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MapleTechLabs/maple
GitHub提供ClickHouse workload-aware架构决策支持，覆盖实时摄入、时序等场景。要求识别工作负载形状，引用官方文档并分类建议来源（official/derived/field），输出包含权衡分析与验证方案的结构化设计指南。
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Skills in Collection (35)
提供ClickHouse workload-aware架构决策支持，覆盖实时摄入、时序等场景。要求识别工作负载形状，引用官方文档并分类建议来源（official/derived/field），输出包含权衡分析与验证方案的结构化设计指南。
设计ClickHouse系统架构
选择数据摄入或建模模式
根据特定工作负载进行系统设计
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提供ClickHouse模式、查询及配置审查的最佳实践，包含28条规则，用于优化列式存储设计、查询性能及数据摄入策略。
审查ClickHouse表结构或SQL查询
优化ClickHouse数据写入策略
检查ClickHouse配置规范
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指导使用clickhousectl将ClickHouse应用部署至云端、迁移本地数据或创建托管服务，涵盖账户注册、CLI认证及连接配置。
部署ClickHouse到云端
从本地迁移到ClickHouse Cloud
创建ClickHouse Cloud服务
设置首次使用的ClickHouse Cloud
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提供从零开始搭建本地 ClickHouse 开发环境的完整指南，涵盖工具安装、版本管理、项目初始化及服务启动，助力快速进行数据库开发与原型验证。
用户需要建立本地 ClickHouse 开发环境
用户希望安装并配置 ClickHouse 服务器
用户准备使用 ClickHouse 构建应用或进行数据查询实验
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提供COSS UI组件的复制即用模式索引，辅助前端开发快速查找、获取并适配各类UI组件源码。
需要实现特定UI功能如表单或对话框
寻找现成的UI组件代码片段
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辅助实现 coss UI 组件，涵盖选择原语、编写代码、迁移及故障排除，确保符合文档规范与无障碍标准。
构建 coss UI 界面
从 shadcn/Radix 迁移至 coss
排查 coss 组件行为问题
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用于在提交前或代码清理时扫描React项目，检查安全、性能、正确性及架构问题，并输出健康评分以预防质量退化。
完成功能开发后提交代码前
修复Bug后
需要提升代码质量或清理代码库时
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提供Tinybird CLI (tb)的使用指南，涵盖本地开发、分支管理、构建部署及数据操作。指导CI/CD配置、Token管理及命令验证，确保开发者高效使用CLI进行项目工作流管理。
运行 tb 相关命令
配置或执行 CI/CD 流水线
进行 Tinybird 本地或云端开发
处理数据追加、替换或删除
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提供Tinybird Python SDK的使用指南，涵盖数据源、管道及查询的Python定义，支持开发构建部署流程及从旧格式迁移。
使用tinybird-sdk进行数据源或管道定义
运行tinybird dev/build/deploy命令
将legacy文件迁移至Python代码
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提供Tinybird TypeScript SDK使用指南，涵盖数据源、管道定义及类型安全查询。指导安装配置、CLI命令执行及连接设置，支持从旧格式迁移至TypeScript，确保开发部署全流程的类型推断与规范遵循。
使用@tinybirdco/sdk进行TypeScript开发
定义Tinybird数据源或管道
执行Tinybird CLI构建部署任务
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提供Tinybird数据文件（datasource、pipe、endpoint等）的格式规范、SQL规则、优化模式及最佳实践，指导资源创建、查询优化、模型设计及去重实现。
创建或更新Tinybird资源文件
编写或优化SQL查询
设计端点架构和数据模型
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用于通过交互式问答压力测试计划或设计，逐步澄清决策树中的分支，解决假设、风险和依赖，最终达成对设计的共识并总结剩余风险与下一步行动。
用户希望压力测试计划
用户希望被审视设计
提及 'grill me'
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为Effect公共API编写、插入或更新符合jsdocs oxlint规则的JSDoc注释，涵盖修复诊断、准备文档提取及审查等场景。
添加或修复JSDoc注释
解决jsdocs诊断错误
准备JSON提取文档
审查公共API文档
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从源码光标附近的 JSDoc 示例提取代码，生成 TypeScript 文件至 scratchpad 目录。支持自动适配 Effect 运行器，避免覆盖现有文件，便于用户快速尝试和调试代码片段。
用户要求导出或复制源码中的 JSDoc 示例
用户希望在 scratchpad 中打开或尝试某个代码示例
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用于扫描React代码库的安全、性能、正确性和架构问题，输出健康评分。适用于提交前检查变更或整体代码清理，辅助开发者修复回归和提升代码质量。
完成功能开发后
修复Bug后
提交React代码前
用户希望提升代码质量时
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用于构建、编辑和修复Maple仪表盘及小部件的助手。遵循先测试后提议的工作流，确保图表和统计数据基于真实可观测数据生成，并在无数据时提供替代建议。
用户要求创建新的仪表盘
用户需要添加或修改仪表盘中的统计、表格或图表组件
用户希望修复现有的可视化组件
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用于调查告警、错误激增或异常的根本原因。通过分析追踪、日志和指标数据，定位故障根源并评估影响范围，为值班工程师提供具体的排查证据和初步建议。
收到系统告警通知
用户报告服务缓慢或失败
发现指标异常波动
需要排查特定错误的根本原因
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审计已接入 OpenTelemetry 的项目，对照 Maple 规范检查遥测数据完整性与正确性，识别缺失或错误配置并生成修复建议。
audit my instrumentation
check my telemetry
review my OTel setup
why is my service map missing edges
is my Maple instrumentation correct
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提供 .NET/C# 项目集成 OpenTelemetry 的标准配置模板，涵盖追踪、指标和日志的 OTLP 导出设置及业务 Span 创建示例。
需要为 .NET 应用配置可观测性
初始化 OpenTelemetry 集成
设置 ASP.NET Core 的遥测数据导出
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提供Effect-TS应用集成Maple可观测性的SDK使用指南，涵盖Node.js、浏览器及Cloudflare环境的Bootstrap配置、Tracer层构建与Span注解方法。
需要为Effect应用配置OpenTelemetry追踪
询问如何在不同运行时环境启动Maple Telemetry
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为Maple平台提供Go语言的OpenTelemetry初始化规范，集成Trace、Log、Metric的HTTP导出器，实现一键式可观测性接入与优雅关闭。
需要配置Go应用的可观测性
集成OpenTelemetry SDK
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提供Maple平台Java应用的可观测性集成指南，涵盖零代码Java Agent自动插桩与手动SDK配置，支持OTLP协议及日志桥接。
需要为Java应用添加分布式追踪
配置OpenTelemetry Java Agent或SDK
集成Maple可观测性平台
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提供Kotlin应用集成OpenTelemetry的规范，支持零代码Java Agent自动注入或手动SDK配置，覆盖Spring Boot/Ktor框架，实现链路追踪、日志与指标上报。
需要为Kotlin服务添加可观测性监控
配置OpenTelemetry代理或SDK
设置OTLP数据导出端点
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提供Next.js/Vercel环境下Maple OpenTelemetry的可观测性配置规范，涵盖自动注入、LLM提供商集成及Route Handler手动埋点最佳实践。
需要为Next.js应用配置OpenTelemetry
在Vercel环境中集成Maple可观测性平台
处理LLM调用追踪或自定义业务Span
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提供 Node.js 应用集成 OpenTelemetry 的标准配置方案，支持 Express/Fastify 等框架。通过 --import 引导启动 SDK，使用 OTLP HTTP 导出器上报 Trace、Log 和 Metric 数据至 Maple 平台，并包含自动插桩与资源属性配置。
需要为 Node.js 项目配置分布式追踪
需要集成 OpenTelemetry 进行日志和指标采集
询问如何在不引入 gRPC 的情况下配置 OTel
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将项目接入Maple遥测平台，通过OpenTelemetry在仓库所有应用中集成追踪、日志和指标。自动识别多语言服务并内联配置端点与密钥，支持占位符快速启动。
install Maple
set up Maple
add Maple telemetry
onboard this repo to Maple
instrument with OpenTelemetry for Maple
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定义Maple项目OpenTelemetry接入规范，包括使用原生API与withSpan助手、命名约定、内联端点密钥配置及VCS资源属性，确保可观测性数据质量与一致性。
需要集成OpenTelemetry进行代码埋点
初始化或配置遥测SDK
审查或编写涉及监控指标和日志的代码
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定义Maple Python项目的OpenTelemetry集成规范，涵盖模块级获取Tracer/Meter、装饰器与上下文管理器使用、异常记录及OTLP日志配置。
Python项目引入可观测性组件
需要遵循Maple风格的遥测代码实现
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为Maple平台提供Rust应用的OpenTelemetry集成方案，配置HTTP OTLP导出器并桥接tracing库，实现日志、指标和追踪数据的自动上报。
需要为Rust服务集成分布式追踪
配置OpenTelemetry SDK与tracing桥接
设置Maple平台数据导出端点
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提供兼容 Pandas API 的高性能数据工具，支持多种数据库和文件格式，实现跨源连接与快速分析。
需要加速 Pandas 数据处理
使用 Pandas 语法分析多源数据
跨不同数据源进行连接查询
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在Python进程中运行ClickHouse SQL，无需服务器即可查询本地文件、远程数据库及云存储。支持参数化查询、跨源Join及状态分析管道。
用户需要直接执行SQL查询
处理Parquet/CSV等文件格式的SQL分析
涉及多数据源（如MySQL、S3）的联合查询
使用ClickHouse特定语法或表函数
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Maple项目语言无关的OpenTelemetry规范，定义自定义span属性、状态码及资源属性。用于指导多语言（TS/Rust/Python）代码中的遥测数据埋点、审查及OTLP配置，确保与Tinybird等下游系统兼容。
编写或审查涉及OpenTelemetry埋点的代码
配置OTLP导出器或Tracer Provider
添加新的span属性或资源属性
审查PR中涉及遥测相关文件的变更
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专注于优化用户注册后的激活流程、首屏体验及价值实现时间，帮助用户快速达成核心使用目标。
优化注册后引导流程
提升新用户激活率
改善首次运行体验
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用于通过 MCP 构建、修复或审查 Maple 仪表盘组件。涵盖面板类型配置、数据源格式、单位规则及验证步骤，确保图表正确性。
创建仪表盘组件
更新仪表盘组件
提交组件 JSON
查询草稿
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基于 OpenTelemetry v1.58.0 规范，审查代码 Diff、PR 或文件是否符合 OTel 规范。重点检查 OTLP 服务端处理、SDK 自监控及数据消费场景中的 MUST/SHOULD 违规项，提供带规范引用的严重性分级报告。
审查 PR 或 Diff 的 OTel 规范合规性
检查部分成功处理和重试状态码
验证 OTLP 服务端表面变更
检查自监控 instrumentation 实现
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