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.

데이터베이스 스키마를 설계할 때, 도메인 엔터티 및 관계를 명확하게 모델링해야 할 때, 지식 그래프 또는 온톨로지 구축, API 데이터 모델 생성, 시스템 경계 및 불변 정의, 데이터 모델 간의 마이그레이션, 분류법 또는 계층 구조 설정, 사용자가 "스키마", "데이터 모델", "엔티티", "관계", "온톨로지", "지식 그래프"를 언급할 때 또는 분산되거나 일관되지 않은 데이터 구조에 형식화가 필요할 때 사용합니다. 출처: lyndonkl/claude.

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