Add iconclass-classification and sgb-data-validator to coding section (#75)

* Initial plan

* feat: add iconclass-classification and sgb-data-validator to coding section

Co-authored-by: maehr <[email protected]>

* fix: fix broken links to Turing Way

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Co-authored-by: copilot-swe-agent[bot] <[email protected]>
Co-authored-by: maehr <[email protected]>
Co-authored-by: mtwente <[email protected]>

Author: 3 people

AGENTS.md

@@ -36,7 +36,7 @@ This repository contains the documentation platform for Stadt.Geschichte.Basel,
 
 ## Repository Structure
 
-The repository follows [The Turing Way's Advanced Structure for Data Analysis](https://the-turing-way.netlify.app/project-design/project-repo/project-repo-advanced.html):
+The repository follows [The Turing Way's Advanced Structure for Data Analysis](https://book.the-turing-way.org/project-design/pd-overview/project-repo/project-repo-advanced/):
 
 ```text
 ├── assets/          # Images, figures, and other media files

README.md

@@ -11,7 +11,7 @@ This repository contains the documentation of the work of the team for research
 
 ## Repository Structure
 
-The structure of this repository follows the [Advanced Structure for Data Analysis](https://the-turing-way.netlify.app/project-design/project-repo/project-repo-advanced.html) of _The Turing Way_ and is organized as follows:
+The structure of this repository follows the [Advanced Structure for Data Analysis](https://book.the-turing-way.org/project-design/pd-overview/project-repo/project-repo-advanced/) of _The Turing Way_ and is organized as follows:
 
 - `assets/`: Images, figures, and other media files.
 - `docs/`: Documentation files, including the main README and other markdown files.

products/coding/iconclass-classification/index.qmd

@@ -0,0 +1,44 @@
+---
+title: Iconclass Classification Pipeline
+subtitle: Automatisierte Klassifikation von Kulturgütern
+author:
+  - name: Moritz Mähr
+    email: [email protected]
+    orcid: 0000-0002-1367-1618
+    affiliation: Universität Basel
+date-modified: last-modified
+lang: de
+code-links:
+  - href: 'https://github.com/Stadt-Geschichte-Basel/iconclass-classification/'
+    text: GitHub Repository
+    icon: github
+---
+
+## Iconclass Classification Pipeline
+
+Die [Iconclass Classification Pipeline](https://github.com/Stadt-Geschichte-Basel/iconclass-classification) ist ein automatisiertes Werkzeug zur Klassifizierung von digitalen Kulturgütern mittels [Iconclass](https://iconclass.org/)-Codes. Das System nutzt ein Vision-Language-Model (VLM), das lokal über [Ollama](https://ollama.ai/) gehostet wird, um Kunstwerke und historische Objekte zu analysieren und zu kategorisieren.
+
+Die Pipeline wurde speziell für die digitalen Sammlungen von Stadt.Geschichte.Basel entwickelt und ermöglicht eine effiziente, nachvollziehbare Verarbeitung grosser Bildbestände. Sie verarbeitet Metadaten, lädt Bilder herunter, klassifiziert diese automatisch und dokumentiert den gesamten Prozess mit vollständiger Provenienz.
+
+## Funktionen
+
+Das Werkzeug bietet umfangreiche Möglichkeiten zur automatisierten Klassifikation:
+
+- **Automatisierte Iconclass-Klassifikation**: Nutzt das Iconclass VLM-Modell für präzise Kategorisierung
+- **Stapelverarbeitung**: Verarbeitet ganze Sammlungen aus metadata.json-Dateien
+- **Intelligente Bildverarbeitung**: Automatischer Download, Skalierung, Normalisierung und SHA256-basiertes Caching
+- **Flexible Stichproben**: Zufällige, feste oder vollständige Datensatz-Modi mit reproduzierbaren Seeds
+- **Mehrere Prompts**: Drei Prompt-Vorlagen (Standard, Instruktion, Few-Shot) für optimale Ergebnisse
+- **Vollständige Provenienz**: Zeitgestempelte Ausführungsverzeichnisse mit vollständigem Audit-Trail
+
+## Anwendung
+
+Die Pipeline lässt sich über die Kommandozeile steuern und unterstützt sowohl lokale (Ollama) als auch Cloud-basierte (OpenRouter) Klassifikation. Das System filtert automatisch die zu verarbeitenden Objekte und speichert die Ergebnisse strukturiert ab.
+
+Alle Ergebnisse werden in zeitgestempelten Verzeichnissen mit vollständiger Dokumentation gespeichert, einschliesslich der Original-Metadaten, verarbeiteten Bilder, Klassifikationsanfragen und -antworten sowie detaillierten Logs.
+
+## Technologie
+
+Das zugehörige GitHub-Repository [iconclass-classification](https://github.com/Stadt-Geschichte-Basel/iconclass-classification/) enthält den Open-Source-Code der Pipeline. Die Verwendung von Python und modernen Bibliotheken wie Pydantic gewährleistet Typsicherheit und Datenvalidierung. Umfangreiche Tests sichern die Zuverlässigkeit des Systems.
+
+Durch die Offenlegung des Quellcodes wird Transparenz gefördert und die Nachnutzung für andere Forschungsprojekte ermöglicht. Die Pipeline folgt den Best Practices für reproduzierbare Forschung und ist vollständig dokumentiert.

products/coding/sgb-data-validator/index.qmd

@@ -0,0 +1,47 @@
+---
+title: SGB Data Validator
+subtitle: Datenvalidierung für Stadt.Geschichte.Basel
+author:
+  - name: Moritz Mähr
+    email: [email protected]
+    orcid: 0000-0002-1367-1618
+    affiliation: Universität Basel
+date-modified: last-modified
+lang: de
+code-links:
+  - href: 'https://github.com/Stadt-Geschichte-Basel/sgb-data-validator/'
+    text: GitHub Repository
+    icon: github
+---
+
+## SGB Data Validator
+
+Der [SGB Data Validator](https://github.com/Stadt-Geschichte-Basel/sgb-data-validator) ist ein Python-basiertes Werkzeug zur Validierung der Metadatenqualität für das Projekt Stadt.Geschichte.Basel. Es stellt sicher, dass Kulturgüter und Medienobjekte in der [Omeka S](https://omeka.org/s/)-Instanz einem umfassenden Datenmodell mit kontrollierten Vokabularen entsprechen.
+
+Das Werkzeug wurde entwickelt, um die Qualität und Konsistenz der historischen Forschungsdaten zu gewährleisten. Es überprüft systematisch alle Metadaten auf Vollständigkeit, Korrektheit und Einhaltung definierter Standards. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) entsprechen.
+
+## Funktionen
+
+Der Validator bietet umfangreiche Prüf- und Analysemöglichkeiten:
+
+- **Schema-Validierung**: Nutzt Pydantic-Modelle für strukturierte Datenprüfung
+- **Kontrollierte Vokabulare**: Validiert Epochen, MIME-Typen, Lizenzen und Iconclass-Codes
+- **Sprachvalidierung**: Überprüft ISO 639-1 Sprachcodes für alle 184 Zwei-Buchstaben-Codes
+- **URI-Validierung**: Prüft URIs auf Erreichbarkeit und erkennt defekte Links
+- **CSV-Reports**: Erstellt übersichtliche Berichte für die Datenqualitätsprüfung
+- **Daten-Profiling**: Generiert interaktive HTML-Berichte mit detaillierten Statistiken
+- **Datentransformation**: Normalisiert Leerzeichen und andere Formatierungsprobleme
+- **Backup und Restore**: Sichere Datenverwaltung mit Wiederherstellungsfunktion
+- **Python-API**: Programmtischer Zugriff für erweiterte Anwendungsfälle
+
+## Anwendung
+
+Das Werkzeug kann über die Kommandozeile bedient werden und unterstützt verschiedene Validierungs- und Transformationsszenarien. Es ermöglicht sowohl die Online-Validierung direkt aus Omeka S als auch einen vollständigen Offline-Workflow mit Download, Transformation, lokaler Bearbeitung und Upload.
+
+Die Validierungsergebnisse werden in verschiedenen Formaten bereitgestellt, darunter übersichtliche CSV-Dateien mit direkten Links zu den zu bearbeitenden Ressourcen in der Omeka-Administrationsoberfläche. Dies erleichtert die systematische Behebung von Datenqualitätsproblemen erheblich.
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+## Technologie
+
+Das zugehörige GitHub-Repository [sgb-data-validator](https://github.com/Stadt-Geschichte-Basel/sgb-data-validator/) enthält den vollständigen Open-Source-Code des Validators. Die Verwendung moderner Python-Bibliotheken wie Pydantic für Datenvalidierung und ydata-profiling für Datenanalyse gewährleistet hohe Qualität und Zuverlässigkeit.
+
+Das Projekt folgt der [Advanced Structure for Data Analysis](https://book.the-turing-way.org/project-design/pd-overview/project-repo/project-repo-advanced/) von *The Turing Way* und nutzt moderne Werkzeuge wie [uv](https://docs.astral.sh/uv/) für Abhängigkeitsverwaltung und [ruff](https://docs.astral.sh/ruff/) für Code-Qualität. Durch die Offenlegung des Quellcodes wird die Nachnutzbarkeit für andere Kulturerbe-Projekte gefördert.