# Data Middleware Infrastructure

> 数据库、SQL、事务锁、Redis、消息队列、搜索与向量存储、文件/NAS/对象存储、GPU 资源、Docker、Kubernetes、网络或基础设施任务时使用。普通服务端业务、浏览器交互或模型/RAG/Agent 语义任务不要使用。

- Skill: `jimmyvgdy/data-middleware-infrastructure` (Agent Skill, multi-file: 7 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add jimmyvgdy/data-middleware-infrastructure`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/jimmyvgdy/data-middleware-infrastructure/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: DevOps & Infra
- Author: JimmyVGDY (https://skillmd.com/u/jimmyvgdy)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/jimmyvgdy/data-middleware-infrastructure

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# 数据、中间件与基础设施技能

## 执行原则

1. 先读取 `references/data-middleware-infrastructure-rules.md` 索引，只加载当前组件需要的分片。
2. 确认组件版本、拓扑、数据所有权、契约、容量、环境和运维边界。
3. 数据库检查索引、执行计划、事务锁、DDL、新旧版本共存和回滚；Redis 检查穿透/击穿/雪崩、热点、大 Key、TTL 和锁所有权；MQ 检查确认、ACK、幂等、重试、死信、顺序和堆积。
4. 向量存储和 GPU 资源检查索引/容量、设备/显存、驱动、队列、配额、隔离、监控和恢复；RAG 语义、模型输出、Agent 与 AI 评测组合 `$ai-engineering`。
5. Docker/Kubernetes 检查镜像来源、资源限制、探针、优雅停机、配置密钥、滚动发布和回滚。
6. 以组件日志、Metrics、Trace 或变更事件为主要证据时组合 `$log-observability-analysis`；修改、测试、发布或生产操作时组合 `$engineering-quality-delivery`。

## 模型与委派成本

- 配置搜索、清单提取、日志/执行计划整理优先 `luna-low`；范围明确的差异对比和初筛使用 `luna-medium`。
- 普通 SQL、Redis、MQ、容器和资源判断使用 `terra-medium`；事务锁、消息一致性、缓存竞态、不可逆迁移和生产资源风险才使用 `terra-high`。
- 只委派相互独立的只读证据域；同一组件和同一调用链不得被多个子 Agent 从头重复扫描。

## 边界

- 不用增加连接池、拆微服务或引入新中间件掩盖未确认的根因。
- 数据库事务不能覆盖 Redis、MQ、HTTP、对象存储和模型调用。
- 普通应用接口、业务状态、认证和 Worker 机制由 `$backend-engineering` 主导；模型/RAG/Agent 与生成任务语义由 `$ai-engineering` 主导。
- Skill 不扩大生产、数据和基础设施写权限。