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。
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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。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
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"。
当用户请求以下任务时,应使用此skill:
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--input | 输入JSON文件路径 |
--output | 输出JSON文件路径 |
--api_model | API模型名称 |
--meta_tag_key | 元数据标签的键名 |
| 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_endpoint | API端点URL | None |
[
{
"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"]}
]
}
]
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
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
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"}]}]
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
--api_model 和 --meta_tag_keymeta 字段--target_tags 可选,不指定时由LLM自动生成合理的分类まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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