data-throughput-accelerator 是一份帮助 AI 加快大批数据落地并核对结果的 Skill。导入、补历史或表同步总追不上时，它先分清哪里慢、哪里仍有新增。
源数据提取、网络传输、转换、入库和对外表更新时间分别看。按文件、记录和时间范围测积压，再比较批大小、并发与处理位置；完成清单记录哪些文件已处理，重复运行也要避免重复写。
结束时报告发现量、本次处理量、各层新增量与剩余尾部，并让目标表和清单一致。不能只因为历史补齐跑完，就说正在持续增长的最新数据也已追上；失败项同样要保留。主文给的是核验路线与示范数字，实际提速需要真实负载测量，不能删原始数据来让指标显得更好。