。含数据质量校验清单。
使用方式：先读取 .nutmeg.user.md，若无则以 Python 和 pandas、中级水平为默认，最后建议运行 /nutmeg setup。涉及具体提供方事实前需先阅读准确度护栏文档，并始终用 search_docs 查询，不得猜测。
限制：连接数据提供方应通过 Reep 寄存器 ID 而非名称；未解析的行需保留并报告数量，不得静默丢弃；手工名称映射仅作最后手段并需标记。名称匹配易静默失败，不建议依赖。