用途：attribute-normalize 用于在数据摄取（source-ingest）之后，对供应商提供的字段执行确定性归一化。它通过分类映射表完成字段到统一分类体系的映射，展示单位（UOM）换算，并执行 GS1 校验位验证，从而保证下游各渠道使用的商品身份信息一致可靠。
主要能力：
- 依据映射表进行确定性字段映射，不使用模型推测或发明映射。
- 展示 UOM 单位换算。
- 执行 GS1 GTIN 校验位验证；无效 GTIN 会阻断该记录，因为身份错误会污染所有下游渠道，且不得通过猜测来“修复”校验位。
- 列出未映射字段，交由数据管理员（steward）处理，不会强行归入最近的槽位。
- 输出带来源引用的归一化结果：每个属性需引用表行与映射条目，结果需逐字引用。
使用方式：在每批次 source-ingest 之后运行。命令如下： scripts/attribute_normalize.py --batch batch.json --taxonomy taxonomy-map.json --out normalized.json 输入为 batch.json 与 config/taxonomy-map.json，输出为 normalized.json，即 {normalized} 跳。
适用场景：批量供应商数据入库后的字段标准化、分类体系对齐、GTIN 身份校验，以及需要可追溯映射依据的主数据治理流程。
限制：仅允许基于映射表映射；模型不得自行创建映射。未映射字段和无效 GTIN 需升级给 PIM 管理员，不能自动强行处理。