본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

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。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(4)

  • SKILL.md2.9 KB
  • scripts/example_input.json136 B
  • scripts/run_time_window_sampler.py6.8 KB
  • skill.json2.2 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

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

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