用途：在 Google Cloud Platform（GCP）上构建应用与基础设施，帮助完成服务选型、架构设计与最佳实践落地。
主要能力：覆盖计算（Cloud Run、GKE、Cloud Functions、Compute Engine、App Engine）、存储与数据库（Cloud Storage、Cloud SQL、Spanner、Firestore、Bigtable、AlloyDB）、数据分析（BigQuery、Pub/Sub、Dataflow、Dataproc、Composer）、AI/ML（Vertex AI、AutoML、预训练 API、TPU）、网络（VPC、负载均衡、CDN、Cloud Armor）以及 IAM、安全与成本优化。提供计算、数据库、存储的决策框架，GCP 与 AWS、Azure 的服务对照表，以及无服务器 Web 应用、数据分析平台、ML 流水线、GKE 微服务等架构模式。
使用方式：按工作负载需求选择服务；用 Terraform 定义资源，用 Python SDK 调用服务，用 gcloud CLI 执行常用操作，例如 gcloud run deploy SERVICE_NAME --image IMAGE_URL --region REGION、gcloud container clusters create-auto CLUSTER_NAME --region REGION、gsutil mb gs://BUCKET_NAME、bq mk DATASET_NAME。详细内容分散在 references/ 与 examples/ 目录中。
适用场景：GCP 服务选型、数据分析与流处理、ML 工作流、Kubernetes 应用、从 AWS/Azure 迁移、多云架构。
限制：资料未提供具体收费、价格与效果数据；部分服务能力与配额以官方文档为准。