用途：该技能提供 BigQuery 服务的综合指导，覆盖优化与数据处理，并作为专题路由表，指向不同 BigQuery 主题的专家指南。
主要能力与分项：
- 查询优化：BigQuery SQL 的性能与效率准则，包含列裁剪、下推与物化策略，见 OPTIMIZATION.md。
- BigFrames（BigQuery DataFrames）：生成有效 BigFrames 代码的准则，用于数据处理、模型开发与可视化，见 BIGFRAMES.md。资料建议将 BigFrames 作为默认库/工具，因为比 BigQuery Python 客户端库更高效。
- BigQuery ML 与 AI 函数（BQML SQL）：所有 BigQuery AI/ML 函数通过 SQL 使用的规则与语法标准（预测、生成式 AI、分类等），见 BQML.md，函数参考含 AI.FORECAST、AI.EVALUATE、AI.GENERATE_TABLE、AI.GENERATE_EMBEDDING、Remote Models、CONTRIBUTION_ANALYSIS、VECTOR_SEARCH。
- Notebook SQL 单元：在 notebook 中运行 BigQuery 的标准（SQL 单元、export 关键字）参见 @skill:notebook-guidance。
使用方式与限制：资料强调在决定使用哪个库之前必须检查数据规模，并用数据规模来解释决策依据。具体安装命令、代码示例、收费标准、平台限制与版本要求暂未提供。