TianGong LCA
Integrationen und Erweiterungen

Kommandozeilen-Integration

Kommandozeilen-Workflows nutzen zwei unabhängige Werkzeuge:

  • tidas ist die freigegebene native Rust-Executable für lokale TIDAS/eILCD-Konvertierung, den Import externer LCA-Daten, Paketvalidierung, Datenbankexport und deterministisches Release-Packaging.
  • tiangong-lca ist der über npm vertriebene TianGong-LCA-Plattformclient für Remote-Abfragen, Entwurfsschreibvorgänge, Prüfung und weitere API-Workflows.

Die Befehle sind keine Aliase. Rufen Sie tidas für lokale Paketarbeit direkt auf; gehen Sie nicht davon aus, dass tiangong-lca es intern aufruft.

tidas 0.1.3 installieren

Vorgefertigte Archive sind der bevorzugte Kanal für Endnutzer und benötigen keine Rust-, Python-, Java- oder Node.js-Laufzeit. Die Installer laden ein unveränderliches Archiv samt .sha256-Datei herunter und verifizieren es vor der Installation.

Linux und macOS

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -fsSLO \
  https://github.com/tiangong-lca/tidas-tools/releases/download/v0.1.3/install.sh
sh install.sh --version 0.1.3 --prefix "$HOME/.local"
"$HOME/.local/bin/tidas" --version

Fügen Sie $HOME/.local/bin zur PATH hinzu, falls Ihre Shell es noch nicht enthält.

Windows PowerShell

Invoke-WebRequest `
  https://github.com/tiangong-lca/tidas-tools/releases/download/v0.1.3/install.ps1 `
  -OutFile install.ps1
.\install.ps1 -Version 0.1.3
& "$env:LOCALAPPDATA\Programs\tidas\bin\tidas.exe" --version

Fügen Sie das bin-Verzeichnis bei Aufforderung zur PATH hinzu.

Vorgefertigte Plattformen

PlattformRelease-Archiv
Linux x86_64tidas-v0.1.3-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Linux ARM64tidas-v0.1.3-aarch64-unknown-linux-gnu.tar.gz
macOS Inteltidas-v0.1.3-x86_64-apple-darwin.tar.gz
macOS Apple Silicontidas-v0.1.3-aarch64-apple-darwin.tar.gz
Windows x86_64tidas-v0.1.3-x86_64-pc-windows-msvc.zip

Jedes Archiv des v0.1.3-Release verfügt über eine SHA-256-Beigabe und ein SPDX-SBOM. Windows ARM64 liegt außerhalb der aktuellen Support-Matrix. Das Release enthält außerdem Homebrew-Formeln und Winget-Manifeste; deren Vorhandensein bedeutet nicht, dass sie bei einem externen Tap oder im Winget-Community-Repository eingereicht wurden.

Installation über crates.io

Entwickler mit Rust 1.88+ und den Plattform-Entwicklungsabhängigkeiten libxml2/libxslt können aus dem Quellcode installieren:

cargo install tidas --version 0.1.3 --locked
tidas --version
tidas version --format json

Das crates.io-Paket und die installierte Executable heißen beide tidas.

tidas-Paket-Workflows

Externes Format nach TIDAS importieren

tidas import unterstützt EcoSpold 1/2, SimaPro CSV, openLCA JSON-LD, openLCA-Prozess-XLSX sowie ILCD/eILCD-Eingaben. Das Format wird üblicherweise erkannt:

tidas import ./openlca-package.zip \
  --output ./imported \
  --target tidas \
  --format json

tidas validate ./imported/tidas \
  --input-format tidas-json \
  --issues ./imported/validation-issues.jsonl \
  --format json

Zu den Standardausgaben gehören import-report.json, issues.jsonl, tidas/ und process-bundles/<process_uuid>/. Fügen Sie --write-mapping hinzu, um mapping.csv.gz für die Feldprüfung zu erzeugen, oder --no-process-bundles, wenn prozessweise Abhängigkeitspakete nicht benötigt werden. .zolca wird nicht unterstützt; exportieren Sie zuerst ein unterstütztes Austauschformat aus openLCA.

Zwischen TIDAS und eILCD konvertieren

tidas convert ./tidas-package \
  --output ./eilcd-package \
  --to ilcd \
  --format json

tidas convert ./eilcd-data \
  --output ./tidas-package \
  --to tidas \
  --format json

Konvertierte Daten liegen im Unterverzeichnis data/ des Ausgabeverzeichnisses. Validieren Sie die Zieldarstellung vor Upload oder Weiterverwendung:

tidas validate ./eilcd-package/data --input-format ilcd-xml --format json
tidas validate ./tidas-package/data --input-format tidas-json --format json

Berichte und Exit-Codes

Mit --format json enthält die Standardausgabe nur den maschinenlesbaren Bericht. Persistieren Sie vollständige Issues mit befehlsspezifischen Optionen wie --issues; nutzen Sie das globale --report <PATH>, um den Vorgangsbericht atomar zu schreiben.

ExitBedeutung
0Erfolg
2Befehl mit Datenproblemen abgeschlossen
64Nutzungs- oder Optionsfehler
69Bekannte Funktion derzeit nicht verfügbar
70interner Fehler
74erforderlicher E/A-Vorgang fehlgeschlagen
130Vorgang wurde abgebrochen

Pipelines müssen sowohl den Exit-Code als auch JSON-Felder wie status, exit_class, diagnostics, artifacts und summary prüfen; parsen Sie nicht allein den Terminaltext.

tiangong-lca installieren und ausführen

Für Remote-Plattformabfragen, Entwurfsschreibvorgänge und Prüf-Workflows führen Sie das neueste veröffentlichte Paket einmal aus:

npm exec --yes --package=@tiangong-lca/cli@latest -- tiangong-lca --help
npm exec --yes --package=@tiangong-lca/cli@latest -- tiangong-lca doctor

Global installieren:

npm install --global @tiangong-lca/cli
tiangong-lca --help
tiangong-lca doctor

Umgebungsvariablen

Remote-Befehle benötigen die TianGong-LCA-API-URL und einen Nutzer-API-Key:

TIANGONG_LCA_API_BASE_URL=
TIANGONG_LCA_API_KEY=
TIANGONG_LCA_SUPABASE_PUBLISHABLE_KEY=
TIANGONG_LCA_REGION=us-east-1
  • TIANGONG_LCA_API_BASE_URL kann auf die Projektwurzel, /functions/v1 oder /rest/v1 zeigen.
  • TIANGONG_LCA_API_KEY ist der TianGong-Nutzer-API-Key von der Kontoseite, kein Supabase-Projektschlüssel.
  • Das CLI tauscht den API-Key gegen eine Nutzersitzung ein und verwendet diese Sitzung für Edge-Functions- und Supabase-Datenzugriffe.

Häufige Befehle

tiangong-lca search flow --input ./search-flow.request.json --json
tiangong-lca search process --input ./search-process.request.json --json
tiangong-lca flow get --id <flow-id> --version <version> --json
tiangong-lca process list --state-code 100 --limit 20 --json
tiangong-lca dataset validate --input ./rows.jsonl --type auto --out-dir ./dataset-validate --json
tiangong-lca dataset evidence-search plan --query "China 2026 electricity mix data" --out-dir ./evidence-search --json
tiangong-lca dataset evidence-search run --input ./evidence-search.request.json --results ./search-results.json --out-dir ./evidence-search --json
tiangong-lca process save-draft --input ./patched-processes.jsonl --out-dir ./process-save-draft --dry-run --json
tiangong-lca lifecyclemodel validate-build --run-dir ./lifecyclemodel-run --json

Nutzen Sie die eingebaute Hilfe für alle Optionen:

tiangong-lca flow --help
tiangong-lca process --help
tiangong-lca lifecyclemodel --help
tiangong-lca review --help

Automatisierungs-Gates

Für Datenproduktions-Pipelines stellt das CLI außerdem Qualitäts-Gate-Befehle bereit, die vor dem Schreiben von Daten, dem Veröffentlichen oder der Übergabe an einen Prüfer nützlich sind:

tiangong-lca process identity-preflight --input ./process-preflight.json --out-dir ./process-preflight --json
tiangong-lca flow identity-preflight --input ./flow-preflight.json --out-dir ./flow-preflight --json
tiangong-lca process build-plan validate --input ./process-build-plan.json --out-dir ./process-build-plan --json
tiangong-lca flow build-plan validate --input ./flow-build-plan.json --out-dir ./flow-build-plan --json
tiangong-lca publish run --input ./publish-request.json --dry-run --json
  • identity-preflight vergleicht einen Zielprozess oder -fluss mit Kandidatendaten und meldet, ob die Automatisierung ihn wiederverwenden kann, an die manuelle Prüfung weiterleiten oder eine Neuanlage blockieren sollte.
  • build-plan validate prüft, ob ein Prozess- oder Fluss-Bauplan Identitätsentscheidungen, Evidenz-Bindungen, Benennungspläne, unit_of_analysis-Entscheidungen sowie die erforderlichen Referenzfluss- oder Flusseigenschaftsfelder enthält.
  • dataset evidence-search plan/run plant den feldweisen Abruf öffentlicher Evidenz und zeichnet externe Suchergebnisse auf; das CLI besitzt Abfragematrix, Budget, Ergebnis-Normalisierung und die Artefakte der Evidenzdeklaration, während Menschen- oder Agenten-Workflows weiterhin die Quellenbewertung verantworten.
  • publish run --dry-run meldet die Ergebnisse des Veröffentlichungs-Regelwerks vor einem echten Schreib- oder Veröffentlichungsschritt.

Diese Befehle schreiben maschinenlesbare Berichte unter outputs/ oder reports/ im gewählten --out-dir. Lesen Sie für die Automatisierung Felder wie status, blockers, issues, files und Artefaktpfade, statt sich auf Terminaltext zu verlassen.

tiangong-lca-Validierung und Fehlerberichte

dataset validate, process save-draft, lifecyclemodel save-draft und verwandte Reparaturbefehle führen vor dem Schreiben lokale TIDAS-Schema-Validierung aus. Schlägt die Schnellvalidierung fehl, nutzt das aktuelle CLI SDK-gestützte Tiefenvalidierung für spezifischere Issue-Pfade und -Meldungen.

Das bedeutet:

  • Daten, die die Validierung bestehen, nutzen weiterhin den Schnellpfad;
  • ungültige Daten sollten handhabbarere Feldpfade, Issue-Codes und Meldungen liefern;
  • vor jedem --commit-Schreibvorgang werden schemaungültige Zeilen blockiert und in failures.jsonl bzw. dem Validierungsbericht im Ausgabeverzeichnis festgehalten.
  • TIDAS-Schema-Pfade common:classification / common:category dürfen an ihrer natürlichen Kategorietiefe enden; fügen Sie keine leeren unteren Ebenen hinzu, nur um die Hierarchie zu füllen. Zu tiefe Pfade, doppelte Ebenen oder ungültige Werte werden weiterhin blockiert.
  • Übergeben Sie bei Batch-Entwurfsschreibvorgängen --target-user-id zusammen mit process save-draft --commit. Das CLI verifiziert die aktuelle Authentifizierungssitzung und einen sichtbaren Entwurfsbesitzer vor dem Schreiben; die Rücklese-Verifizierung belegt weiterhin den endgültigen Besitzer und die Nutzlast.
  • dataset save-draft blockiert standardmäßig weiterhin, dass Unit Group, Flow Property und andere rein referenzielle Basiskonfiguration als kontolokale Entwürfe geschrieben werden. Nutzen Sie --allow-account-local-support oder setzen Sie TIANGONG_ALLOW_ACCOUNT_LOCAL_SUPPORT=1 nur für kontrollierte Migrations- oder Reparaturläufe, die diese Support-Zeilen bewusst in Meine Daten benötigen; interaktive Bediener sollten bestehende Datenbankzeilen bevorzugen.
  • dataset classification apply --type location kann das fehlende übergeordnete Objekt und Zielfeld anlegen, wenn target_path ausdrücklich auf ein schema-abgeleitetes Standortfeld zeigt. Mehrdeutige Pfade oder Nicht-Standortfelder werden weiterhin blockiert.
  • dataset evidence-search run schreibt den Suchplan, die normalisierten Ergebnisse, den Bericht und — bei unzureichender oder teilweiser Evidenz — eine Evidenzdeklaration-JSON unter outputs/.

Für tiangong-lca-Pipeline-Integrationen lesen Sie JSON-Felder wie status, counts, issues, files und die erzeugten outputs/**-Artefakte, statt sich nur auf Terminaltext zu stützen. Für lokale Paket-Imports, Konvertierungen oder vollständige Paketvalidierung nutzen Sie den oben beschriebenen eigenständigen Befehl tidas.

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