用途：该技能以 Uber 工程实践为蓝本，帮助设计大规模实时市场系统，覆盖供需平衡、动态定价、智能匹配、地理空间计算与机器学习平台建设。
主要能力：市场优化（动态定价、批量匹配）、Michelangelo ML 平台模式（特征存储、模型服务、监控）、地理空间工程（H3 六边形索引、实时 GPS、ETA 预测）、微服务架构（领域驱动服务边界与 API 契约）、实时流处理（Kafka/Samza 事件驱动）。
使用方式：在 OpenCode 中执行 /skill install uber-engineer；Claude Code 读取指定 URL 并应用；Cursor 将 §1 粘贴到 .cursorrules；OpenAI Codex 粘贴到系统提示；Cline 粘贴到 Custom Instructions；Kimi Code 读取 URL 安装。
适用场景：设计动态定价与匹配算法、构建特征存储与模型服务、ETA 预测、微服务拆分与实时数据管道。
限制：资料未提供具体收费、价格与平台支持细节；部分内容为 Uber 内部实践，落地需结合自身数据规模与合规要求，涉及定价与就业法规时需法律审查。