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design-serialization-schema

pjt222
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关于

This skill helps developers design serialization schemas using JSON Schema, Protocol Buffers, or Apache Avro. It covers schema versioning, backward compatibility, validation rules, and evolution strategies for long-lived data formats. Use it when defining new API contracts, extending existing schemas without breaking consumers, or migrating between schema versions.

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主要方式
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
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/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
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git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/design-serialization-schema

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技能文档

設計序列化模式

建版本良好之序列化模式,俾其演化不傷使用者。

適用時機

  • 定新 API 合約或數據交換格式
  • 於既有模式增欄位而不傷使用者
  • 於模式版本之間遷移
  • 擇模式系統(JSON Schema、Protobuf、Avro)
  • 錄數據驗證規則以便自動執行

輸入

  • 必要:數據模型(實體關係、欄位類型、約束)
  • 必要:相容要求(誰消費此數據、舊格式須讀多久)
  • 選擇:待演化之既有模式
  • 選擇:性能要求(驗證速度、模式註冊中心整合)
  • 選擇:目標序列化格式(JSON、二進、欄式)

步驟

步驟一:擇模式系統

SystemFormatStrengthsBest For
JSON SchemaJSONWidely supported, flexible validationREST APIs, config validation
Protocol BuffersBinaryCompact, fast, strong typing, built-in evolutiongRPC, microservices
Apache AvroBinary/JSONSchema in data, excellent evolution supportKafka, data pipelines
XML Schema (XSD)XMLComprehensive typing, namespace supportEnterprise/legacy SOAP
TypeBox/ZodTypeScriptType inference, runtime validationTypeScript APIs

預期: 依生態、性能、演化需求擇定模式系統。 失敗時: 若未決,自 JSON Schema 始——工具支援最廣,可層疊於既有 JSON API 之上。

步驟二:設計核心模式

JSON Schema 示例:

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://example.com/schemas/measurement/v1",
  "title": "Measurement",
  "description": "A sensor measurement reading",
  "type": "object",
  "required": ["sensor_id", "value", "unit", "timestamp"],
  "properties": {
    "sensor_id": {
      "type": "string",
      "pattern": "^[a-z]+-[0-9]+$",
      "description": "Unique sensor identifier (lowercase-digits format)"
    },
    "value": {
      "type": "number",
      "description": "Measured value"
    },
    "unit": {
      "type": "string",
      "enum": ["celsius", "fahrenheit", "kelvin", "percent", "ppm"],
      "description": "Unit of measurement"
    },
    "timestamp": {
      "type": "string",
      "format": "date-time",
      "description": "ISO 8601 timestamp with timezone"
    },
    "metadata": {
      "type": "object",
      "additionalProperties": true,
      "description": "Optional key-value metadata"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

Protocol Buffers 示例:

syntax = "proto3";
package sensors.v1;

import "google/protobuf/timestamp.proto";

// Measurement represents a single sensor reading.
message Measurement {
  string sensor_id = 1;         // Unique sensor identifier
  double value = 2;             // Measured value
  Unit unit = 3;                // Unit of measurement
  google.protobuf.Timestamp timestamp = 4;
  map<string, string> metadata = 5; // Optional key-value metadata
}

enum Unit {
  UNIT_UNSPECIFIED = 0;
  UNIT_CELSIUS = 1;
  UNIT_FAHRENHEIT = 2;
  UNIT_KELVIN = 3;
  UNIT_PERCENT = 4;
  UNIT_PPM = 5;
}

Apache Avro 示例:

{
  "type": "record",
  "name": "Measurement",
  "namespace": "com.example.sensors",
  "doc": "A sensor measurement reading",
  "fields": [
    {"name": "sensor_id", "type": "string", "doc": "Unique sensor identifier"},
    {"name": "value", "type": "double", "doc": "Measured value"},
    {"name": "unit", "type": {"type": "enum", "name": "Unit", "symbols": ["CELSIUS", "FAHRENHEIT", "KELVIN", "PERCENT", "PPM"]}},
    {"name": "timestamp", "type": {"type": "long", "logicalType": "timestamp-millis"}},
    {"name": "metadata", "type": ["null", {"type": "map", "values": "string"}], "default": null}
  ]
}

預期: 模式自帶文檔,有描述、約束、明確類型定義。 失敗時: 數據模型尚未穩定時,標模式為 draft,勿推至註冊中心。

步驟三:籌模式演化

相容規則:

ChangeBackwards Compatible?Forwards Compatible?Safe?
Add optional fieldYesYesYes
Add required fieldNoYesNo (breaks existing consumers)
Remove optional fieldYesNoCareful (producers may still send)
Remove required fieldYesNoCareful
Rename a fieldNoNoNo (use alias + deprecation)
Change field typeNoNoNo (add new field, deprecate old)
Add enum valueYes (if consumers ignore unknown)NoDepends on implementation
Remove enum valueNoYesNo

安全演化策略:

  1. 唯加可選欄位,並附合理之預設值
  2. 永勿除或改名——棄用取而代之
  3. 於識別符中加版本v1v2
  4. 用模式註冊中心(二進格式之 Confluent Schema Registry 供 Avro/Protobuf 用)

Protobuf 演化規則:

// v1 — original
message Measurement {
  string sensor_id = 1;
  double value = 2;
  Unit unit = 3;
}

// v2 — safe evolution
message Measurement {
  string sensor_id = 1;
  double value = 2;
  Unit unit = 3;
  // NEW: added in v2 — old clients ignore this field
  google.protobuf.Timestamp timestamp = 4;
  // DEPRECATED: use sensor_id instead
  reserved 6;
  reserved "old_sensor_name";
}

JSON Schema 版本化:

{
  "$id": "https://example.com/schemas/measurement/v2",
  "allOf": [
    {"$ref": "https://example.com/schemas/measurement/v1"},
    {
      "properties": {
        "location": {
          "type": "string",
          "description": "Added in v2: GPS coordinates"
        }
      }
    }
  ]
}

預期: 演化計劃有錄:何改為安、何須新版本。 失敗時: 破壞性變更不可免時,版本遞進(v1 → v2),遷移期間並行支援。

步驟四:實作模式驗證

# JSON Schema validation (Python)
from jsonschema import validate, ValidationError
import json

schema = json.load(open("measurement_v1.json"))

def validate_measurement(data: dict) -> list[str]:
    """Validate a measurement against the schema. Returns list of errors."""
    errors = []
    try:
        validate(instance=data, schema=schema)
    except ValidationError as e:
        errors.append(f"{e.json_path}: {e.message}")
    return errors

# Usage
errors = validate_measurement({"sensor_id": "s-01", "value": "not_a_number"})
# → ["$.value: 'not_a_number' is not of type 'number'"]
// TypeScript with Zod (runtime + compile-time)
import { z } from 'zod';

const MeasurementSchema = z.object({
  sensor_id: z.string().regex(/^[a-z]+-[0-9]+$/),
  value: z.number(),
  unit: z.enum(['celsius', 'fahrenheit', 'kelvin', 'percent', 'ppm']),
  timestamp: z.string().datetime(),
  metadata: z.record(z.string()).optional(),
});

type Measurement = z.infer<typeof MeasurementSchema>;

// Validation
const result = MeasurementSchema.safeParse(inputData);
if (!result.success) {
  console.error(result.error.issues);
}

預期: 所有入境數據於系統邊界(API 端點、文件攝取)皆行驗證。 失敗時: 錄驗證錯誤時附完整負載(敏感欄位刪之),以資除錯。

步驟五:錄模式

建模式文檔頁:

# Measurement Schema (v1)

## Overview
Represents a single sensor reading with metadata.

## Fields
| Field | Type | Required | Description | Constraints |
|-------|------|----------|-------------|-------------|
| sensor_id | string | Yes | Unique sensor ID | Pattern: `^[a-z]+-[0-9]+$` |
| value | number | Yes | Measured value | Any valid IEEE 754 double |
| unit | enum | Yes | Unit of measurement | One of: celsius, fahrenheit, kelvin, percent, ppm |
| timestamp | string | Yes | Reading time | ISO 8601 with timezone |
| metadata | object | No | Key-value pairs | String keys and values |

## Changelog
| Version | Date | Changes |
|---------|------|---------|
| v1 | 2025-03-01 | Initial schema |

## Compatibility
- **Backwards**: Consumers of v1 will continue to work with future versions
- **Policy**: Only additive, optional field changes between minor versions

預期: 文檔自動生成或與模式定義同步。 失敗時: 文檔與模式偏離時,加 CI 檢查以對照模式原本驗證之。

驗證

  • 模式系統合於用例(JSON Schema、Protobuf、Avro)
  • 所有欄位皆有類型、描述、約束
  • 必要與可選欄位皆明示
  • 演化策略已錄(安全變更、版本化政策)
  • 驗證已施於系統邊界
  • 模式已版本化並有變更日誌
  • 往返測試:序列化 → 反序列化 → 比對以證無數據丟失

常見陷阱

  • 過早強約束:新模式嚴驗阻迭代。初寬鬆(additionalProperties: true),後緊之。
  • 無預設值:加必要欄位而無預設即破壞所有舊數據。新欄位恆須預設。
  • 忽 null:許多模式未明理 null/缺失欄位。須明示可空與可選之別。
  • 版本於負載非於 URL:長壽數據(存儲、事件)之模式版本應嵌數據之中,非僅於端點 URL。
  • 列舉窮盡性:加新列舉值可致用窮盡 switch 之使用者崩潰。明示未知值須優雅處置。

相關技能

  • serialize-data-formats — 格式之擇與編解實作
  • implement-pharma-serialisation — 藥品序列化(法規模式)
  • write-validation-documentation — 受管制模式之驗證文檔

GitHub 仓库

pjt222/agent-almanac
路径: i18n/wenyan-lite/skills/design-serialization-schema
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agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

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