·schema-normalizer
</>

schema-normalizer

willoscar/research-units-pipeline-skills

Normalisieren Sie die Skill-übergreifenden JSONL-Schnittstellen (IDs + Titel + Zitierschlüsselformate), damit nachgelagerte Skills nicht auf Best-Effort-Joins angewiesen sind. **Auslöser**: Schema-Normalisierung, JSONL-Vertrag, Schnittstellendrift, Join-Drift, Schemaveränderung, Schemaveränderung. **Verwenden Sie es, wenn**: Sie C2-C4-JSONL-Artefakte (Gliederung/Briefs/Bindungen/Pakete/Anker) generiert haben und deterministische, stabile Felder vor Selbstschleifen/Schreiben benötigen. **Überspringen, wenn**: Sie die Umfragepipelines nicht verwenden oder der Arbeitsbereich bereits über ein neues PASS „output/SCHEMA_NORMALIZATION_REPORT.md“ für die aktuellen Artefakte verfügt. **Netzwerk**: keines. **Leitplanke**: KEINE PROSA; nur deterministische Transformationen; keine Beweise/Behauptungen erfinden; Füllen Sie nur fehlende IDs/Titel aus „outline/outline.yml“ aus.

14Installationen·0Trend·@willoscar

Installation

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

SKILL.md

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):

Normalisieren Sie die Skill-übergreifenden JSONL-Schnittstellen (IDs + Titel + Zitierschlüsselformate), damit nachgelagerte Skills nicht auf Best-Effort-Joins angewiesen sind. **Auslöser**: Schema-Normalisierung, JSONL-Vertrag, Schnittstellendrift, Join-Drift, Schemaveränderung, Schemaveränderung. **Verwenden Sie es, wenn**: Sie C2-C4-JSONL-Artefakte (Gliederung/Briefs/Bindungen/Pakete/Anker) generiert haben und deterministische, stabile Felder vor Selbstschleifen/Schreiben benötigen. **Überspringen, wenn**: Sie die Umfragepipelines nicht verwenden oder der Arbeitsbereich bereits über ein neues PASS „output/SCHEMA_NORMALIZATION_REPORT.md“ für die aktuellen Artefakte verfügt. **Netzwerk**: keines. **Leitplanke**: KEINE PROSA; nur deterministische Transformationen; keine Beweise/Behauptungen erfinden; Füllen Sie nur fehlende IDs/Titel aus „outline/outline.yml“ aus. Quelle: willoscar/research-units-pipeline-skills.

Original anzeigen

Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill schema-normalizer
Kategorie
</>Entwicklung
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-01
Aktualisiert
2026-02-18

Schnelle Antworten

Was ist schema-normalizer?

Normalisieren Sie die Skill-übergreifenden JSONL-Schnittstellen (IDs + Titel + Zitierschlüsselformate), damit nachgelagerte Skills nicht auf Best-Effort-Joins angewiesen sind. **Auslöser**: Schema-Normalisierung, JSONL-Vertrag, Schnittstellendrift, Join-Drift, Schemaveränderung, Schemaveränderung. **Verwenden Sie es, wenn**: Sie C2-C4-JSONL-Artefakte (Gliederung/Briefs/Bindungen/Pakete/Anker) generiert haben und deterministische, stabile Felder vor Selbstschleifen/Schreiben benötigen. **Überspringen, wenn**: Sie die Umfragepipelines nicht verwenden oder der Arbeitsbereich bereits über ein neues PASS „output/SCHEMA_NORMALIZATION_REPORT.md“ für die aktuellen Artefakte verfügt. **Netzwerk**: keines. **Leitplanke**: KEINE PROSA; nur deterministische Transformationen; keine Beweise/Behauptungen erfinden; Füllen Sie nur fehlende IDs/Titel aus „outline/outline.yml“ aus. Quelle: willoscar/research-units-pipeline-skills.

Wie installiere ich schema-normalizer?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill schema-normalizer Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

Wo ist das Quell-Repository?

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