·schema-normalizer
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schema-normalizer

willoscar/research-units-pipeline-skills

Normalice las interfaces JSONL entre habilidades (identificadores, títulos y formatos de claves de citas) para que las habilidades posteriores no dependan de uniones de mejor esfuerzo. **Activador**: normalización de esquema, contrato jsonl, deriva de interfaz, deriva de unión, 字段不一致, esquema 规范化. **Úselo cuando**: ha generado artefactos JSONL C2-C4 (esquema/briefs/enlaces/paquetes/anclajes) y desea campos deterministas y estables antes de los bucles automáticos/escritura. **Omitir si**: no está utilizando los canales de encuesta o el espacio de trabajo ya tiene un PASS `output/SCHEMA_NORMALIZATION_REPORT.md` nuevo para los artefactos actuales. **Red**: ninguna. **Barandilla**: SIN PROSA; transformaciones deterministas solamente; no inventar pruebas/afirmaciones; solo complete los identificadores/títulos que faltan en `outline/outline.yml`.

14Instalaciones·0Tendencia·@willoscar

Instalación

$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):

Normalice las interfaces JSONL entre habilidades (identificadores, títulos y formatos de claves de citas) para que las habilidades posteriores no dependan de uniones de mejor esfuerzo. **Activador**: normalización de esquema, contrato jsonl, deriva de interfaz, deriva de unión, 字段不一致, esquema 规范化. **Úselo cuando**: ha generado artefactos JSONL C2-C4 (esquema/briefs/enlaces/paquetes/anclajes) y desea campos deterministas y estables antes de los bucles automáticos/escritura. **Omitir si**: no está utilizando los canales de encuesta o el espacio de trabajo ya tiene un PASS `output/SCHEMA_NORMALIZATION_REPORT.md` nuevo para los artefactos actuales. **Red**: ninguna. **Barandilla**: SIN PROSA; transformaciones deterministas solamente; no inventar pruebas/afirmaciones; solo complete los identificadores/títulos que faltan en `outline/outline.yml`. Fuente: willoscar/research-units-pipeline-skills.

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Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill schema-normalizer
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
Primera vez visto
2026-02-01
Actualizado
2026-02-18

Respuestas rápidas

¿Qué es schema-normalizer?

Normalice las interfaces JSONL entre habilidades (identificadores, títulos y formatos de claves de citas) para que las habilidades posteriores no dependan de uniones de mejor esfuerzo. **Activador**: normalización de esquema, contrato jsonl, deriva de interfaz, deriva de unión, 字段不一致, esquema 规范化. **Úselo cuando**: ha generado artefactos JSONL C2-C4 (esquema/briefs/enlaces/paquetes/anclajes) y desea campos deterministas y estables antes de los bucles automáticos/escritura. **Omitir si**: no está utilizando los canales de encuesta o el espacio de trabajo ya tiene un PASS `output/SCHEMA_NORMALIZATION_REPORT.md` nuevo para los artefactos actuales. **Red**: ninguna. **Barandilla**: SIN PROSA; transformaciones deterministas solamente; no inventar pruebas/afirmaciones; solo complete los identificadores/títulos que faltan en `outline/outline.yml`. Fuente: willoscar/research-units-pipeline-skills.

¿Cómo instalo schema-normalizer?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill schema-normalizer Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

¿Dónde está el repositorio de origen?

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