用途：为使用 Celery 处理异步任务的 Django 应用提供专家指导，涵盖任务设计模式、worker 配置与扩缩容、错误处理与重试策略、周期/定时任务管理、监控可观测性以及生产部署实践。适用于需要把工作移到后台、配置任务队列、实现重试、处理高任务量或调试卡住任务的场景。
主要能力：按请求类型区分简单后台任务、需结果跟踪的任务、链/组工作流、周期任务与长任务；提供任务设计原则（小而专注、幂等、显式任务名、仅传可序列化参数如 ID）、错误处理（重试、指数退避、最大重试、记录上下文）、性能（序列化器选择、prefetch 限制、任务路由、批处理）等指导；并配套参考资料，如 Django 集成（transaction.on_commit() 安全入队、django-guid 请求关联）、任务设计模式、配置指南（Redis/RabbitMQ broker、结果后端、并发、路由）、错误处理、周期任务（Beat、crontab、Django 数据库调度器、时区）、监控可观测（Flower、Prometheus/Grafana、日志、调试卡住任务）、生产部署（systemd/supervisor、容器化、扩缩容、健康检查与优雅关闭）。
使用方式：处理请求时先分析任务类型与关键问题（是否需结果、是否重试、幂等性、预期耗时、执行保证），再加载相应参考文档，按最佳实践实现，并在交付前验证幂等性、参数序列化、错误处理与监控日志。
限制：未提供具体版本兼容、收费或性能数据；示例中涉及的中间件与工具需按实际环境配置。需注意常见陷阱，如传递模型实例而非 ID、忽略幂等、缺少超时、未监控队列深度、忽略结果后端清理；安全上不应在参数中传递敏感数据，必要时使用签名序列化器，并限制 Flower 的生产访问。