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.

À utiliser lors de la conception de schémas de base de données, de la nécessité de modéliser clairement les entités et les relations de domaine, de créer des graphiques de connaissances ou des ontologies, de créer des modèles de données API, de définir les limites et les invariants du système, de migrer entre les modèles de données, d'établir des taxonomies ou des hiérarchies, l'utilisateur mentionne "schéma", "modèle de données", "entités", "relations", "ontologie", "graphe de connaissances", ou lorsque des structures de données dispersées/incohérentes doivent être formalisées. Source : lyndonkl/claude.

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