Schema 数据校验

解决数据“带病入库”的痛点

在处理客户 JSON 导入或接口载荷自检时，最让人头疼的莫过于数据里藏着格式错误却直到入库或下游消费时才暴露出来。这种“带病入库”往往会导致后续排查困难，甚至引发脏数据蔓延。本技能旨在在数据落盘或提交前，建立一道坚固的本地校验防线。

基于 AJV 的纯本地校验机制

技能底层依赖 AJV（推荐 Ajv2020 或项目既有大版本）与 JSON Schema 进行校验。它的核心逻辑非常纯粹：Schema 与数据均为纯 JSON，不夹杂任何额外的业务逻辑代码。

当校验失败时，它不会抛出难以阅读的英文堆栈，而是返回结构化的 errors[] 列表，包含明确的错误路径与中文信息。为了提升开发体验，默认开启 allErrors: true，确保一次校验就能列出所有潜在问题，而不是修一个报错再等下一个。错误文案已做好本地化映射，并建议在 UI 中将错误列表贴近对应字段展示。

边界与硬约束

虽然校验能力灵活，但必须遵守几项硬约束以保证安全性与稳定性：

• 完全离线：严禁发起任何网络请求。若 Schema 中使用了 $ref 引用远程地址，默认禁用或必须给出明确警告。
• 业务解耦：内置了如必填 name、手机号正则、枚举阶段等常见规则，但这只是示例，实际业务中应替换为自己的 Schema。
• 自测要求：在正式接入前，需通过自测验证（如确认缺失 name 或错误手机号会失败，合法对象正常通过）。