用途：在配置检索或编写应用之前产出可评审的检索设计方案，属于咨询类技能，不得直接改动项目。
主要能力：从提示与受检应用中提取用户目标、授权、延迟、新鲜度和预期结果形态；解析项目模式；检查所提供的 schema、已核实行标识、样本数据与现有检索配置；用最小充分策略，并在证据不足时标注未决而非臆测。覆盖关系检索、图检索、文本（TSVector/模糊）、向量、Polygres AI Context 集合、多阶段检索与 RAG 混合方案。
使用方式：有 Polygres MCP 工具时读取 references/mcp-tool-contract.md，仅用发现的只读工具做有界检查，先调用 whoami，遵守连接的项目边界；即使可见变更工具也保持只读。按需读取 strategy-selection.md、graph-modeling.md、vector-and-text-design.md、mcp-graph-retrieval.md、context-design.md、hybrid-and-rag-plan.md，并用 plan-template.md 输出结果。被 $polygres-data-pipeline 调用时，返回所选与省略组件及精确公共接口交接的机器可读段落；设计请求在变更前停止，数据管道设置中把控制权交回编排技能。
适用场景：需要为 Polygres 项目规划检索策略、评审已有向量或文本配置、设计 RAG 或混合检索流程时。
限制：不得改动项目、生成密钥或声称方案已实施；不写变更命令示例，获批配置交由 $polygres-cli，Python 集成交由 $polygres-sdk。过滤器不是授权边界，需在数据进入检索前与结果解析时分别做访问控制。缺失列、稳定 ID 或可用样本时，尽量给可回退的临时建议，仅当所有安全建议都不成立时停止。缺少证据须标为未决，不得由表名或列名推断生产事实。全新语义检索方案默认采用 Polygres AI Context 集合，需明确区分命名向量与独立集合，并记录需兼容或迁移的现有 pgvector 配置。