본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

random_sampler

JSONL 随机采样工具。读取 JSONL 数据集,按抽样数量或抽样比例无放回抽取样本,输出保留原字段结构的采样结果。当用户提到随机采样、按数量抽样、按比例抽样、JSONL 抽样筛查等需求时使用此skill。

即使用户没有明确说出"random_sampler",只要任务涉及对 JSONL 记录做无放回随机抽取,就应该使用此skill。不负责分层采样、领域均衡采样、表格采样或其他格式转换。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(4)

  • SKILL.md3.3 KB
  • scripts/example_input.json109 B
  • scripts/run_random_sampler.py2.9 KB
  • skill.json2.5 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Random Sampler 随机采样 Skill

功能概述

本 skill 面向 JSONL 数据集进行无放回随机采样,可按数量或按比例抽取样本,并支持随机种子保证结果可复现。 采样过程中保留原始 JSON 对象结构,不改动字段内容,适用于大批量语料抽样筛查、小样本人工核验、流程调试等场景。

触发条件

当用户请求以下任务时,应使用此 skill:

  • 随机采样
  • 按数量抽样
  • 按比例抽样
  • JSONL 抽样筛查

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
  • --method:采样方式,支持 count 或 ratio

可选参数

  • --count:采样数量,method=count 时使用
  • --ratio:采样比例 0-1,method=ratio 时使用
  • --seed:随机种子,默认 42
  • --log_file:日志文件路径

输入文件格式

输入文件必须为 JSONL,每一行是一条独立 JSON 记录。

示例:

{"id": 1, "text": "sample a"}
{"id": 2, "text": "sample b"}
{"id": 3, "text": "sample c"}

使用方法

按数量采样

python scripts/run_random_sampler.py \
  --input data.jsonl \
  --output sampled.jsonl \
  --method count \
  --count 100 \
  --seed 42

按比例采样

python scripts/run_random_sampler.py \
  --input data.jsonl \
  --output sampled.jsonl \
  --method ratio \
  --ratio 0.1 \
  --seed 42

输出示例

[OK] Random sampling completed
   Input: data.jsonl
   Output: sampled.jsonl
   Total records: 12
   Sampled records: 5
   Sampling rate: 41.67%
   Random seed: 42

环境要求

  • Python 3.x
  • 输入文件为有效 JSONL

注意事项

  1. 采样是无放回的,每条记录最多被选中一次
  2. 设置相同的种子可以得到相同的采样结果
  3. 如果 count 或 ratio 超过总数,则返回全部数据

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

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。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

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。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

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。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

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。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

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。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

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。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

cas-bigdatalab/piflow5412026년 10월 17일 업데이트

cas-bigdatalab의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고