data-schema-knowledge-modeling

SKILL.md

Create rigorous, validated models of entities, relationships, and constraints that enable correct system implementation, knowledge representation, and semantic reasoning.

Data schema & knowledge modeling is the process of formally defining:

Ask user for domain description, core use cases (what queries/operations will this support), existing data (if migration/integration), performance/scale requirements, and technology constraints (SQL vs NoSQL vs graph database). Understanding use cases shapes the model - OLTP vs OLAP vs graph traversal require different designs. See Schema Types for guidance.

Wird verwendet, wenn Sie Datenbankschemata entwerfen, Domänenentitäten und -beziehungen klar modellieren, Wissensgraphen oder Ontologien erstellen, API-Datenmodelle erstellen, Systemgrenzen und Invarianten definieren, zwischen Datenmodellen migrieren, Taxonomien oder Hierarchien einrichten, Benutzer „Schema“, „Datenmodell“, „Entitäten“, „Beziehungen“, „Ontologie“, „Wissensgraph“ erwähnen oder wenn verstreute/inkonsistente Datenstrukturen eine Formalisierung benötigen. Quelle: lyndonkl/claude.

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