用途：这是面向 CDF Data Modeling API 的参考技能，在编写或审查调用 CDF 数据建模接口的代码时应用其中的模式，主要处理运行时可靠性问题：限制、并发、重试、吞吐与批处理行为。图遍历载荷正确性与图相关故障特征由 dm-graph-traversal 负责。
主要能力与要点：实例的 apply、delete、query 各有独立并发请求上限，超限返回 429 Too Many Requests；Transformations 会占用大量并发预算，留给其他客户端的更少；instances.list 有最大页大小，需分页才能取全；instances.query 的每个表表达式各有条目上限；instances.upsert 每次最多 1000 条；in 过滤器每个表达式最多 1000 个值，超出需分批。最新并发、资源与属性值限制以官方文档为准：https://docs.cognite.com/cdf/dm/dm_reference/dm_limits_and_restrictions
search 与 filter 的选用：instances.search 用于文本属性的模糊/文本匹配，operator 支持 AND（默认，收窄，全部词匹配）与 OR（宽泛，任一词匹配，适合探索/自动补全）；可与 filter 组合以精确条件进一步约束。instances.list / instances.query 配合 filter 用于精确、确定性匹配（equals、range、in、hasData 等），不做模糊匹配。
使用方式：始终用全局 cdfTaskRunner 包裹 CDF API 调用以限制并发、避免 429 与死锁；若项目没有信号量工具，按资料在 src/shared/utils/semaphore.ts 创建 QueuedTaskRunner 实现（默认最大并发 15）。schedule 支持 key 选项，用于取消同 key 的过期请求（去重）。分页时 instances.list 使用 nextCursor 循环；instances.query 返回按表表达式名索引的 nextCursor，通过 cursors 参数传入。批量写入用 chunk 工具按 1000 分块后经信号量执行；删除并发限制更严，使用单独更严格的 runner（示例为 2）。
硬性限制：不要对 instances.list / query / search 的结果逐条映射 chat completions；优先使用一次 Atlas / EOS 侧边栏回合（integrate-fusion-agent）。若必须逐条补全：每次用户操作 5 次、上限 50、按 space:externalId:lastUpdatedTime 缓存、仅用户触发。
常见陷阱：嵌套信号量调用可能死锁，应让信号量停留在最外层或由内层函数自行持有；忘记分页会静默丢数据，必须检查 nextCursor。
适用场景：编写或审查调用 CDF 数据建模 API 的代码，尤其是并发、分页、批处理与限流相关逻辑。限制：具体并发数值与最新限制需查阅官方文档，资料未给出全部数值。