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cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 17, 2026
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time_window_sampler
时间窗口采样算子。读取JSONL时间序列记录，按指定时间窗口分组后在每个窗口内均匀抽取样本。当用户提到按天抽样、按小时抽样、周期性抽样、时间窗口采样等需求时使用此skill。
即使用户没有明确说出"时间窗口采样"，只要任务涉及按时间粒度分组后抽样，就应该使用此skill。不负责时间字段清洗、时间聚合统计或异常检测。
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See how to installFiles included (4)
- SKILL.md2.9 KB
- scripts/example_input.json136 B
- scripts/run_time_window_sampler.py6.8 KB
- skill.json2.2 KB
SKILL.md (original)
Review the instructions the agent will receive before you install.
TimeWindowSampler - 时间窗口采样算子
功能概述
按照时间窗口对数据进行采样，每个窗口内均匀抽取指定数量的样本。支持按天、小时、月、周等时间粒度，适用于时间序列数据的周期性抽样。
触发条件
当用户请求以下任务时，应使用此skill：
- 按天抽样
- 按小时抽样
- 周期性抽样
- 时间窗口采样
- 按时间粒度分组后抽样
核心参数说明
必需参数
--input：输入JSONL文件路径--output：输出JSONL文件路径--time_field：时间字段名--window_size：窗口大小（如1d、2h、1m、1w）
可选参数
--time_format：时间格式字符串--sample_per_window：每个窗口采样数量，默认1--log_file：日志文件路径
输入文件格式
输入文件必须是JSONL，每行一个JSON对象，且至少包含时间字段。时间字段应能被脚本识别为日期时间字符串。
使用方法
python scripts/run_time_window_sampler.py --input data.jsonl --output sampled.jsonl --time_field event_time --window_size 1d --sample_per_window 2
输出示例
{"id": 1, "event_time": "2025-06-01 00:15:00", "_time_window": "2025-06-01", "_window_sample_index": 0}
{"id": 7, "event_time": "2025-06-01 06:15:00", "_time_window": "2025-06-01", "_window_sample_index": 1}
环境要求
- Python 3.10+
- 标准库
datetime
注意事项
- 无法解析时间字段的记录会被跳过
_time_window标记窗口起点标签_window_sample_index标记窗口内抽样顺序
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