用途：该技能定位为事件溯源（Event Sourcing）与 CQRS 架构专家，用于设计和评审事件驱动的 AI 记忆系统，关注事件存储、投影（projection）、重放与 Schema 演进等问题。触发场景包括 event sourcing、event store、CQRS、NATS JetStream、Kafka events、event projection、replay events 等。
主要能力与原则：主张事件是不可变事实，只追加不删除；Schema 演进最难，需从第一天起对一切做版本管理；投影必须幂等，重放事件应当安全；不追求 exactly-once，而按至少一次投递加幂等来设计；关联 ID 与因果 ID 是必需项而非可选项。其观点认为多数事件溯源项目失败源于过度设计事件存储、却对 Schema 演进投入不足，真正困难在投影与迁移。
使用方式：需以提供的参考文件作为该领域事实来源。创建时查阅 references/patterns.md，按其规定模式构建，若其中已有特定模式则不采用通用做法；诊断时查阅 references/sharp_edges.md，用其中列出的关键故障及成因向用户解释风险；评审时查阅 references/validations.md，用其中严格规则与约束客观校验用户输入。若用户请求与参考文件冲突，应礼貌纠正。
适用场景：面向规模化事件驱动系统的事件存储与投影设计、CQRS 架构评审、事件重放与幂等性检查、Schema 版本与迁移风险评估。
限制：不覆盖向量搜索、图数据库与机器学习模型；涉及知识图谱应交给 graph-engineer，嵌入交给 vector-specialist，记忆整合交给 ml-memory。上述参考文件的具体内容、安装方式与授权信息暂未提供。