Similarité de la Terminologie de Télémétrie

Ce qu'il fait

Cette compétence évalue les noms de champs de télémétrie sur cinq couches (normalisation, correspondance floue syntaxique, vérifications taxonomiques WordNet, similarité d'intégration sémantique et recherche canonique optionnelle par rapport à OTel/OCSF/CloudEvents). Elle émet des scores bruts et des ancres canoniques afin qu'un agent puisse décider des propositions de renommage de manière déterministe.

Quand l'utiliser

Utilisez ceci lors de l'audit de schémas de journalisation/télémétrie, de la comparaison de deux schémas JSON/JSONL, de la détection d'incohérences de style de nommage (trace_id vs traceId) ou de la préparation de propositions de renommage structurées pour examen. Fonctionne bien comme phase de scoring déterministe alimentant une phase de proposition pilotée par LLM.

Ce qui est inclus

• Scripts : script d'analyse dans references/ (term_similarity.py).
• Références : references/proposer-prompt.md pour les modèles de prompt de la Phase 2 et un dictionnaire d'abréviations.
• Instructions : exemples d'utilisation pour des listes de champs directes, l'extraction JSONL, les comparaisons de schémas et les paramètres contrôlant la taille de la sortie et les recherches canoniques.

Agents compatibles

Agents capables d'exécuter des scripts Python et de gérer des téléchargements de modèles locaux (par exemple, Claude Code, intégrations LLM locales compatibles Python).