Best use case
field-mapping-normalization is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
用于异构字段统一的字段映射与标准化原子 skill,适用于通用行业数据接入场景。
Teams using field-mapping-normalization should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
$curl -o ~/.claude/skills/field-mapping-normalization/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/aifinlab/FinClaw/main/skills/archive/field-mapping-normalization/SKILL.md"
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/field-mapping-normalization/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How field-mapping-normalization Compares
| Feature / Agent | field-mapping-normalization | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
用于异构字段统一的字段映射与标准化原子 skill,适用于通用行业数据接入场景。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 字段映射与标准化 Skill
## 数据来源
本 Skill 支持多种异构数据输入格式,核心数据来源包括:
### 1. 数据源类型
- **数据库**:多个不同结构的数据库
- **API接口**:多个不同格式的API接口
- **文件数据**:多个不同格式的文件
- **系统数据**:多个不同系统的数据
### 2. 字段特征
- **字段名称**:不同命名规则的字段名称
- **字段类型**:不同数据类型的字段
- **字段格式**:不同格式的字段值
- **字段单位**:不同单位的字段值
### 3. 数据格式要求
- **源数据**:需要映射的源数据
- **目标数据**:目标数据格式和结构
- **映射规则**:字段映射规则和转换规则
- **标准规范**:字段标准规范定义
### 4. 映射特征
- **映射类型**:一对一映射、一对多映射、多对一映射
- **映射复杂度**:简单映射、复杂映射
- **映射规则**:规则映射、自定义映射
- **映射范围**:部分字段映射、全字段映射
> 说明:本 Skill 不包含数据采集功能,需要用户提供源数据和映射规则。建议映射规则清晰明确,以便进行准确的字段映射和标准化。
---
## 功能
本 Skill 提供全面的字段映射与标准化能力,涵盖多种映射功能:
### 1. 字段映射
- **字段名称映射**:映射不同名称的字段
- **字段类型映射**:映射不同类型的字段
- **字段格式映射**:映射不同格式的字段
- **字段单位映射**:映射不同单位的字段
### 2. 字段标准化
- **字段名称标准化**:标准化字段名称
- **字段类型标准化**:标准化字段类型
- **字段格式标准化**:标准化字段格式
- **字段值标准化**:标准化字段值
### 3. 数据转换
- **格式转换**:转换数据格式
- **类型转换**:转换数据类型
- **单位转换**:转换数据单位
- **编码转换**:转换数据编码
### 4. 映射规则管理
- **规则定义**:定义字段映射规则
- **规则验证**:验证映射规则的有效性
- **规则应用**:应用映射规则到数据
- **规则优化**:优化映射规则性能
### 5. 数据验证
- **映射完整性验证**:验证映射的完整性
- **映射准确性验证**:验证映射的准确性
- **数据一致性验证**:验证数据的一致性
- **标准化结果验证**:验证标准化结果
### 6. 高级处理功能
- **批量映射**:批量处理多个字段映射
- **增量映射**:增量更新字段映射
- **映射报告**:生成字段映射报告
- **映射监控**:监控映射过程和结果
---
## 使用示例
### 输出示例
```json
{
"source_info": {
"source_data": "financial_data.csv",
"source_format": "csv",
"field_count": 20
},
"target_info": {
"target_format": "standard_financial",
"target_schema": "financial_schema_v1"
},
"mapping_rules": [
{
"source_field": "revenue",
"target_field": "营业收入",
"standard_field": "revenue",
"mapping_type": "direct",
"transformation": {
"type": "unit_conversion",
"from_unit": "USD",
"to_unit": "CNY",
"exchange_rate": 7.2
}
},
{
"source_field": "profit",
"target_field": "净利润",
"standard_field": "net_income",
"mapping_type": "direct",
"transformation": null
}
],
"mapping_results": {
"total_fields": 20,
"mapped_fields": 18,
"unmapped_fields": 2,
"mapping_time": "2024-03-15T10:00:00",
"duration": "5s"
},
"normalized_data": {
"sample_records": [
{
"revenue": 7200000000,
"net_income": 200000000,
"standard_format": true
}
]
},
"statistics": {
"fields_mapped": 18,
"fields_normalized": 18,
"mapping_accuracy": 0.95,
"normalization_accuracy": 0.97
}
}
```
---
## 注意事项与限制
### 1. 映射规则要求
- 映射规则需要清晰明确
- 规则需要覆盖所有字段
- 规则需要验证有效性
### 2. 数据转换准确性
- 标准转换准确率较高
- 复杂转换可能需要特殊处理
- 单位转换需要正确汇率
### 3. 字段标准化
- 标准字段标准化准确率较高
- 非标准字段可能需要人工处理
- 字段值标准化需要正确处理
### 4. 数据一致性
- 需要保证映射后数据一致性
- 需要验证映射结果
- 异常数据需要处理
### 5. 使用限制
- 本 Skill 不包含数据采集功能
- 映射结果需要人工复核
- 复杂映射可能需要特殊处理
---
## 参考资料
- 见 references/ 目录中的相关文档,包括:
- 字段映射与标准化方法手册
- 字段标准规范定义
- 映射规则配置指南
- 性能优化指南Related Skills
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## 描述
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