用途：在数据处理前确保输入符合预期的格式、类型与约束。覆盖模式验证库、输入净化、输出编码、类型转换策略，以及面向安全的验证（XSS、注入防护）、数据管道验证与错误处理。
主要能力：模式验证方面支持 JSON Schema、Zod、Pydantic、Joi、Yup、Ajv、class-validator；输入处理方面支持输入校验、表单验证、净化；安全验证方面支持 XSS 防护、注入防护、转义、编码、白名单与黑名单；约束方面支持约束检查、不变量验证、业务规则与数据质量；API 方面支持请求验证、响应验证、API 契约；数据管道方面支持 Great Expectations、dbt tests、数据质量检查；ML/AI 方面支持特征验证、分布检查、数据漂移检测。资料中展示了 Ajv、Zod、Pydantic 的用法示例，以及 DOMPurify 净化、输出编码等代码片段。
使用方式：依据资料，可按既定模式实现验证器，例如使用 Ajv 编译并缓存验证器、用 Zod 的 safeParse 做校验并格式化错误、用 Pydantic 模型做字段与根级验证。触发关键词包括 validate、validation、sanitize、sanitization、input validation、form validation 等。
适用场景与限制：用于表单、API 请求响应、数据管道与 ML 特征等需要数据校验的环节。资料中提及 senior-software-engineer 负责模式架构与安全防护，software-engineer 仅用于按既有模式的单元测试或样板验证器。具体安装命令、收费与平台信息暂未提供。