本技能是一套面向区块链数据采集管线的实证验证工作流，目标是在生产实现之前，用可重复的测试确认数据源与存储链路是否可靠，避免在未经验证的架构上投入开发。
用途方面，它适用于以下场景：验证新的区块链 RPC 提供商；测试区块链数据的 DuckDB 集成；为新链构建 POC 采集器；验证完整的“抓取→存储”管线；排查数据质量问题；为生产采集器做规划；以及在确定架构前需要实证依据时使用。
主要能力体现为五步验证流程。第一步验证连通性：测试基础 RPC 访问，确认能否抓取区块，成功标准是响应时间小于 500ms 且无错误。第二步验证数据模式（Schema）：检查所有必需字段是否存在、类型是否正确，产出字段验证报告。第三步测定速率限制：寻找可持续的 RPS，要求在 50 个以上区块上保持 100% 成功率，得出实测速率（示例为 5.79 RPS）。第四步验证完整管线：测试从抓取到写入 DuckDB 的流程，要求数据成功持久化且约束检查通过。第五步是决策：根据前四步结果输出 Go/No-Go 建议并计算时间线。
使用方式围绕脚本模板展开：从 scripts/ 中的模板创建 01_single_block_fetch.py，然后依次推进第 2 至第 5 步。提供的 POC 模板包括：poc_single_block.py（连通性与模式验证，对应步骤 1-2）、poc_batch_parallel_fetch.py（并行抓取测试，对应步骤 3，预期会出现失败）、poc_rate_limited_fetch.py（限速顺序抓取，对应步骤 3，用于寻找可持续速率）、poc_complete_pipeline.py（完整抓取→DuckDB 管线，对应步骤 4）。各模板的用法与测试推进顺序见 scripts/README.md。
DuckDB 集成要点包括：CHECKPOINT 要求（经过崩溃测试，可防止数据丢失）、从 DataFrame 批量 INSERT（示例性能为 124K 区块/秒）、用 CHECK 约束做模式校验，以及存储估算（实测每区块 76-100 字节）。相关代码示例、崩溃测试结果与性能基准见 references/duckdb-patterns.md。
需要避免的常见错误包括：跳过实证速率验证、测试区块少于 50 个、忘记 DuckDB CHECKPOINT 导致数据丢失、忽略 CHECK 约束、在免费套餐上并行抓取。文档给出的现实例子是：LlamaRPC 文档标称 50 RPS，实测可持续仅 1.37 RPS（约为标称值的 2.7%）；并行抓取在 20 个区块时可用，到 50 个区块时失败。
案例参考：验证 Alchemy 用于以太坊采集，最终结论为 GO，持续 5.79 RPS，13M 区块约需 26 天，置信度为 HIGH。完整步骤与实测结果见 references/example-workflow.md。该技能可与 blockchain-rpc-provider-research 配合使用，在验证前先比较多个提供商；相关调查项目位于 scratch/ethereum-collector-poc/ 与 scratch/duckdb-batch-validation/。
限制方面：资料未提供该技能的具体运行环境要求、所支持区块链范围、脚本依赖版本以及非以太坊链的验证结果，这些内容暂未提供。