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field-aligner

Werkzeug zur Zuordnung und Angleichung chinesischer und englischer Feldnamen: Bildet unstrukturierte Feldnamen (Chinesisch/Englisch/CamelCase/Unterstrich) auf standardisierte Schlüssel ab, unterstützt Aliase und unscharfe Übereinstimmung. Ideal für die Integration von Drittanbieter-APIs, ERP-Feldbereinigung und Datenbereinigung.

Was ist field-aligner?

Field-Aligner ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Normalisierung und Zuordnung von Feldnamen aus beliebigen Quellen auf benutzerdefinierte Standardschlüssel. Es erkennt und verarbeitet Feldnamen in chinesischer und englischer Sprache, in CamelCase- oder Unterstrich-Schreibweise und unterstützt sowohl exakte als auch unscharfe (fuzzy) Übereinstimmungen mittels Teilstring-Ähnlichkeit. Das Tool ist als reine Funktion in Node.js (ESM, zero dependencies) implementiert und bietet einen einstellbaren Wortschatz sowie einen Standard-Wortschatz für allgemeine E-Commerce-Felder. Es ist besonders nützlich für Entwickler, die verschiedene Datenquellen integrieren, ERP-Systeme anbinden oder Datenbereinigungsprozesse automatisieren. Die Plattformunterstützung umfasst Node.js-Umgebungen mit ESM-Modulunterstützung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

field-aligner —— Feldnamen unscharf zuordnen und angleichen

Ordnet Feldnamen beliebiger Herkunft den von Ihnen definierten Standardschlüsseln zu. Erkennt Chinesisch/Englisch/CamelCase/Unterstrich gemischt. Reine Funktionsimplementierung (Node ESM, zero dependencies). Wortschatz kann injiziert werden, standardmäßig mit einem allgemeinen Beispielwortschatz.

Anwendungsszenarien

  • Integration von ERP / offenen Plattformen / internen Middleware-Systemen: Die Feldnamen des Gegenübers stimmen nicht mit Ihren eigenen überein.
  • Zusammenführung mehrerer Datenquellen: Verschiedene Systeme verwenden unterschiedliche Bezeichnungen für dasselbe Feld.
  • Strukturierung von Dokumenten / Tabellen: Abbildung von Tabellenköpfen auf Standardfelder.

Bereitgestellte Funktionen

FunktionBeschreibung
normalize(name)Normalisierung: Kleinschreibung + Entfernung von _-Leerzeichen
buildVocabulary(input)Wandelt {key:[aliases]} oder [{key,aliases}] in eine einheitliche Struktur um
matchField(name, vocabulary, opts?)Einzelfeldabgleich, gibt {key, matched, score, via} zurück
batchMatchFields(names, vocabulary, opts?)Batch-Abgleich
DEFAULT_VOCABULARYAllgemeiner Beispielwortschatz (E-Commerce / allgemeine Felder)

Abgleichsstrategie:

  1. Exakt: Nach Normalisierung ist key oder ein Alias genau gleich → via:'exact'
  2. Unscharf: Teilstring-Übereinstimmung (je länger die Überlappung, desto höher die Punktzahl), Punktzahl ≥ fuzzyThreshold (Standard 0.6) → via:'fuzzy'
  3. Keine Übereinstimmung → {key:null, matched:false, via:'none'}

Verwendung

import { matchField, batchMatchFields, DEFAULT_VOCABULARY } from './scripts/field-aligner.mjs';

// 1) Mit Standardwortschatz
const r = matchField('商品标题', DEFAULT_VOCABULARY);
// => { key: 'title', matched: true, score: 1, via: 'exact' }

// 2) Eigenen Wortschatz injizieren
const myVocab = {
  order_no:   ['订单号', '单号', 'orderNumber'],
  buyer_name: ['买家', '收货人', 'buyer'],
};
batchMatchFields(['订单号', '买家', '备注'], myVocab);
// => { 订单号:{key:'order_no',...}, 买家:{key:'buyer_name',...}, 备注:{key:null,...} }

Selbsttest

node scripts/field-aligner.mjs --selftest

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