技能介绍

要解决的具体问题

对接 ERP、开放平台或内部中台时，常见情况是对方返回的字段名和你数据库里的字段 key 不一致：customer_id、custNo、客户编号 可能指向同一含义。多数据源合并和表头结构化也面临同样问题，人工维护映射表既慢又容易漏。

技能如何工作

field-aligner 提供一组纯函数，把任意来源字段名映射到规范字段 key。核心函数包括：

normalize(name)：先做归一化，通常转小写并去掉下划线、连字符和空格。
buildVocabulary(input)：把 {key:[aliases]} 或 [{key,aliases}] 整理成统一结构。
matchField(name, vocabulary, opts?)：对单个字段做匹配，返回 key、matched、score、via。
batchMatchFields(names, vocabulary, opts?)：批量处理字段列表。
DEFAULT_VOCABULARY：内置一份通用示例词表，适合先跑通流程再替换。

匹配策略分两层：先做精确匹配，归一化后 key 或任一别名完全相等，返回 via:'exact'；再按子串包含做模糊匹配，重叠长度越长分数越高，达到 fuzzyThreshold（默认 0.6）才命中。未命中会返回 key:null、matched:false、via:'none'。

适用边界与注意点

这个技能适合字段别名相对有限、业务含义明确的场景，比如订单、客户、商品、地址等标准字段。如果两个别名只是短字符串包含，容易受阈值影响，需要结合实际词表调参。词汇表可注入，所以不要把默认词表当成全行业标准；跨系统合并时建议先抽样跑 batchMatchFields，人工确认 via:'fuzzy' 的结果后再写入下游。