从CSV数据集中随机抽取样本。支持按比例(0-1)或固定数量抽取,当两者同时提供时取较小值。
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概要と使いどころ
从CSV数据集中随机抽取样本。支持按比例(0-1)或固定数量抽取,当两者同时提供时取较小值。
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数值格式清洗工具。读取 JSONL 结构化数据,按字段规则统一单位、数值格式、范围和空值表达,输出规整后的 JSONL 和统计文件。 当用户提到数值格式化、单位统一、千分位、科学计数法、空值填充、数值规整等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"数值格式清洗",只要任务涉及按字段规则整理数值表达,就应该使用此skill。 不负责文本去重、标点清洗、字段校验或非数值内容整理。
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字段分布校验工具。读取结构化数据文件(CSV、TSV、Excel等),按模式检查数值字段统计特征或分类字段频率分布是否合理。 数值模式用于检查均值、标准差、中位数、分位数等统计量;分类模式用于检查类别数上限和单类占比是否异常。 当用户提到分布校验、统计特征验证、类别频率检查、类别倾斜检测等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分布校验",只要任务涉及验证字段整体分布是否偏移或失衡,就应该使用此skill。
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无用数字字符清理工具。读取结构化文本数据,对指定或全部文本字段移除无语义的独立数字字符,输出清理后的结构化文件。 当用户提到无用数字字符清理、数字噪声删除、文本中的杂散数字清理等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"number_noise_cleaner",只要任务涉及从文本中删除无业务意义的数字字符,就应该使用此skill。 不负责数值规整、字段校验或通用正则替换。
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从PDF文件中提取表格数据,输出为JSON格式。当用户需要从PDF中提取表格时使用此skill。
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提取PDF文件的元数据(标题、作者、主题、页数等),输出为JSON格式。当用户需要查看PDF文档信息时使用此skill。
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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。
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结构化表格重复行检测工具。仅检查CSV/TSV/Excel等表格型数据中的完全重复记录或指定列子集重复, 标记后续重复行并保留首次出现;不处理文本片段清理、文档去重或其他字段质控。
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图像去重工具。使用图像哈希精确匹配在文档级别删除包含重复图像的样本。 当用户提到图像去重、删除重复图片、图片去重、清理重复图像等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"图像去重",只要任务涉及从包含图像的数据中删除重复图片, 就应该使用此skill。
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图像长宽比过滤器。过滤图像长宽比不在指定范围内的样本。 当用户提到图像长宽比、图片比例过滤、图像尺寸筛选、图像宽高比等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"长宽比",只要任务涉及根据图像宽高比来筛选数据, 就应该使用此skill。
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图像美学过滤器。过滤美学评分不在指定范围内的图像样本。 当用户提到图像美学、图像质量过滤、图片评分筛选、图像质量评估、过滤低质量图像等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"美学评分",只要任务涉及根据图像美学质量来筛选数据, 就应该使用此skill。
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模糊去重工具。使用标准库相似度匹配检测并处理数据集中的近似重复记录,可发现非完全一致但高度相似的记录。 当用户提到模糊去重、近似重复检测、相似度去重、文本去重等需求时使用此skill。
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文本内部重复片段模糊清理工具。读取 JSONL 文本数据,按文本字段删除近似重复的段落、句子或连续片段,保留首次出现内容并输出清理后的样本。 当用户提到清理重复片段、删除重复段落、去掉近似重复内容等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出 "duplicate_fragment_cleaner",只要任务涉及同一文本内部的重复片段清理,就应该使用此 skill。 不负责跨记录去重、摘要改写或语义重写。
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最大行长度过滤器。过滤器将最大行长度的样本保持在特定范围内。支持对JSONL格式数据指定字段进行过滤。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到最大行长度过滤、文本行长筛选、最长行过滤、按行长度过滤等需求时使用此skill。
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英文文本基础清洗工具。读取英文科研文本,展开常见缩写、修正常见拼写错误并可选规范大小写,输出整理后的 JSONL 数据。 当用户提到英文文本清洗、英文缩写展开、英文拼写纠正、英文文本规整等需求时使用此skill。 适合外文论文、英文实验记录的基础规整,不负责翻译、语法改写或跨语言语义修复。
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Markdown标记清除工具。读取Markdown文件,去除Markdown语法标记(标题#、加粗**、斜体*、链接[]()、代码块```、引用>、列表标记等),输出纯文本文件。 当用户提到Markdown清洗、去除MD标记、MD转纯文本等需求时使用此skill。 适用于Markdown文件的语法净化,不负责CSV/表格数据的结构清洗。
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低信息量过滤工具。读取结构化数据文件,对指定文本列同时校验字符总数与行数是否落在阈值区间内,输出过滤后的合规行。 当用户提到低信息量过滤、字符数筛选、短文本过滤、超长文本过滤、行数过滤、信息量阈值等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"低信息量",只要任务涉及同时按字符数和行数两个维度过滤文本行,就应该使用此skill。 不负责按单词数过滤(用words_num_filter)、按token数过滤(用token_num_filter)、按最长单行长度过滤(用maximum_line_length_filter)或按平均行长度过滤(用average_line_length_filter)。与这些skill的关键区别在于:本skill同时校验字符总数与行数两个维度,且原生支持CSV/TSV/Excel多列输入、不依赖data_juicer。
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接入资源格式识别工具。读取单个文件或目录中的接入资源,识别文本、表格、文档、图像、HTML、数据或未知类型,输出带推荐处理路由的格式识别结果文件。 当用户提到格式识别、资源类型预判、采集入口分流、为文本/表格/文档/图像/HTML 选择后续处理路径等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"格式识别",只要任务涉及在采集入口判断文件类型并分配推荐处理路由,就应该使用此 skill。 不负责读取正文内容、提取图像元信息、表格采集、文档解析、格式转换或实际执行后续处理。
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语种过滤工具。对指定或全部文本列进行语言检测,可选择保留或剔除目标语种, 输出过滤后的数据并附带 detected_lang 列。
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全角/半角字符规范化工具。读取结构化数据文件,将文本中的全角ASCII字符(字母、数字、标点)转换为半角形式, 并可按需执行指定 Unicode 正规化。适用于中日韩混排科研文本的统一预处理,不负责空白行删除、拼写纠错或重复标点合并。 当用户提到全角转半角、半角规范化、全半角统一、全角字母数字转换等需求时使用此skill。
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图像文件大小过滤器。保留图像大小 (以字节/KB/MB/... 为单位) 在特定范围内的数据样本。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到图像文件大小过滤、图片大小筛选、图像尺寸KB/MB过滤、按文件大小过滤等需求时使用此skill。
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文档去重工具。使用精确匹配(MD5哈希)在文档级别删除重复的样本。 当用户提到文档去重、删除重复文档、样本去重、文本去重、去除重复内容、 清洗重复数据、整理文档集合等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"去重",只要任务涉及从多个文档中识别和删除重复内容, 就应该使用此skill。
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JSONL比例切分工具。读取JSONL数据集,按给定比例拆成多个子集,支持随机切分和按字段分层切分。 当用户明确提到按比例拆分JSONL、训练集/验证集/测试集切分、分层保持类别分布等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"切分",只要任务是把一份JSONL按比例分成多个子集,就应该使用此skill。 不负责按固定条数均匀分块,不负责按份数切块,也不负责处理非JSONL输入。
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跨字段比较校验工具。读取结构化数据文件(CSV、TSV、Excel等),检查两个字段之间的逻辑约束关系 是否满足(如 start < end、min ≤ max、price >= cost),支持六种比较运算符,多约束可组合使用。 当用户提到跨字段校验、字段间比较、逻辑约束检查、大小关系验证等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"跨字段",只要任务涉及验证两个字段值之间的逻辑关系,就应该使用此skill。
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