awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descubre los mejores repositorios open-source con nuestra búsqueda potenciada por IA.

ExplorarBúsquedas curadasAlternativas open-sourceSoftware autohospedableBlogMapa del sitio
ProyectoServidor MCPAcerca deCómo clasificamosPrensa
Aviso legalPrivacidadTérminos
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

14 repositorios

Awesome GitHub RepositoriesSchema-Driven Validations

Automatically generates validation rules for presence, type, length, and uniqueness from database table constraints and indexes.

Distinct from Data Validation Schemas: Distinct from Data Validation Schemas: derives validations from live database schema metadata rather than from manually defined schema files or type definitions.

Explore 14 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Schema-Driven Validations. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Schema-Driven Validations GitHub Repositories

Encuentra los mejores repositorios con IA.Buscaremos los repositorios que mejor coincidan usando IA.
  • markdoc/markdocAvatar de markdoc

    markdoc/markdoc

    8,060Ver en GitHub↗

    Markdoc is a documentation content framework that extends standard Markdown with custom tags, typed schemas, and reusable components, parsing content into an abstract syntax tree and rendering it as React elements or HTML. It provides a structured authoring system where documents are processed through an AST-based pipeline, enabling validation, transformation, and flexible output generation. The framework distinguishes itself through a schema-driven validation pipeline that checks document structure and attribute values against defined rules, and a pluggable renderer architecture that accepts

    Checks document structure and attribute values against defined schemas during transformation to catch errors before rendering.

    TypeScriptauthoringdocumentationmarkdoc
    Ver en GitHub↗8,060
  • reconurge/flowsintAvatar de reconurge

    reconurge/flowsint

    6,979Ver en GitHub↗

    Flowsint is an open-source intelligence framework and reconnaissance orchestrator used for cybersecurity investigations. It functions as a containerized tool runner and data mapper, automating the collection of intelligence from open-source providers and APIs to profile targets and map threat intelligence. The platform distinguishes itself through a graph-based investigation interface, where processed raw intelligence is converted into nodes and edges to visualize relationships between entities. It allows for the creation of sequenced pipelines that chain data enrichment tools, enabling the o

    Enforces data formats and constraints using schema-driven validations during entity serialization.

    TypeScriptinvestigationosintpython
    Ver en GitHub↗6,979
  • express-validator/express-validatorAvatar de express-validator

    express-validator/express-validator

    6,238Ver en GitHub↗

    express-validator is a server-side input validation library designed specifically for Express.js applications. It provides middleware that validates and sanitizes incoming HTTP request data against developer-defined rules, collecting all validation failures into a single array for simultaneous error reporting rather than failing on the first error. The library offers a chainable validation API where rules are built by chaining methods on a validation chain object, enabling declarative specification of multiple validators and sanitizers for a single request field. Each validation chain operate

    Validation rules are defined declaratively using a schema object mapping field names to validation and sanitization configurations.

    TypeScriptexpressexpressjsjavascript
    Ver en GitHub↗6,238
  • goadesign/goaAvatar de goadesign

    goadesign/goa

    6,084Ver en GitHub↗

    Goa is a design-first Go framework that generates server and client code, documentation, and request validation from a single declarative domain-specific language (DSL). At its core, it provides a Go DSL for defining API endpoints, data types, and error models, which compiles into fully functional HTTP and gRPC server stubs, client packages, and OpenAPI specifications. The framework distinguishes itself through its plugin-extensible code generation pipeline, allowing custom code generation steps, middleware, or transport layers to be added via plugins. It supports multiple transport protocols

    Validates incoming requests automatically against the DSL-defined schema before reaching handler logic.

    Go
    Ver en GitHub↗6,084
  • tonsky/datascriptAvatar de tonsky

    tonsky/datascript

    5,767Ver en GitHub↗

    Datascript es un almacén de estado inmutable en memoria y un almacén de triples basado en esquemas. Gestiona el estado de la aplicación como una base de datos versionada, almacenando datos como hechos inmutables que consisten en una entidad, atributo, valor y transacción. El proyecto proporciona un motor lógico para ejecutar consultas Datalog con soporte para joins implícitos, reglas recursivas y negación. También cuenta con una API de extracción declarativa para recuperar grafos de entidades profundamente anidados y estructuras de datos relacionadas. La base de datos impone la integridad de los datos a través de restricciones basadas en esquemas y tipos de atributos. Admite transacciones atómicas, protocolos de almacenamiento conectables para persistencia e indexación de atributos B-tree para optimizar las búsquedas. El sistema está diseñado para su uso en entornos Clojure, ClojureScript y JavaScript.

    Validates data integrity and optimizes indexing by applying attribute types and uniqueness rules during transactions.

    Clojure
    Ver en GitHub↗5,767
  • katanaml/sparrowAvatar de katanaml

    katanaml/sparrow

    5,162Ver en GitHub↗

    Sparrow es una plataforma de extracción de documentos basada en LLM y un motor de inferencia visual diseñado para convertir imágenes y PDFs en datos estructurados validados. Funciona como un orquestador de flujos de trabajo agenticos que encadena tareas de clasificación, extracción y validación en pipelines de múltiples pasos. El sistema se distingue por una capa de inferencia agnóstica al backend que gestiona modelos en GPUs locales, Apple Silicon y proveedores en la nube. Emplea grounding visual basado en coordenadas para mapear el texto extraído a coordenadas precisas de cuadros delimitadores y utiliza dirección de modelos basada en pistas para guiar la atención y normalizar formatos de datos. La plataforma cubre flujos de trabajo de inteligencia documental, incluyendo procesamiento especializado de tablas basadas en imágenes para mantener la integridad estructural y validación basada en esquemas para verificar la exactitud de los campos extraídos. También proporciona un panel de análisis documental para monitorear el rendimiento de la API, analíticas de uso y el estado del sistema. La arquitectura incluye un sistema de extensión basado en plugins para integrar librerías de terceros utilizadas en indexación y orquestación.

    Verifies extracted document fields against predefined structural definitions to ensure data correctness.

    Pythonagentic-aicomputer-visiondocumentai
    Ver en GitHub↗5,162
  • jeremyevans/sequelAvatar de jeremyevans

    jeremyevans/sequel

    5,076Ver en GitHub↗

    Sequel is a relational database toolkit for Ruby that provides object-relational mapping, a fluent SQL query builder, and schema migration capabilities. It maps database tables to Ruby classes with support for associations, validations, lifecycle hooks, and eager loading, offering a comprehensive ORM layer for building data-centric applications. Sequel distinguishes itself through a plugin-based extension architecture that allows composable customization of models, databases, and datasets without relying on deep inheritance hierarchies. It includes a thread-safe connection pool with support f

    Sequel automatically creates presence, type, length, and uniqueness validations based on table constraints and indexes.

    Ruby
    Ver en GitHub↗5,076
  • middleapi/orpcAvatar de middleapi

    middleapi/orpc

    4,862Ver en GitHub↗

    orpc is a contract-first API development framework for TypeScript that starts with a shared contract definition and generates type-safe clients and servers from that single source of truth. It guarantees end-to-end type safety, meaning inputs, outputs, errors, and streaming data are all checked at compile time across the client–server boundary. What distinguishes orpc from typical RPC frameworks is its ability to export contracts as OpenAPI specifications, to optimize server-side rendering by calling API handlers directly inside the server process, and to support real‑time bidirectional commu

    Input and output data is validated at runtime using Zod, Valibot, or ArkType schemas declared in the contract.

    TypeScriptapibunjscloudflare-worker
    Ver en GitHub↗4,862
  • bufbuild/protoc-gen-validateAvatar de bufbuild

    bufbuild/protoc-gen-validate

    4,122Ver en GitHub↗

    Este proyecto es un plugin de validación de buffers de protocolo y generador de código que crea lógica de validación consistente en múltiples lenguajes de programación. Funciona como una extensión de compilador para el toolchain de Protocol Buffer, permitiendo a los desarrolladores definir restricciones semánticas directamente dentro de archivos de esquema para asegurar la consistencia de los datos. La herramienta utiliza opciones personalizadas para incrustar reglas de validación en definiciones de mensajes, mapeando estas restricciones de esquema a patrones de implementación específicos del lenguaje. Emplea comprobación de restricciones basada en predicados y recorrido recursivo para aplicar reglas a través de jerarquías de mensajes anidadas. La superficie de validación cubre rangos y valores numéricos, patrones y formatos de cadena, restricciones de secuencias de bytes y cumplimiento de enums. También gestiona tamaños de colecciones y campos repetidos, validación de tipos complejos para marcas de tiempo y duraciones, y requisitos para la selección de campos de unión.

    Injects validation rules into generated data accessors by parsing semantic metadata from input descriptor files.

    Goconstraintsprotocprotoc-plugin
    Ver en GitHub↗4,122
  • github/octodnsAvatar de github

    github/octodns

    3,719Ver en GitHub↗

    OctoDNS is a multi-provider DNS management tool and abstraction layer that synchronizes DNS zone files across multiple service providers using a single unified configuration format. It functions as a stateless record synchronizer that calculates differences between a local configuration and the remote provider state to reconcile DNS records. The system employs a translation framework to map various provider-specific DNS schemas into a common internal representation. This allows for the administration of network naming and routing across different cloud platforms and service providers from a s

    Ensures DNS records adhere to provider requirements and standard DNS rules before synchronization.

    Python
    Ver en GitHub↗3,719
  • kubernetes-sigs/kroAvatar de kubernetes-sigs

    kubernetes-sigs/kro

    2,928Ver en GitHub↗

    kro is a Kubernetes resource orchestrator and API abstraction layer that enables the definition of simplified custom API surfaces. It allows users to map high-level inputs to complex templates of underlying Kubernetes objects, effectively grouping interdependent resources into single, manageable units. The project differentiates itself by automating the generation of custom resource definitions and dedicated controllers from resource graph specifications without requiring manual Go code. It employs a dependency manager that uses directed acyclic graphs to coordinate the creation, readiness, a

    Performs static analysis and type checking of expressions against OpenAPI schemas to ensure API stability.

    Gok8s-sig-cloud-provider
    Ver en GitHub↗2,928
  • dry-rb/dry-validationAvatar de dry-rb

    dry-rb/dry-validation

    1,422Ver en GitHub↗

    Dry-validation es una biblioteca de Ruby diseñada para definir esquemas con seguridad de tipos y reglas de validación complejas para verificar y sanitizar estructuras de datos de entrada. Proporciona un framework formal para construir lógica de validación modular, asegurando que la información entrante cumpla con requisitos comerciales y formatos de datos específicos antes de ser procesada por una aplicación. La biblioteca utiliza un lenguaje específico de dominio (DSL) para declarar reglas de validación, que luego se analizan en objetos ejecutables. Destaca por un sistema basado en macros que agrupa la lógica de validación común en atajos reutilizables, junto con un modelo de composición recursiva que permite a los desarrolladores anidar objetos de validación para construir estructuras complejas y jerárquicas. Este enfoque permite la creación de lógica consistente y modular que evita la duplicación de código en aplicaciones grandes. Más allá de la definición de esquema central, la biblioteca incluye un pipeline de coerción de tipos que transforma la entrada bruta en formatos esperados y un sistema de agregación de errores estructurado que mapea las fallas a rutas de entrada específicas. Admite ganchos de configuración para la integración de dependencias externas y proporciona herramientas para sanitizar datos, lo que la hace adecuada para aplicar estándares en solicitudes de API entrantes y objetos de datos complejos.

    Provides a domain-specific language to declare validation rules and data structures that are parsed into executable objects.

    Rubycoerciondata-validationdry-rb
    Ver en GitHub↗1,422
  • foxhound87/mobx-react-formAvatar de foxhound87

    foxhound87/mobx-react-form

    1,095Ver en GitHub↗

    Este proyecto es una biblioteca de gestión de estado reactiva diseñada para manejar datos de formularios complejos y lógica de validación. Utiliza patrones basados en observables para sincronizar componentes de interfaz de usuario con modelos de datos subyacentes, asegurando que los estados de los formularios permanezcan consistentes en toda la aplicación. La biblioteca proporciona un enfoque estructurado para gestionar la inicialización de formularios, el seguimiento de campos y los eventos del ciclo de vida. La biblioteca se distingue por su soporte para estructuras de datos profundamente anidadas y composición jerárquica, permitiendo la validación recursiva y actualizaciones dinámicas dentro de árboles de objetos complejos. Cuenta con un motor de validación basado en esquemas que admite reglas tanto síncronas como asíncronas, junto con una interceptación estilo middleware que permite a la lógica personalizada monitorear o transformar datos durante las actualizaciones de campos. Los desarrolladores pueden acceder y manipular campos específicos dinámicamente utilizando direccionamiento basado en rutas, proporcionando flexibilidad al trabajar con modelos de formularios grandes o en evolución. Más allá de la gestión de estado central, la biblioteca incluye utilidades para la transformación de datos, como formatear valores de entrada y calcular valores de campos basados en otros datos del formulario. Ofrece capacidades de orquestación de múltiples formularios para coordinar la validación y el envío en múltiples instancias, y permanece desacoplada de capas de presentación específicas para permitir la integración con cualquier biblioteca de componentes de interfaz de usuario. El framework también proporciona herramientas integradas para monitorear eventos del ciclo de vida de los campos y depurar transiciones de estado internas.

    Executes synchronous or asynchronous rules against field values to enforce data integrity and manage error visibility states.

    TypeScriptformmobxobservables
    Ver en GitHub↗1,095
  • iconify/icon-setsAvatar de iconify

    iconify/icon-sets

    938Ver en GitHub↗

    Icon-sets is a repository and toolkit for aggregating, optimizing, and managing open-source vector icon collections. It functions as an SVG icon collection manager, vector icon library, and processing utility that organizes design assets into standardized JSON data structures and graphic files. The project provides comprehensive capabilities for icon import, export, processing, and rendering. Imported vector graphics undergo schema-driven validation, security sanitization, and format standardization alongside geometric transformations such as scaling, rotation, and flipping. Alias-based data

    Inspects and validates incoming icon data structures against strict definitions to ensure integrity and correct common structural errors.

    TypeScript
    Ver en GitHub↗938
  1. Home
  2. Software Engineering & Architecture
  3. Data Validation Schemas
  4. Schema-Driven Validations

Explorar subetiquetas

  • Collection Parsing SchemasInspects and validates incoming icon data structures against strict definitions to ensure integrity and correct common structural errors. **Distinct from Schema-Driven Validations:** Distinct from Schema-Driven Validations: focuses on schema validation tailored specifically to icon collection data structures rather than generic database table constraints.
  • Constraint InjectionThe process of injecting validation rules into generated code based on schema metadata. **Distinct from Schema-Driven Validations:** Distinct from Schema-Driven Validations: focuses on the act of injecting rules into generated accessors, not deriving them from database tables.
  • DNS Record ValidationsValidation rules ensuring DNS records meet provider-specific and standard DNS specifications. **Distinct from Schema-Driven Validations:** Focuses on DNS record compliance rather than database table constraints
  • DSL-Driven ValidationsValidation rules automatically derived from a domain-specific language definition rather than database schemas. **Distinct from Schema-Driven Validations:** Distinct from Schema-Driven Validations: derives validation rules from a DSL, not from database table constraints.
  • Privacy Masking SchemasAutomatic application of privacy transformers based on database schema analysis. **Distinct from Schema-Driven Validations:** Focuses on privacy-preserving masking rather than general data validation rules