Best use case
event-stream-ingestion is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
用于新闻/公告/工单流的事件流接入原子 skill,适用于通用行业数据接入场景。
Teams using event-stream-ingestion should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/event-stream-ingestion/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How event-stream-ingestion Compares
| Feature / Agent | event-stream-ingestion | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
用于新闻/公告/工单流的事件流接入原子 skill,适用于通用行业数据接入场景。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 事件流接入 Skill
## 数据来源
本 Skill 支持多种事件流数据输入格式,核心数据来源包括:
### 1. 事件流类型
- **新闻流**:新闻事件流、资讯事件流
- **公告流**:公告事件流、通知事件流
- **工单流**:工单事件流、任务事件流
- **其他事件流**:日志事件流、监控事件流
### 2. 数据源类型
- **消息队列**:Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等
- **API接口**:事件API、Webhook API
- **数据库**:事件数据库、日志数据库
- **文件流**:日志文件、事件文件
### 3. 数据格式要求
- **连接信息**:消息队列连接信息、API端点地址
- **认证信息**:用户名密码、API密钥、Token
- **订阅配置**:事件订阅配置、过滤规则
- **数据格式**:事件数据格式和编码方式
### 4. 事件特征
- **事件频率**:高频事件、低频事件
- **事件规模**:小规模事件、大规模事件
- **事件类型**:单一类型事件、混合类型事件
- **事件实时性**:实时事件、延迟事件
> 说明:本 Skill 不包含事件源配置功能,需要用户提供事件流连接信息。建议事件流稳定可靠,以便进行准确的事件接入。
---
## 功能
本 Skill 提供全面的事件流接入能力,涵盖多种接入功能:
### 1. 事件流连接
- **连接管理**:管理事件流连接
- **连接验证**:验证事件流连接
- **连接监控**:监控事件流状态
- **连接优化**:优化连接性能
### 2. 事件订阅
- **主题订阅**:订阅事件主题
- **过滤订阅**:基于条件过滤订阅
- **多主题订阅**:订阅多个事件主题
- **动态订阅**:动态调整订阅配置
### 3. 事件接收
- **实时接收**:实时接收事件数据
- **批量接收**:批量接收事件数据
- **增量接收**:增量接收事件数据
- **断点续传**:支持断点续传功能
### 4. 事件解析
- **事件解析**:解析事件数据格式
- **事件分类**:对事件进行分类
- **事件标签**:为事件添加标签
- **事件提取**:提取事件关键信息
### 5. 事件处理
- **事件过滤**:过滤不需要的事件
- **事件转换**:转换事件格式
- **事件聚合**:聚合相关事件
- **事件去重**:去除重复事件
### 6. 高级处理功能
- **事件存储**:存储事件数据
- **事件索引**:建立事件索引
- **事件查询**:支持事件查询功能
- **接入报告**:生成事件接入报告
---
## 使用示例
### 输出示例
```json
{
"source_info": {
"source_type": "message_queue",
"source_name": "kafka_cluster",
"topics": ["news", "announcements", "tickets"],
"consumer_group": "event_ingestion_group"
},
"ingestion_config": {
"subscription_mode": "subscribe",
"filter_rules": {
"event_type": ["news", "announcement"],
"priority": ["high", "medium"]
},
"batch_size": 100,
"processing_mode": "real_time"
},
"ingestion_results": {
"total_events": 10000,
"processed_events": 9800,
"failed_events": 200,
"ingestion_time": "2024-03-15T10:00:00",
"duration": "3600s"
},
"event_samples": [
{
"event_id": "EVT001",
"event_type": "news",
"event_topic": "news",
"event_time": "2024-03-15T10:00:00",
"event_data": {
"title": "市场动态",
"content": "事件内容...",
"source": "财经新闻"
},
"metadata": {
"priority": "high",
"category": "market"
},
"processed": true
}
],
"statistics": {
"events_received": 10000,
"events_processed": 9800,
"events_stored": 9800,
"processing_rate": "2.7 events/s",
"success_rate": 0.98
}
}
```
---
## 注意事项与限制
### 1. 事件流要求
- 事件流需要稳定可靠
- 连接信息需要准确
- 订阅配置需要正确
### 2. 事件处理性能
- 高频事件可能影响性能
- 需要合理设置批处理大小
- 需要优化处理流程
### 3. 事件数据质量
- 事件数据质量影响处理结果
- 需要验证事件完整性
- 异常事件需要处理
### 4. 事件去重
- 需要识别重复事件
- 去重策略需要选择
- 可能影响事件顺序
### 5. 使用限制
- 本 Skill 不包含事件源管理功能
- 接入结果需要人工复核
- 复杂事件流可能需要特殊处理
---
## 参考资料
- 见 references/ 目录中的相关文档,包括:
- 事件流接入方法手册
- 消息队列配置指南
- 事件处理策略说明
- 性能优化指南Related Skills
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