用途：该技能让 AI 代理诊断并修复慢数据库查询，重点是可测量、有前后对比证据的改进。
主要能力：使用 EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE 解读执行计划，识别缺失索引与低效扫描；重写查询消除瓶颈；检测并解决 ORM 中的 N+1 问题；推荐监控工具跟踪查询性能。支持 PostgreSQL（EXPLAIN ANALYZE、pg_stat_statements、auto_explain）、MySQL（EXPLAIN FORMAT=JSON、Performance Schema、慢查询日志、pt-query-digest）、ORM（SQLAlchemy、Django ORM、Prisma、ActiveRecord、Sequelize、TypeORM）及监控工具（pganalyze、Datadog APM、New Relic、Grafana + Prometheus）。
使用方式：提供慢 SQL 或 ORM 操作、数据库类型与大致表规模，最好附当前 EXPLAIN 输出。代理会分析计划、给出具体优化建议，并提供重写后的查询与建索引语句，也可审查 ORM 代码中的 N+1 模式并建议预加载修复。工作流为：定位慢查询、分析执行计划、识别优化点、逐项应用优化、测量验证、配置持续监控。
适用场景：慢查询日志或 APM 中发现的性能问题、报表类 JOIN 查询、ORM 懒加载导致的 N+1、索引缺失或统计信息过期等。
限制与注意事项：每次只应用一项改动以便独立测量；需验证优化后结果一致；新增索引会拖慢写入，应做基准测试；统计信息漂移需运行 ANALYZE 或 ANALYZE TABLE；高更新表可能出现索引膨胀，需定期 REINDEX 或 OPTIMIZE TABLE；视图中的相关子查询需展开分析；参数嗅探与计划缓存可能影响表现；ORM 可能生成多余 JOIN，可用 QuerySet.query 或 .toSQL() 检查实际 SQL。具体收费、价格与平台信息暂未提供。