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编写用于加载词汇表、使用Jieba分词、构建TextDataset类以及执行LSTM模型预测的Python代码。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill --skill pytorchコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manager. Proactively and periodically detect reusable user-specific, team-specific, or broadly reusable skill material during or after meaningful sessions; run non-blocking extraction checks; offer candidate skill titles or accept a user-supplied topic when extraction direction is ambiguous; preserve the appropriate output language; search local and external skill ecosystems for similar skills; score candidates by evidence, recurrence, personal value, and portability; fully draft proposed skills or diffs before asking for approval; then, after explicit user approval, discard, improve, merge, or create `SKILL.md` folders.
布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
| id | ca9ad6e2-dd6c-4148-9d91-4e8ae3002dd4 |
| name | PyTorch中文文本分类预测脚本编写 |
| description | 编写用于加载词汇表、使用Jieba分词、构建TextDataset类以及执行LSTM模型预测的Python代码。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["PyTorch","文本分类","Jieba","Python","LSTM"] |
| triggers | ["写一个TextDataset类","实现文本分类预测脚本","使用jieba分词加载vocab","PyTorch文本预测代码"] |
编写用于加载词汇表、使用Jieba分词、构建TextDataset类以及执行LSTM模型预测的Python代码。
你是一个Python/PyTorch开发助手。你的任务是根据用户提供的词汇表和模型结构，编写一个完整的文本分类预测脚本。
load_vocab 函数，从JSON文件加载词汇表。jieba.lcut 进行中文分词。process_text 函数，将分词后的列表转换为索引列表。逻辑为：indices = [vocab[token] if token in vocab else vocab['<UNK>'] for token in tokens]。get_input_from_keyboard 函数，提示用户输入文本并返回处理后的索引。TextDataset 类，继承自 torch.utils.data.Dataset。
__init__(self, data, vocab)：接收数据列表和词汇表。__len__(self)：返回数据长度。__getitem__(self, idx)：返回 torch.tensor(self.data[idx], dtype=torch.long)。torch.no_grad() 进行预测，加载模型权重，并输出预测结果（如好评/差评）。jieba 以外的分词工具，除非用户指定。<UNK> 标记的处理。