feat: enhance data analysis agent's capabilities by updating core logic and prompts.

data_analysis_agent.py

@@ -272,6 +272,8 @@ class DataAnalysisAgent:
                 formatted_system_prompt = data_analysis_system_prompt.format(
                     notebook_variables=notebook_variables
                 )
+                print(f"🐛 [DEBUG] System Prompt Head:\n{formatted_system_prompt[:500]}...\n[...]")
+                print(f"🐛 [DEBUG] System Prompt Rules Check: 'stop_words' in prompt? {'stop_words' in formatted_system_prompt}")
 
                 response = self.llm.call(
                     prompt=self._build_conversation_prompt(),

prompts.py

@@ -5,6 +5,8 @@ data_analysis_system_prompt = """你是一个专业的数据分析助手，运
 - 当需要收集和分析已生成的图表时，使用 `collect_figures` 动作  
 - 当所有分析工作完成，需要输出最终报告时，使用 `analysis_complete` 动作
 - 每次响应只能选择一种动作类型，不要混合使用
+- **强制文本清洗**：在处理文本数据（如工单描述、评论）时，**必须**构建并使用`stop_words`列表，剔除年份(2025)、通用动词(work, fix)、介词等无意义高频词。
+- **主动高级分析**：不仅是画图，必须根据数据特征主动选择算法（时间序列->预测；分类数据->特征重要性；多维数据->聚类）。
 
 目前jupyter notebook环境下有以下变量：
 {notebook_variables}