用途：构建与运维实时数据管道，覆盖摄取（Kafka 生产者、Debezium CDC）、处理（Kafka Streams、Flink）到物化（sink、物化视图、事件溯源存储）三层。适用于配置 Kafka 主题与生产消费、编写 Flink 作业、实现数据库 CDC、设计流处理拓扑、排查消费延迟与再平衡、实现精确一次或至少一次投递、构建事件溯源系统，以及在 Kafka Streams、Flink、Spark Streaming 间选型。不适用于通用事件驱动架构决策或无实时组件的批处理 ETL。
主要能力与原则：把流日志视为事实来源，数据库与索引为派生视图；按并行度分区、按正确性选键；精确一次是端到端系统属性，需幂等生产者、事务写入与偏移管理配合；显式处理背压而非无界缓冲；用水位线、允许迟到与侧输出处理乱序数据。
必要用法示例：创建主题 kafka-topics.sh --create --topic orders --partitions 12 --replication-factor 3 --config retention.ms=604800000 --config cleanup.policy=delete --config min.insync.replicas=2 --bootstrap-server localhost:9092；查看消费延迟 kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group order-processor --describe；安装配套技能 npx skills add AbsolutelySkilled/AbsolutelySkilled --skill <name>。生产者需启用 enable.idempotence=true、acks=all；事务消费者需设 isolation.level=read_committed。
限制与注意：分区只能增不能减，增加会破坏既有键序；CDC 需监控复制槽避免 WAL 膨胀；Flink 检查点间隔过密会拖慢吞吐；状态需设 TTL 防止 OOM；需用 schema registry 做兼容性校验。详细模式见 references/ 下 kafka-operations.md、flink-patterns.md、cdc-debezium.md、stream-processing-patterns.md，按需加载。