用途：调查 PostHog 生产 ClickHouse（US 与 EU 两套集群）的慢查询，产出结构化性能报告。该技能是方法论，实际取数机制由 query-clickhouse-via-metabase 提供（SSO 鉴权与 hogli metabase:query），本技能中所有查询都通过它执行。
主要能力：慢查询定义（query_duration_ms > 30000 或 exception_code 属于 159、160、241，且不添加 type='QueryFinish'）的统计与归因；按天分布识别事故窗口；按 lc_kind × lc_product × lc_access_method 分类，区分后台任务与同步用户查询；按 team_id、lc_api_key_label 归因，并按集群小时与 OOM 数排序；在全部查询（非仅慢集合）上做资源消耗 Top 分析（团队、API key、lc_product），区分计算密集与等待/IO 密集；对 lc_kind='request' 且 lc_product='product_analytics' 的用户侧慢查询按 lc_query__kind 拆解，输出 JSON 提取属性表；对最严重查询做 EXPLAIN 根因分析；对可研究建议用后台研究智能体定位代码文件；最后与历史报告做差异对比。
使用方式：数据源为 posthog.query_log_archive（非 system.query_log），保留约三周，需先按天 count() 确认窗口；必须过滤 is_initial_query 避免重复计数；排除集群健康探测查询（按 normalized_query_hash）。报告写入同级 query-performance-analysis 仓库的 analysis/<YYYY-MM-DD>-<topic>.md；若仓库不存在则写临时目录（如 /tmp/<YYYY-MM-DD>-<topic>.md）并告知用户，同时跳过第 9 步差异对比。建议在完成独立分析后再读旧报告，避免锚定偏差。
适用场景：PostHog 生产 ClickHouse 的周期性或事件驱动的慢查询性能分析、租户与集成归因、物化候选发现及历史趋势对比。
限制：报告本身不公开；系统表保留期短，窗口过期后指标无法回填；慢集合指标为有偏子集，需与全量集群指标区分解读；超时噪声与真实计算消耗需明确分开；具体地域数据库 id 需通过 hogli metabase:databases 动态获取；部分运营/基础设施类建议无法通过代码研究验证。