用途：为基于 AWS OpenSearch 与 AWS Personalize 的双边市场类应用提供缓存最佳实践参考，回答“如何把排序与推荐结果扩展到生产流量而不拖垮 OpenSearch 或 Personalize”。它是 opensearch-function-scoring-algorithms 的补充：后者决定“算什么”，本技能决定“怎么缓存与扩容”。
主要能力：共 52 条规则，分 9 类并按级联影响排序——决策与成本核算（decide-，7 条，如缓存 ROI、基数下限、Personalize 配额预算、放大倍数、热键分布）、缓存键设计（key-，7 条，如查询规范化、剥离易变参数、数值分桶、SHA-256）、个性化边界（pers-，6 条，如同群预计算、匿名与登录分流、扇出合并）、策略与写路径（strat-，6 条）、TTL 与新鲜度（ttl-，6 条）、防击穿（stamp-，5 条，如并发未命中合并、XFetch 概率提前过期、过期兜底、熔断）、可观测性（obs-，6 条）、防御性缓存（neg-，4 条）、分层与边缘缓存（tier-，5 条）。每条规则给出原因（成本、延迟或正确性机制）、错误与正确代码对照（TypeScript/Node、Python、OpenSearch JSON、YAML）及原始出处（AWS 文档、XFetch 论文、RFC 5861 等）。
使用方式：针对具体问题直接跳到对应规则；全面设计审查按类别自上而下推进（级联真实存在，错误决策会浪费下层工作）；调优现有缓存时先用 obs-cache-simulation-from-logs 回放日志做假设分析，再配合按类命中率、成本归因、过期比例看板。多推荐位首页的优先级：decide-amplification-multiplier → pers-cohort-precomputation → pers-recommender-fan-out-coalescing → pers-anonymous-vs-logged-split；Personalize 限流事故优先级：stamp-circuit-breaker-on-origin-error → neg-cache-throttled-personalize → decide-personalize-quota-budget。
适用场景：客房、外卖、时尚、服务、招聘、二手、房产等 AWS 市场类应用，触发词包括缓存命中率、未命中风暴、Personalize 限流与成本、多推荐位页面、同群缓存、single-flight、stale-while-revalidate、XFetch、OpenSearch 慢查询、ElastiCache 容量、CloudFront 搜索缓存、布隆过滤器穿透、惊群等。
限制：资料未提供该技能的具体安装命令、运行环境要求、许可与收费信息，亦未给出代码可直接复制的完整示例；实际使用需结合自身架构与 AWS 文档核对。