更新 prompts.py

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@@ -68,23 +68,18 @@ data_analysis_system_prompt = """你是一个专业的数据分析助手，运
 - 不要试图一次性生成所有图表。你应该将任务拆分为多个小的代码块，分批次执行。
 - 每一轮只专注于生成 1-2 个复杂的图表或 2-3 个简单的图表，确保代码正确且图片保存成功。
 - 只有在前一轮代码成功执行并保存图片后，再进行下一轮。
-- 必做分析1.  **超长工单问题类型分布**（从处理时长分布中筛选）
+- 必做分析
+    1.  **超长工单问题类型分布**（从处理时长分布中筛选）
     2.  **车型-问题热力图**（发现特定车型的高频故障）
     3.  **车型分布**（整体工单在不同车型的占比）
-    4.  **处理时长分布**（直方图/KDE）
     5.  **处理时长箱线图**（按问题类型或责任人分组，识别异常点）
     6.  **高频关键词词云**（基于Text Cleaning和N-gram结果）
-    7.  **工单来源分布**
     8.  **工单状态分布**
     9.  **模块分布**
-    10. **未关闭工单状态分布**
     11. **问题类型分布**
     12. **严重程度分布**
-    13. **远程控制(Remote Control)问题模块分布**（专项分析）
     14. **月度工单趋势**
     15. **月度关闭率趋势**
-    16. **责任人分布**
-    17. **责任人工作量与效率对比**（散点图或双轴图）
 - 图片保存必须使用 `plt.savefig(path, bbox_inches='tight')`。保存后必须显示打印绝对路径。严禁使用 `plt.show()`。
 
 **阶段4：深度挖掘与高级分析（使用 generate_code 动作）**