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如何正确地查询 Honeycomb 中的 OpenTelemetry metrics 数据集。metrics 数据集遵循与 trace/event 数据集不同的规则——许多操作（裸 COUNT、RATE_SUM、RATE_AVG、RATE_MAX、CONCURRENCY）被禁止，时间聚合是自动的，且每个 metric 都有自己的属性。在查询 metrics 数据集（gauge、counter、histogram、sum）、询问时间聚合（RATE、INCREASE、SUMMARIZE、LAST）、查找 metrics 数据集或发现 metric 名称与属性、调试意外的 metrics 查询结果，或查询 CPU、内存、磁盘 I/O、网络统计等基础设施指标时，使用此技能。不要用于指标埋点（使用 otel-instrumentation）、查询名称中含 "metrics" 的 event 数据集，或概念性问题（使用 observability-fundamentals）。
通过 RevOS MCP 服务查找和探索 RevOS 指标——即应用“指标”页面所列的组织语义模型度量：有哪些指标、每项指标汇总什么以及采用何种格式、哪些表、分段和仪表板卡片使用它，以及当前指标值是多少（按某个分段或若干条件计数，也可按维度拆分）。用户询问“我们有哪些指标”“有没有胜率 / ARR / 未关闭管道指标”“这个指标在哪里使用”“EMEA 分段的未关闭管道是多少”“按阶段划分的交易金额”，或希望像仪表板卡片那样查看某个指标的值时，都应使用此功能，即使他们没有提到“指标”。要将指标添加到仪表板，请使用 dashboards 功能；它以此功能为基础。
针对 Yahoo Fantasy Baseball 2K25 联盟，对单个 MLB 球员（击球员或投手）进行深度分析。通过网页搜索 FanGraphs（ATC 预测）、Baseball Savant（xwOBA/xBA/xERA）、MLB.com（打线、预定先发）、RotoWire（天气、伤病）和 RotoBaller（终结者深度），产出信号框架中定义的完整结构化球员信号集。为击球员输出 form_score、matchup_score、opportunity_score、daily_quality、regression_index、obp_contribution、sb_opportunity、role_certainty，为投手输出 qs_probability、k_ceiling、era_whip_risk、streamability_score、two_start_bonus、save_role_certainty。适用于需要分析球员、计算 daily_quality、计算回归指数、产出球员信号、运行击球员分析、运行投手分析，或为阵容优化器准备首发/替补输入时。
计算一笔拟议的 MLB 梦幻交易在全部 10 个 H2H 类别（R/HR/RBI/SB/OBP、K/ERA/WHIP/QS/SV）中的完整影响、赛季剩余时间的美元价值、位置灵活性、位置槽位价值期权、逆向选择先验，以及第 21-23 周的季后赛影响。生成带符号的裁决（accept / counter / reject），附理由，并在适用时给出具体的反报价。当用户提到 "trade evaluation"、"trade value"、"should I accept"、"trade delta"、"counter offer"，或粘贴来自 Yahoo 的交易提案时使用。在中间区间默认 COUNTER——纯粹的 REJECT 仅保留给明显掠夺性的报价。
使用 dbt-materialize 适配器通过 dbt 管理 Materialize 流式管道。涵盖物化（source、source_table、view、materialized_view、sink、table、seed）、profile 配置、索引创建、蓝绿部署（deploy_init、deploy_promote、deploy_cleanup）、集群管理、严格模式和测试。每当用户询问为 Materialize 编写 dbt 模型、为 Materialize 配置 dbt profile、对 Materialize 运行 dbt、使用 dbt 进行蓝绿或零停机部署、在 dbt 中创建 source 或 sink、排查 dbt-materialize 问题，或将现有 dbt 项目迁移到 Materialize 时，请使用此 skill。当用户在 dbt 语境下提到 dbt-materialize、materialized_view 物化、deploy_init、deploy_promote、deploy_await、strict_mode、refresh_interval、retain_history 或 partition_by 时也触发。
接收一组 npm 包名（你的或竞品的），从 npm API 获取 12 周的每日下载数据，计算每个包的 breakout 速度分数以识别曲棍球棒式增长，从 npm registry 和 GitHub API 获取维护者资料，并针对每个 breakout 包输出一份排名线索简报，包含是谁开发的、如何联系他们以及该说什么。当被要求在其成名前找到布道者、跟踪竞品包势头、识别 breakout npm 包、将 npm 维护者映射到 Twitter 或 GitHub，或从包增长信号中发现 DevTools 线索时使用。当用户说「从 npm 包中找线索」「谁维护这些 breakout 包」「跟踪 npm 下载趋势」「在成名前找到布道者」或「把 npm 维护者映射到 Twitter」时触发。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。