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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图像形状过滤器。过滤器保持样品的图像形状 (w,h) 在特定范围内。
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 当用户提到图像尺寸过滤、图片宽高筛选、图像分辨率过滤、按图片大小过滤、图像形状限制等需求时使用此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。
该算子用于过滤图像尺寸(宽度和高度)在指定范围内的样本。支持多种过滤策略:
any: 任意一张图像符合条件即保留all: 所有图像都符合条件才保留| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| input_path | string | 是 | - | 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式) |
| output_path | string | 是 | - | 输出数据文件路径 (JSONL格式) |
| min_width | int | 否 | 1 | 最小图像宽度 |
| max_width | int | 否 | 2147483647 | 最大图像宽度 |
| min_height | int | 否 | 1 | 最小图像高度 |
| max_height | int | 否 | 2147483647 | 最大图像高度 |
| any_or_all | string | 否 | 'any' | 过滤策略:'any' 或 'all' |
| num_proc | int | 否 | 1 | 并行处理的进程数 |
输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式,每行包含一个样本,样本需包含 images 字段:
{"images": ["/path/to/image1.jpg", "/path/to/image2.jpg"]}
输出为 JSONL 格式,每行一个符合条件的样本。
python scripts/run_image_shape_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--min_width 400 \
--min_height 400 \
--any_or_all any
--input_path: 输入文件路径--output_path: 输出文件路径--min_width: 最小图像宽度(默认1)--max_width: 最大图像宽度(默认无限)--min_height: 最小图像高度(默认1)--max_height: 最大图像高度(默认无限)--any_or_all: 过滤策略,默认any--num_proc: 并行进程数,默认1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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