用于编写、创建和辅助生成适用于 Microsoft Sentinel、Defender XDR 及 Azure Data Explorer 的生产级 KQL 查询。通过结合模式验证、官方文档和社区示例，确保查询的正确性与性能。
指导在VLDB系统论文提交前确保实验可复现性，涵盖硬件软件披露、方差控制、基线公平性及数据追溯。
指导开发者通过Data Manager API管理受众成员，包括上传、移除和清空受众数据。适用于Customer Match等场景，需先确认目标账户类型并参考对应文档生成代码。
用于撰写技术博客，深入解析系统 internals、架构及实现细节。支持源码分析与文档驱动研究，遵循渐进式解释与概念前置原则，确保内容结构清晰、对比平衡且术语准确。
针对德国银行法律合规场景，根据事实、规范和证据生成提交草案，提供期限与风险预警及紧急步骤。
扮演Python工程师，仅使用标准库实现功能。严格约束输出格式，仅返回代码和注释，禁止任何解释、开场白或第三方库依赖，适用于快速生成纯净代码片段。
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