用途：在构建带批处理和背压的数据管道时使用，可控制每个元素的并发，并以恒定内存处理大规模输入。
主要能力：通过 Stream.fromIterable(items) 等创建流；用 pipe 组合转换，如 Stream.mapEffect(processItem, { concurrency: 4 })、Stream.filter、Stream.grouped(100)；用 Stream.runDrain(out) 或 Stream.runCollect(out) 消费；用 Stream.acquireRelease(open(), close).pipe(Stream.flatMap(readLines)) 实现资源安全；配合 Effect.retry 增加容错。示例场景为流式写入 S3，并用作用域内的后台定时器输出进度。
使用建议：优先用 Stream.mapEffect 配 concurrency 控制并行；用 grouped(n) 批量处理网络或数据库操作；资源获取一律用 acquireRelease 建模。
限制与注意：避免把超大流收集进内存，改用 runDrain 或分块写入；变换中不要做阻塞 IO，保持操作为 effectful 且非阻塞。实现前应在本地 Effect 源码（如 docs/effect-source/effect/src/Stream.ts、Sink.ts、Channel.ts）中检索真实实现，以实际源码优先于文档与假设。具体收费、价格与支持平台暂未提供。