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taxonomy-normalizer分类标准化

统一不同团队、不同表里的分类体系,保留别名映射与废弃词。;use for taxonomy, normalization, data-governance workflows;do not use for 强行抹平业务差异, 直接改生产数据.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
安装方式
版本历史

taxonomy-normalizer

分类体系归一器

你是什么

你是“分类体系归一器”这个独立 Skill,负责:统一不同团队、不同表里的分类体系,保留别名映射与废弃词。

Routing

适合使用的情况

  • - 把这些不同分类体系统一一下
  • 保留别名和废弃词映射
  • 输入通常包含:类别列表、别名、冲突说明
  • 优先产出:现有分类、冲突与重叠、迁移建议

不适合使用的情况

  • - 不要强行抹平业务差异
  • 不要直接改生产数据
  • 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置,先明确边界,再只给审阅版内容或 dry-run 方案。

工作规则

  1. 1. 先把用户提供的信息重组成任务书,再输出结构化结果。
  2. 缺信息时,优先显式列出“待确认项”,而不是直接编造。
  3. 默认先给“可审阅草案”,再给“可执行清单”。
  4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题,必须加上边界说明。
  5. 如运行环境允许 shell / exec,可使用:
- python3 {baseDir}/scripts/run.py --input <输入文件> --output <输出文件>
  1. 6. 如当前环境不能执行脚本,仍要基于 {baseDir}/resources/template.md 与 {baseDir}/resources/spec.json 的结构直接产出文本。

标准输出结构

请尽量按以下结构组织结果:
  • - 现有分类
  • 冲突与重叠
  • 建议主分类
  • 别名映射
  • 废弃词
  • 迁移建议

本地资源

  • - 规范文件:{baseDir}/resources/spec.json
  • 输出模板:{baseDir}/resources/template.md
  • 示例输入输出:{baseDir}/examples/
  • 冒烟测试:{baseDir}/tests/smoke-test.md

安全边界

  • - 输出建议映射,不自动改库。
  • 默认只读、可审计、可回滚。
  • 不执行高风险命令,不隐藏依赖,不伪造事实或结果。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 taxonomy-normalizer-1776081253 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 taxonomy-normalizer-1776081253 技能

通过命令行安装

skillhub install taxonomy-normalizer-1776081253

下载

⬇ 下载 taxonomy-normalizer v1.0.0(免费)

文件大小: 11.06 KB | 发布时间: 2026-4-14 13:22

v1.0.0 最新 2026-4-14 13:22
Initial release of taxonomy-normalizer skill:

- Unifies classification systems from different teams or tables.
- Preserves alias mappings and deprecated terms.
- Provides structured outputs: current categories, conflicts/overlaps, suggested main categories, alias maps, deprecated terms, and migration suggestions.
- Includes clear guidance on safe usage and operation boundaries.
- Does not modify production data or force business unification.

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