Skip to content
cccskills
FreePublished on GitHub

meta_tags_aggregator

元标签聚合工具。合并意思相近的元标签,将多个相似标签归类到统一的标签下。当用户提到标签聚合、合并标签、归类标签、标签映射、标签合并、整理标签等需求时使用此skill。

即使用户没有明确说出"聚合"或"合并",只要任务涉及将多个相似标签归类统一, 就应该使用此skill。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

See how to install

Files included (5)

  • SKILL.md4.2 KB
  • assets/icon.png25.2 KB
  • scripts/example_input.json249 B
  • scripts/run_meta_tags_aggregator.py3.2 KB
  • skill.json2.1 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

Meta Tags Aggregator 元标签聚合 Skill

功能概述

本skill通过调用大语言模型(LLM)API,智能分析并合并意思相近的元标签。 例如:将"开心"、"快乐"、"高兴"归类为"开心",将"难过"、"伤心"、"悲痛"归类为"难过"。

触发条件

当用户请求以下任务时,应使用此skill:

  • 标签聚合
  • 合并相似标签
  • 归类标签
  • 标签映射
  • 整理标签
  • 统一标签分类

核心参数说明

必需参数

参数说明
--input输入JSON文件路径
--output输出JSON文件路径
--api_modelAPI模型名称
--meta_tag_key元数据标签的键名

可选参数

参数说明默认值
--target_tags目标标签列表,逗号分隔None (自动生成)
--api_endpointAPI端点URLNone

输入文件格式

[
  {
    "meta": [
      {"query_sentiment_label": "开心"},
      {"query_sentiment_label": "快乐"},
      {"query_sentiment_label": "难过"}
    ]
  }
]

或使用列表类型的标签:

[
  {
    "meta": [
      {"dialog_sentiment_labels": ["开心", "平静"]},
      {"dialog_sentiment_labels": ["快乐", "开心", "幸福"]}
    ]
  }
]

使用方法

基本用法(自动生成标签分类)

python scripts/run_meta_tags_aggregator.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --api_model qwen2.5-72b-instruct \
  --meta_tag_key query_sentiment_label

指定目标标签

python scripts/run_meta_tags_aggregator.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --api_model qwen2.5-72b-instruct \
  --meta_tag_key query_sentiment_label \
  --target_tags 开心,难过,其他

输出示例

命令行输出:

[OK] Meta tags aggregation completed!
   API model: qwen2.5-72b-instruct
   Meta tag key: query_sentiment_label
   Target tags: ['开心', '难过', '其他']
   Input file: ./input.json
   Output file: ./output.json

输入示例:

[{"meta": [{"query_sentiment_label": "开心"}, {"query_sentiment_label": "快乐"}, {"query_sentiment_label": "难过"}]}]

输出示例:

[{"meta": [{"query_sentiment_label": "开心"}, {"query_sentiment_label": "开心"}, {"query_sentiment_label": "难过"}]}]

环境要求

安装依赖: 本SKILL使用依赖 data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,可用以下指令进行安装:

pip install py-data-juicer

API配置:

export OPENAI_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/
export OPENAI_API_KEY=your_api_key

注意事项

  1. 必需参数:需要指定 --api_model 和 --meta_tag_key
  2. 输入格式:输入JSON必须包含 meta 字段
  3. 标签类型:支持单个字符串或字符串列表作为标签值
  4. 目标标签:--target_tags 可选,不指定时由LLM自动生成合理的分类

Reviews

No reviews yet. Tell others what you thought.

Comments

No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.

No comments yet. Be the first to write one.

Comments are published right away. Do not include personal information such as email addresses or phone numbers. Up to 2 URLs.

0 / 1,000 characters

This form is protected by reCAPTCHA, and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

More skills from this repository

领域缩略语展开 Skill:按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称,可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗;不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 23, 2026

字母数字比例过滤器。过滤文本中字母/数字比例不在指定范围内的样本。 当用户提到文本过滤、比例筛选、字母比例、数字比例、清理乱码文本等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"过滤",只要任务涉及根据文本中字母或数字的比例来筛选数据, 就应该使用此skill。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 23, 2026

平均行长度过滤器。过滤文本平均行长度不在指定范围内的样本。 当用户提到行长度过滤、平均行长度、文本行长度筛选、按行筛选等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"平均行长度",只要任务涉及根据文本中每行的平均长度来筛选数据, 就应该使用此skill。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 23, 2026

批量文件清单采集器。扫描一个或多个本地文件/目录,或从任务列表加载路径, 按支持的扩展名生成文件元信息清单,供后续文本、表格、文档、图像等采集流程继续处理。 当用户需要批量盘点待采集文件、生成本地文件 manifest、统计输入文件类型或为后续采集算子准备文件清单时使用此 skill。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 23, 2026

批量数据均匀分片工具。读取json/jsonl/csv输入,按份数或固定条数切成多个子文件,输出一个清单JSON供下游节点消费。 当用户提到数据分割、批量拆分、数据分片、均匀分块等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分片",只要任务是把整份批量数据均匀拆成多个文件,就应该使用此skill。 不负责按字段分组导出或随机采样。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 23, 2026

本skill是用于单细胞测序数据分析的专用技能,首先需要用户上传需要处理的单细胞测序数据,再对经过预处理的单细胞表达数据进行自动化细胞类型注释。它通过基因比对、数据标准化、降维等一系列流程,将细胞聚类结果与已知参考数据库进行匹配,从而为每个细胞分配生物学功能标签。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 23, 2026

See all skills by cas-bigdatalab

Report a problem with this skill