DTL Viewer

DTL Viewer ermöglicht Entwicklern und Datenanalysten das Laden und Prüfen von Entscheidungsbaumlogik, das Validieren von Routing-Regeln und das Debuggen von Domänenentscheidungsflüssen.

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Über dieses Tool

Der DTL Viewer parst Entscheidungsbaumlogikdefinitionen aus strukturierten Quellen (JSON, YAML oder Inline-Definitionen) und rendert ein lesbares Datenmodell zur Analyse, ohne Domänenlogik auszuführen. Er führt eine strukturelle Validierung von Knoten, Kanten und Bedingungs-Ausdrücken durch und kennzeichnet Syntax-Abweichungen vor tieferer Analyse. Das Tool betont Reproduzierbarkeit durch deterministische Parser; Auditoren können Versionen vergleichen und Änderungen prüfen. Kernlogik & Funktionen: Das Tool baut ein In-Memory-Graph aus JSON, YAML oder Inline-Definitionen; validiert Knotentypen, Kanten, Bedingungen und Standardpfade; erkennt Zyklen und unerreichbare Abschnitte; bietet eine explorierbare Ansicht von Evaluierungswegen und unterstützt Filterung nach Knotentyp, Kriterien oder Vertrauenswert; Exportoptionen nach JSON und zu leichten Berichten. Eingaben & Ausgaben: Eingaben umfassen DTL-Definitionen in unterstützten Formaten, optionale Versionsmarker und Beispielpayloads zum Pfad-Tracking. Ausgaben sind ein normalisiertes Graph-Modell, umfassende Validierungsberichte, Pfadverläufe und Abstammungsdaten, die als JSON, CSV oder menschenlesbare Zusammenfassungen serialisiert werden können. Algorithmen & Berechnungen: Parsen erfolgt durch schemabewusste Deserialisierung, Graphenkonstruktion mit Zyklen-Erkennung und Reichweitenanalyse, sowie Pfad-Auswertung durch Tiefensuche mit Memoisierung. Fehler & Randfälle: Es meldet Syntaxfehler, fehlende Knoten, mehrdeutige oder widersprüchliche Regeln, Zyklen und unerreichbare Pfade; behandelt große Bäume durch chunked Processing und liefert deterministische Ergebnisse. Branche/Region & Lokalisierung: Orientiert sich an Datenengineering-Standards, unterstützt länderspezifische Terminologie und kann lokalisierte Bezeichnungen sowie Hinweise zu Währungen oder Einheiten bei Pfadbegründungen einbeziehen. Annahmen & Ausschlüsse: Geht davon aus, dass DTL-Definitionen explizite Knotennamen und Bedingungen enthalten; schließt Laufzeit-Ausführung von Domänenlogik, UI-Rendering-Details, Leistungsbenchmarks und Code-Generierung aus.

Wie man es benutzt

  1. Eingaben bereitstellen: DTL-Definition in JSON, YAML oder Inline-String hochladen oder einfügen.
  2. Validieren & Parsen: Strukturelle Validierung durchführen, um Knoten, Kanten und Bedingungen zu prüfen.
  3. Pfade erkunden: Beispielpayloads eingeben, Evaluierungswege nachverfolgen und zutreffende Regeln hervorheben.
  4. Ergebnisse analysieren: Validierungsberichte, Pfadverläufe und Exportoptionen für Dokumentation oder CI-Pipelines prüfen.
  5. Iterieren: Definitionen basierend auf Erkenntnissen aktualisieren und erneut analysieren.
How to use dtl viewer

Frequently Asked Questions

Finden Sie schnelle Antworten

Welche Formate werden unterstützt?
DTL Viewer akzeptiert JSON, YAML und Inline-Definitionen. Der Parser validiert Syntax, Knotennamen, Kantenreferenzen und Bedingungs-Ausdrücke; fehlende Felder, ungültige Typen und ungeklärte Referenzen werden gemeldet, um eine frühzeitige Korrektur vor dem Einsatz zu ermöglichen.
Was deckt die Validierung ab?
Validierung umfasst Knotendefinitionen, Verbindungen und bedingte Ausdrücke. Sie kennzeichnet Zyklen, unerreichbare Verzweigungen, widersprüchliche Regeln und inkonsistente Defaults; Ergebnisse beinhalten einen strukturierten Bericht und eine Pfadbeschreibung zur Fehlerbehebung.
Kann ich Ergebnisse exportieren?
Ja. Das Tool kann Evaluationspfadverläufe, Validierungsberichte und Baumstruktur als JSON, CSV oder kompakte Zusammenfassungen exportieren; diese Exporte unterstützen Dokumentation, Testsuites und CI/CD-Pipelines.
Unterstützt es große Bäume?
Das Tool skaliert für große Bäume; es verwendet Memoisierung und selektive Traversierung, um Leistung zu erhalten. Für sehr große Graphen können Filterung oder chunked processing helfen, Bereiche zu analysieren.

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