·schema-normalizer
</>

schema-normalizer

قم بتطبيع واجهات JSONL عبر المهارات (المعرفات + العناوين + تنسيقات مفاتيح الاقتباس) بحيث لا تعتمد المهارات النهائية على الصلات ذات أفضل الجهود. **المشغل**: تطبيع المخطط، عقد jsonl، انحراف الواجهة، انجراف الانضمام، التطبيع، ترحيل المخطط. **استخدم عندما**: لقد قمت بإنشاء عناصر C2-C4 JSONL (المخطط التفصيلي/الموجزات/الارتباطات/الحزم/المثبتات) وتريد حقولًا حتمية ومستقرة قبل الحلقات الذاتية/الكتابة. **تخطي إذا**: أنت لا تستخدم مسارات المسح، أو أن مساحة العمل تحتوي بالفعل على PASS جديد `output/SCHEMA_NORMALIZATION_REPORT.md` للعناصر الحالية. **الشبكة**: لا يوجد. **الدرابزين**: لا يوجد نثر؛ التحويلات الحتمية فقط؛ لا تخترع الأدلة/الادعاءات؛ قم فقط بملء المعرفات/العناوين المفقودة من `outline/outline.yml`.

20التثبيتات·1الرائج·@willoscar

التثبيت

$npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill schema-normalizer

كيفية تثبيت schema-normalizer

ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي schema-normalizer بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر

  1. افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
  2. نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill schema-normalizer
  3. تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

المصدر: willoscar/research-units-pipeline-skills.

Purpose: close a common failure mode in skills-first pipelines: schema drift across JSONL artifacts.

When fields are inconsistent (missing ids/titles, mixed citation-key formats), downstream skills start doing best-effort joins and fragile parsing. This skill makes the interface explicit and deterministic.

Within these C2-C4 JSONL artifacts, normalize citation keys so they are raw BibTeX keys (no @ prefix):

قم بتطبيع واجهات JSONL عبر المهارات (المعرفات + العناوين + تنسيقات مفاتيح الاقتباس) بحيث لا تعتمد المهارات النهائية على الصلات ذات أفضل الجهود. **المشغل**: تطبيع المخطط، عقد jsonl، انحراف الواجهة، انجراف الانضمام، التطبيع، ترحيل المخطط. **استخدم عندما**: لقد قمت بإنشاء عناصر C2-C4 JSONL (المخطط التفصيلي/الموجزات/الارتباطات/الحزم/المثبتات) وتريد حقولًا حتمية ومستقرة قبل الحلقات الذاتية/الكتابة. **تخطي إذا**: أنت لا تستخدم مسارات المسح، أو أن مساحة العمل تحتوي بالفعل على PASS جديد `output/SCHEMA_NORMALIZATION_REPORT.md` للعناصر الحالية. **الشبكة**: لا يوجد. **الدرابزين**: لا يوجد نثر؛ التحويلات الحتمية فقط؛ لا تخترع الأدلة/الادعاءات؛ قم فقط بملء المعرفات/العناوين المفقودة من `outline/outline.yml`. المصدر: willoscar/research-units-pipeline-skills.

حقائق جاهزة للاقتباس

حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.

أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill schema-normalizer
الفئة
</>أدوات التطوير
موثق
أول ظهور
2026-02-01
آخر تحديث
2026-03-11

Browse more skills from willoscar/research-units-pipeline-skills

إجابات سريعة

ما هي schema-normalizer؟

قم بتطبيع واجهات JSONL عبر المهارات (المعرفات + العناوين + تنسيقات مفاتيح الاقتباس) بحيث لا تعتمد المهارات النهائية على الصلات ذات أفضل الجهود. **المشغل**: تطبيع المخطط، عقد jsonl، انحراف الواجهة، انجراف الانضمام، التطبيع، ترحيل المخطط. **استخدم عندما**: لقد قمت بإنشاء عناصر C2-C4 JSONL (المخطط التفصيلي/الموجزات/الارتباطات/الحزم/المثبتات) وتريد حقولًا حتمية ومستقرة قبل الحلقات الذاتية/الكتابة. **تخطي إذا**: أنت لا تستخدم مسارات المسح، أو أن مساحة العمل تحتوي بالفعل على PASS جديد `output/SCHEMA_NORMALIZATION_REPORT.md` للعناصر الحالية. **الشبكة**: لا يوجد. **الدرابزين**: لا يوجد نثر؛ التحويلات الحتمية فقط؛ لا تخترع الأدلة/الادعاءات؛ قم فقط بملء المعرفات/العناوين المفقودة من `outline/outline.yml`. المصدر: willoscar/research-units-pipeline-skills.

كيف أثبّت schema-normalizer؟

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill schema-normalizer بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

أين مستودع المصدر؟

https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills

التفاصيل

الفئة
</>أدوات التطوير
المصدر
skills.sh
أول ظهور
2026-02-01