用途：面向个人、Python 优先、本地优先的项目，在开始一项存储或缓存需求且未明确要求比较方案时，直接按用途从默认表中选型，避免每次会话重新论证。偏离默认值可以，但需说明类别确实不匹配或规模超出默认（见各类别的 Escalate to）。
选型标准：仅限 MIT/Apache-2.0/BSD 类宽松许可；流行且活跃维护；可在普通 pytest 中完整测试（内存或 tmp_path，无需 Docker/云账号/CI 服务）；API 低样板，编码智能体可直接正确使用。测试标准意味着不要 mock 这些存储，测试应运行真实实现。安全不是选型因素，本页默认值均面向本地个人规模，不适用于生产、多租户或面向互联网的场景。
主要能力与默认项：进程内临时状态用标准库（threading.Lock、time.monotonic、dict）；缓存用 diskcache；简单关系型用标准库 sqlite3 原始 SQL；复杂/OLTP 用 sqlalchemy + alembic；分析/OLAP 与时间序列用 duckdb；文档存储用 tinydb（纯键值可用 sqlitedict）；全文检索用 SQLite FTS5（备选 bm25s、tantivy，避免 Whoosh）；向量检索用 qdrant-client（备选 chromadb）；后台任务用 huey；定时任务用 apscheduler 3.x（备选 schedule）；发布订阅用 blinker；图数据用 ladybug（轻量可用关系表加 networkx）；对象存储用 pathlib.Path（上云再引入 fsspec + s3fs/gcsfs）。
使用方式：references/snippets/ 下每个类别有一个 ruff-clean、自包含的 Python 文件，docstring 含已验证的 pip install 命令和可运行的 test_* 函数，可直接复制。安装后文件被复制到 ~/.agents/skills/db-defaults，不符号链接；修改部署副本属于本地漂移，应改源仓库并重新执行 skills add <source> --global --skill db-defaults。
限制：SQLite 层会静默损坏 Decimal 并丢失 tzinfo，需用 TypeDecorator 存精确字符串并启用 sqlite_strict=True；Alembic 的 SQLite batch 模式会重建表并丢失触发器，需命名所有约束或让 SQLite 层不迁移。ladybug 项目较年轻；tinydb 处于维护模式；apscheduler 3.x 存在单一维护者风险；NATS 等需独立服务，不作为本地默认。完整理由见 references/rationale.md。