用途：面向数据工程的实时数据摄取与流处理技能，覆盖 Apache Kafka、MQTT（物联网）与 NATS JetStream 的生产者、消费者及流处理模式。
主要能力：三者选型对比，Kafka 适合高吞吐事件流、日志聚合、CDC 与数据湖摄取；MQTT 适合 IoT 设备、移动推送与受限网络；NATS JetStream 适合云原生微服务、请求-应答且运维较 Kafka 简单。提供各系统的 Python 客户端安装命令：pip install confluent-kafka、pip install paho-mqtt、pip install nats-py。内容还包括 Kafka 生产者/消费者（手动提交、回调）、Avro 与 Schema Registry、ksqlDB 窗口聚合；MQTT 发布/订阅（QoS 1）；NATS JetStream 流创建、发布、推送消费者与工作队列模式。
生产模式：幂等处理（用检查点去重）、批量写入后提交、死信队列错误处理、Avro/Protobuf 模式演进（增量添加字段）。
依赖技能：@data-engineering-core（用 Polars/DuckDB 处理流数据）、@data-engineering-orchestration（编排流处理作业）、@data-engineering-quality（校验流数据）、@data-engineering-storage-lakehouse（将流持久化到 Delta/Iceberg）。
限制：资料未提供具体许可、收费与价格信息，暂未提供；示例端口与代理地址仅为演示，实际部署需按环境调整。