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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cas-bigdatalab/piflow5412026年9月22日 更新
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specified_numeric_field_filter
指定数值字段过滤器。根据指定的数值字段信息进行筛选。 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 当用户提到数值字段过滤、字段范围筛选、数值范围过滤、元数据数值过滤、按数值过滤等需求时使用此skill。
インストール方法を見る含まれるファイル（5）
- SKILL.md3.4 KB
- assets/icon.png25.0 KB
- scripts/example_input.json559 B
- scripts/run_specified_numeric_field_filter.py3.3 KB
- skill.json2.2 KB
SKILL.md（原文）
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。
功能概述
该算子根据指定数值字段的值进行过滤，保留数值在指定范围内的样本。支持嵌套字段。
核心参数
| 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) |
| field_key | string | 是 | - | 字段路径，用点号分隔，如 'meta.star' 或 'meta.key1.key2.count' |
| min_value | float | 否 | -2147483648 | 最小值 |
| max_value | float | 否 | 2147483647 | 最大值 |
| num_proc | int | 否 | 1 | 并行处理的进程数 |
输入数据格式
输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式，每行包含一个样本，样本需包含指定的数值字段：
{"text": "文本内容", "meta": {"star": 50}}
支持嵌套字段：
{"text": "文本内容", "meta": {"key1": {"key2": {"count": 34}}}}
输出数据格式
输出为 JSONL 格式，每行一个符合条件的样本，保持原始字段结构。
使用示例
命令行调用
# 根据 meta.star 字段过滤
python scripts/run_specified_numeric_field_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--field_key meta.star \
--min_value 10 \
--max_value 70
# 根据嵌套字段过滤
python scripts/run_specified_numeric_field_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--field_key meta.key1.key2.count \
--min_value 10 \
--max_value 70
参数说明
--input_path: 输入文件路径--output_path: 输出文件路径--field_key: 字段路径，支持嵌套（如 meta.star）--min_value: 最小值（默认不限）--max_value: 最大值（默认不限）--num_proc: 并行进程数，默认1
注意事项
field_key使用点号分隔多级字段（如meta.key1.key2.count）- 如果字段值不能转换为数字，该样本会被过滤掉
- 这是
NON_STATS_FILTERS，不需要计算统计信息，处理效率较高
レビュー
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