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MapleTechLabs/maple
GitHub提供ClickHouse工作负载感知的架构决策支持，涵盖实时摄入、时序设计等场景。通过官方文档溯源和分类建议，辅助进行系统设计与模式选择。
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Skills in Collection (35)
提供ClickHouse工作负载感知的架构决策支持，涵盖实时摄入、时序设计等场景。通过官方文档溯源和分类建议，辅助进行系统设计与模式选择。
设计ClickHouse架构
选择摄入或建模模式
基于特定工作负载的系统设计
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提供ClickHouse架构设计、查询优化及数据摄入的最佳实践规则，用于在审查Schema、SQL查询和配置时强制执行28条具体规范，确保性能与稳定性。
审查ClickHouse表结构或索引设计
优化ClickHouse SQL查询语句
检查ClickHouse数据导入配置
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指导用户通过 clickhousectl 工具部署 ClickHouse 到云环境，涵盖账号注册、CLI 认证（OAuth/API Key）、服务创建及应用连接，适用于本地迁移至云或生产部署场景。
部署 ClickHouse 到云
使用 ClickHouse Cloud
从本地迁移到 ClickHouse Cloud
创建托管 ClickHouse 服务
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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、实例启动、项目初始化及表结构创建，适用于需要本地分析数据库进行原型开发或实验的场景。
用户需要在本地安装和配置 ClickHouse
用户想要搭建本地 ClickHouse 开发环境
用户需要初始化 ClickHouse 项目结构并创建表
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提供基于coss原语的UI组件粒子索引，用于快速查找并复制粘贴可复用的前端UI模式，支持通过JSON URL获取源码以加速界面开发。
需要实现特定UI功能
寻找现成的UI组件示例
快速搭建前端界面
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协助正确使用 coss UI 组件库，涵盖组件选择、代码编写、从 shadcn/Radix 迁移及故障排查，确保符合文档规范与无障碍标准。
构建 coss UI 界面
从 shadcn 迁移到 coss
解决 coss 组件行为问题
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用于 React 代码库的质量扫描与诊断工具，检查安全、性能、正确性及架构问题。在提交前或清理代码时运行，输出健康评分并识别回归或缺陷，辅助提升代码质量。
完成功能开发后
修复 Bug 后
提交 React 代码前
用户希望改善代码质量
进行代码库清理
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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、CI/CD 配置及数据操作。指导用户正确运行命令、管理环境上下文及处理 Token/Secrets。
执行 tb 相关命令
配置或运行 CI/CD 流水线
进行本地或云端的数据开发与部署
管理 Tinybird 项目的工作流
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提供Tinybird Python SDK的使用指南，涵盖数据源、管道和查询的定义，以及CLI命令如dev/build/deploy的规范。适用于Python项目中Tinybird资源的配置与迁移。
使用tinybird-sdk定义资源
运行Tinybird CLI命令
Python中数据摄入或查询
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提供 Tinybird TypeScript SDK 的使用指南，涵盖数据源定义、管道配置、类型安全客户端及 CLI 命令，支持全类型推断。
安装或配置 @tinybirdco/sdk
使用 TypeScript 定义 Tinybird 资源
运行 tinybird dev/build/deploy 命令
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提供Tinybird数据源、管道、端点及物化视图的SQL规则、优化模式和最佳实践，指导文件创建、查询编写与项目重构。
创建或更新Tinybird资源文件
编写或优化SQL查询
设计端点模式和数据模型
审查或重构Tinybird项目
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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，用于修复诊断、准备JSON提取文档及审查公共API文档。
添加或修复JSDoc注释
解决jsdocs诊断问题
准备JSON提取的文档
审查公共API文档
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从源码 JSDoc 示例中提取代码并生成 TypeScript 文件至 scratchpad，支持自动适配 Effect 运行器。适用于用户需要快速复制、尝试或调试特定代码片段时。
用户要求提取或复制源码中的 JSDoc 示例
用户希望将当前光标位置的代码示例保存为可运行的 TS 文件
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React代码质量检查工具，扫描安全、性能、正确性及架构问题并输出健康评分。适用于提交前检查变更回归或全量代码清理，帮助开发者及时修复错误与警告。
完成功能开发后
修复Bug后
提交React代码前
需要提升代码质量或清理代码库时
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构建和编辑Maple仪表盘及组件，遵循先测试查询再添加组件的流程，支持统计、表格、图表等类型，确保数据有效性。
用户请求创建或修改仪表盘
用户需要添加或修复仪表盘组件
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用于调查告警、错误激增或异常事件的根因分析技能。通过分析链路追踪、日志和指标，结合告警上下文确定影响范围和根本原因，辅助值班工程师快速响应和定位问题。
收到告警通知并@机器人
询问服务为何变慢或失败
排查错误率或延迟异常
分析性能下降或数据异常
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审查已接入 OpenTelemetry 的项目，对照 Maple 规范检查遥测配置完整性，识别缺失或错误并生成修复建议。适用于审计现有监控设置、排查服务地图异常及优化数据质量。
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 Trace、Metric 和 Log 的 OTLP HTTP 导出及 ASP.NET Core 自动插桩。
.NET 项目可观测性配置
OpenTelemetry 初始化
ASP.NET Core 监控接入
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Maple Effect SDK 集成指南，提供 OpenTelemetry 遥测数据上报配置。涵盖 Node.js、Browser 和 Cloudflare Workers 多环境下的 Bootstrap 引导、Span 创建及日志关联，简化分布式追踪的接入流程。
需要为 Effect 应用集成 OpenTelemetry 遥测
配置 Maple 平台的 Tracer 层与 Span 上下文
在不同运行时（Node/Cloudflare）初始化遥测导出器
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为Maple Go项目配置OpenTelemetry SDK，集成Trace、Log和Metric的HTTP导出器。提供一键初始化和优雅关闭功能，自动注入服务名、环境及Git仓库等语义属性，实现全链路可观测性。
需要初始化Go应用的OpenTelemetry监控
配置Maple平台的数据上报端点与认证
设置Trace、Log或Metric的批量处理器
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提供Maple平台Java应用集成OpenTelemetry的指南，涵盖零代码Java Agent自动注入与手动SDK配置，支持Trace、Log和Metric通过OTLP HTTP导出至Maple。
需要为Java应用添加可观测性能力
配置OpenTelemetry Java Agent或SDK
排查分布式追踪或日志问题
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提供Kotlin应用（Spring Boot/Ktor）接入Maple可观测性的配置指南，支持零代码Java Agent自动插桩及手动SDK集成，涵盖Traces、Logs和Metrics的OTLP导出。
需要为Kotlin后端服务添加OpenTelemetry监控
配置Java Agent或SDK以发送遥测数据到Maple平台
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提供 Next.js/Vercel 环境下集成 Maple OpenTelemetry 的标准化配置指南，涵盖自动追踪、LLM 提供商插桩及 Route Handler 手动埋点规范。
需要为 Next.js 应用配置 OpenTelemetry 监控
需要在 Vercel 环境中集成 Maple 可观测性平台
询问如何正确设置 instrumentation.ts
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提供Node.js应用集成OpenTelemetry遥测数据的标准化配置方案，支持Express/Fastify等框架，涵盖Trace/Log/Metric采集及自动插桩，确保SDK优先启动。
需要为Node.js项目配置分布式追踪和日志监控
询问如何集成OpenTelemetry SDK到Node应用
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将项目接入Maple可观测性平台，通过OpenTelemetry向全仓库应用和服务注入追踪、日志和指标数据。支持多种语言栈，自动处理端点与密钥配置。
install Maple
set up Maple
add Maple telemetry
onboard this repo to Maple
instrument with OpenTelemetry for Maple
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Maple OpenTelemetry 接入规范，定义原生 API 使用、withSpan 助手调用、命名规则及端点密钥内联配置，禁止自定义封装。
需要接入或配置 OpenTelemetry 监控
编写 telemetry 相关代码
审查可观测性实现是否符合 Maple 规范
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定义 Maple Python 项目的 OpenTelemetry 最佳实践，涵盖模块级资源获取、装饰器与上下文管理器使用规范、异常记录及 OTLP 日志集成配置。
需要遵循 Maple 平台可观测性规范
Python 项目中集成 OpenTelemetry 时
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为Maple平台配置Rust项目的OpenTelemetry集成，支持通过HTTP协议导出Trace、Log和Metric数据，并桥接tracing日志。
初始化Rust项目可观测性
配置OpenTelemetry OTLP HTTP导出器
集成tracing与OpenTelemetry
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提供基于ClickHouse的高性能Pandas替代方案，支持多数据源连接与跨源Join。适用于加速数据分析、查询远程数据库或云存储为DataFrame，以及合并不同来源的数据，保持Pandas API兼容性。
需要加速Pandas代码执行
分析来自文件或数据库的大数据集
跨不同数据源进行数据连接和聚合
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在Python进程内运行ClickHouse SQL，支持查询本地文件、远程数据库及云存储。提供chdb.query()单行查询、Session状态分析管道及DB-API连接，适用于无需服务器的数据分析与跨源SQL关联场景。
用户需要在Python中直接执行ClickHouse SQL查询
用户要求对Parquet/CSV/JSON文件或云存储进行SQL分析
用户提及使用chdb.query()或Session进行数据分析
用户需要跨数据源（如MySQL与S3）进行SQL JOIN操作
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提供Maple项目跨语言OpenTelemetry规范，涵盖自定义属性命名、状态码格式及资源属性配置。用于指导或审查分布式追踪代码实现，确保与Tinybird数据管道兼容。
编写或审查涉及OpenTelemetry插桩的代码
配置OTLP导出器或定义Span属性
审查修改了追踪相关服务的PR
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专注于优化新用户注册后的激活流程，帮助用户快速到达“顿悟时刻”并建立长期习惯。涵盖首次体验设计、空状态处理及激活指标定义，旨在提升用户留存和参与度。
优化注册后引导流程
提高用户激活率
改善首次运行体验
缩短价值实现时间
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指导通过 MCP 构建、修复和审查 Maple 仪表盘组件，涵盖面板类型选择、数据源规范、单位规则及验证流程。
create_dashboard
add_dashboard_widget
update_dashboard_widget
dashboard widget JSON
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基于 OpenTelemetry v1.58.0 规范快照，审查代码变更是否符合 OTel 规范。针对 OTLP 服务端、SDK 自监控及数据消费者场景，依据规范中的 MUST/SHOULD 条款判定违规严重性并提供引用。
is this spec compliant
review this PR against the OTel spec
spec-review this diff
check my partial-success handling
are these retryable status codes right
npx skills add MapleTechLabs/maple --skill maple-otel-spec-review -g -y
