用途：该技能管理 Looker 项目查询性能的审计、诊断与优化全流程，要求优化方案与数据库方言无关、高效且不破坏既有业务逻辑。
主要能力：提供两种模式。模式A（预防式设计）在新增 explore、view 或 PDT 时要求声明精确 join 基数、为 PDT 声明分区与索引键、将 explore 绑定到由 ETL 元数据查询触发的集中式 datagroup。模式B（生产调优）执行五阶段流程：基线测试、并行 SQL 剖析、LookML 外科式重构、验证与增量测量、安全部署。
关键规则：禁止在生产使用静态 persist_for，必须使用集中式 datagroup 并设置 max_cache_age 兜底；PDT 物化需按复杂度、频率、数据新鲜度、表大小四象限决策；冷启动 PDT 需先限制历史范围再分批回填，必要时将物化下推到数仓层。语义层要求消除对称聚合、实施 join 剪枝、禁止在 SQL 中写重型 Liquid 循环。
使用方式：可借助 Looker CLI 或 Looker MCP 工具获取生成 SQL、运行查询、检查查询状态、做数据库内省与 LookML 编译检查；诊断任务建议派生子代理并行剖析并只回传精简报告，重构时只做局部块替换，不整体重写文件。
适用场景：新增或维护 Looker 项目、优化缓慢仪表板与 explore、控制数仓成本。
限制：具体命令与工具调用方式以官方文档为准；资料未提供收费、价格、平台支持范围及实际效果数据。