用途：校验材料样品标注是否符合本体约束，包括类名与属性名是否存在、属性 domain/range 关系是否一致、类标注的必填字段是否齐全。
主要能力：提供三个脚本。schema_checker.py 校验标注中的类与属性是否合法，输出 results.valid、results.errors（未知类/属性会附带 suggestions 近似匹配）、results.warnings（如 domain_mismatch）、results.class_valid、results.properties_valid。completeness_checker.py 检查某类的完整性，输出 completeness_score、required_missing、recommended_missing、optional_missing、unrecognized。relationship_checker.py 校验 subject-property-object 三元组的 domain/range 一致性，输出 results.valid、results.results、results.errors。
使用方式：需 Python 3.10+，无外部依赖，依赖 ontology-explorer 的 cmso_summary.json 与 ontology_registry.json。示例：python3 skills/ontology/ontology-validator/scripts/schema_checker.py --ontology cmso --annotation '{"class":"Unit Cell","properties":{"has Bravais lattice":"cF"}}' --json；completeness_checker.py --ontology cmso --class "Crystal Structure" --provided "has unit cell,has space group" --json；relationship_checker.py --ontology cmso --relationships '[{"subject_class":"Computational Sample","property":"has material","object_class":"Material"}]' --json。
适用场景：在 ontology-mapper 完成标注映射后校验正确性，检查特定类的必填/推荐属性缺失，构建实例关系时确保 domain/range 一致。
限制：约束文件为人工整理而非由 OWL 公理推导；不校验数据类型、基数与取值合理性；子类检查仅做简单父级遍历，非完整 OWL 推理；近似匹配基于 difflib 模糊匹配，可能出错或为空，需人工确认；completeness_score 对必填、推荐、可选属性等权计分，分数中等仍可能缺必填项，应先看 required_missing。脚本只读 references/ 下 JSON，不写文件、不联网，输入有大小与数量上限。