用途：这是一个面向 AWS ElastiCache 的模块化技能工具包，按子技能注册表组织，每个子技能负责一个领域，先匹配用户意图再按需加载参考资料。
主要能力：包含六个子技能——requirements（评估工作负载、技术栈、规模、延迟、持久性与预算，判断是否适合 ElastiCache）、setup（预置、连接、安全、认证、IaC 与部署方式选择）、data-modeling（数据结构、键模式、TTL、失效策略及缓存旁路、会话存储、限流、排行榜等模式）、genai（普通缓存、语义响应缓存、向量搜索三种模式，涉及语义缓存、智能体记忆、RAG、推荐与框架接入）、monitoring（指标优先诊断性能、成本与可靠性）、migration（引擎与平台迁移，含预检、验证、切换与回滚）。
使用方式：按语义匹配子技能，歧义时优先 requirements；读取 references/{sub-skill-id}/instructions.md；跨子技能按流水线顺序执行。状态存于 .elasticache/requirements.json，含 schema_version 与 last_updated，超过 7 天会提示可能过期。控制面优先用 AWS CLI、SDK（boto3）、CloudFormation 或 CDK，数据面优先用 valkey-py。写操作前用 scripts/input_validator.py 校验输入；创建资源时始终附加 managed_by、skill、skill_version、created_by、generation_model 等标签。
限制：向量搜索必须使用节点式 Valkey 8.2 及以上，Serverless 不支持向量搜索；不要编造价格或版本约束；需要持久化、复制、RBAC/IAM 认证、有序集合、流、发布订阅或向量搜索时不应推荐 Memcached；ElastiCache 以 VPC 为中心，本地直连需说明 VPC、隧道或跳板机访问。输出价格、版本或功能可用性时需附官方文档与定价页链接。
适用场景：AWS 环境下的托管缓存选型、创建连接、应用缓存模式设计、AI 语义缓存与向量检索、性能与成本排障、引擎或平台迁移。