Schema 校验方法

TIDAS 数据结构基于 JSON Schema 定义。正式的批量校验入口是统一 Rust CLI 的 tidas validate，它离线使用随 v0.1.1 二进制发布且经过完整性校验的 JSON Schema、ILCD XSD 和规则资源，不依赖外部源码目录或 Python 环境。

验证 TIDAS JSON 包

tidas validate ./tidas-package \
  --input-format tidas-json \
  --issues ./issues.jsonl \
  --format json

输入目录是位置参数，应包含规范的 TIDAS 分类子目录。
--issues 原子写入完整、确定性的 JSONL 问题流。
--format json 只在 stdout 输出稳定的机器可读报告；诊断和进度使用 stderr。
--report <path> 可把完整报告原子写入文件。

验证 ILCD XML 包

tidas validate ./ilcd-package \
  --input-format ilcd-xml \
  --issues ./issues.jsonl \
  --format json

验证器只使用二进制内嵌的完整性锁定 XSD，并复用离线校验上下文。

检查验证器指纹

在需要可复现证据的 CI 或批处理工作流中，先记录验证协议、引擎和 Schema 锁指纹：

tidas validate --describe --format json
tidas version --format json

document-validation-batch.v1 协议还可对清单中精确列出的文档生成确定性的问题事件和最终证据哈希：

tidas validate ./batch-root \
  --protocol document-validation-batch.v1 \
  --input-manifest ./document-validation-batch.v1.jsonl \
  --events ./validation-events.jsonl \
  --format json

验证内容概览

TIDAS 的数据验证机制结合了两类校验能力：

1. 结构校验（JSON Schema 标准）

校验字段是否缺失（required）
校验字段类型是否匹配（string, number 等）
校验字段值是否符合定义（format, enum 等）
支持模块间引用解析（$ref）

2. 包级和分类逻辑校验

适用于 flows、processes、sources 等分类结构：

层级检查：字段 @level 顺序是否正确
代码规则：子项是否以父项代码为前缀
流程分类行业匹配规则：行业编码是否满足国家标准映射逻辑
引用与包结构检查：按锁定资源检查跨模块引用和包级约束

验证结果输出

普通校验报告提供有界的问题计数和问题流哈希；--issues 文件保留完整问题。文档问题表示扫描已完成，可通过报告与退出状态区分数据问题和协议/运行失败。自动化应解析 --format json 的稳定报告，而不是匹配人类可读文本。

如需了解 JSON Schema 的字段与模块，请前往数据结构（JSON Schema）。安装、平台支持与旧命令迁移见统一 TIDAS CLI。