数据分析插件：使用与概念说明

这份文档给第一次接触这个插件的人看。它只讲两件事：插件装好后能做什么，以及插件内部大致由哪些部分组成。

装好后能做什么

用户只需要把一个表格文件交给插件，再用一句话说明想分析什么。插件会自动完成：

1. 读取表格文件。
2. 清洗重复值、缺失值和类型错误。
3. 做一次快速的探索分析。
4. 让用户选择可视化分析或机器学习建模。
5. 生成图表和报告。
6. 尝试导出 PDF。

如果用户一开始就说“全自动”，中间的确认步骤会被跳过。

五个主要部分

部分	它负责什么
Python 运行环境	让模型能在一个独立的 Python 环境里写数据处理代码
数据分析工具	提供读取文件、选择路线、保存图表、保存报告、导出 PDF 等功能
操作说明	告诉模型每一步应该怎么清洗、探索、画图和建模
安装组合包	把前面几个部分按正确顺序组装起来
网页展示层	把图表和报告用更好看的方式显示出来

这五个部分现在都在使用。图表和报告由网页展示层渲染成可交互图表卡片和报告卡片。

一次分析具体怎么走

1. 用户给出文件路径，例如 D:\data\sales.csv。
2. 插件读取这个文件，自动判断编码和分隔符，并保存成标准格式供后面重复使用。
3. 插件清洗数据，并把清洗后的结果保存成文件。
4. 插件询问用户是否继续；如果是全自动模式，就跳过。
5. 用户选择"可视化分析"或"机器学习建模"。
6. 插件做探索分析，然后画图或训练模型。
7. 插件保存图表和报告。
8. 插件尝试导出 PDF；如果环境不支持，就生成 HTML 报告。

模型能看到哪些工具

虽然用户不用直接操作这些工具，但了解它们能帮助你理解插件的行为：

工具	工具名（英文）	作用
读取表格	load_table	登记文件，并告诉模型文件格式和是否全自动
选择路线	set_route	固定这次分析走可视化还是机器学习
保存图表	save_chart	保存一张图表
保存报告	save_report	保存最终报告
导出 PDF	export_pdf	把报告导出成 PDF，或退回 HTML

常见名词怎么理解

• 模型：这里指 DeepSeek Harness 里的智能体，它负责决定每一步做什么。
• 工具：模型可以调用的功能按钮，比如“读取表格”“保存图表”。
• 会话记录：系统对“刚才发生了什么”的完整记录，方便回看和恢复进度。
• 投影：把一堆零散记录，整理成“当前已经做到哪一步”的简单状态。
• 组合包：一组启动时需要加载的插件配置。

如果想修改插件，去哪里找

想改什么	去哪里看
分析流程和操作说明	packages/data-analysis/skill-data-analysis/src/index.ts
读取、保存、导出等工具	packages/data-analysis/data-analysis/src/index.ts
Python 能使用哪些库、安全规则	packages/code-runtime/code-runtime-python/src/index.ts
启动时加载哪些部分	packages/data-analysis/bundle-data-analysis/cordis.patch.yml
图表和报告在网页里的样子	packages/client/ui-data-analysis/src/client/