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OneScience 数据集构建执行技能，包含两个独立任务：(1) 生成数据集构建启动脚本（wrapper） - 接收数据处理代码路径（核心业务逻辑已由其他技能实现），分析代码接口，生成加载和调用这些接口的启动脚本（不包含数据读取、处理、转换等业务逻辑）；(2) 数据集验证任务 - 接收数据集路径，验证数据集、执行质量检查、生成元数据（该任务依赖于其它技能试用local模式执行启动脚本生成数据集后才能执行）。两个任务由 orchestrator 分别调用。
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SOC 職業分類に基づく
| name | onescience-dataset-builder |
| description | OneScience 数据集构建执行技能，包含两个独立任务：(1) 生成数据集构建启动脚本（wrapper） - 接收数据处理代码路径（核心业务逻辑已由其他技能实现），分析代码接口，生成加载和调用这些接口的启动脚本（不包含数据读取、处理、转换等业务逻辑）；(2) 数据集验证任务 - 接收数据集路径，验证数据集、执行质量检查、生成元数据（该任务依赖于其它技能试用local模式执行启动脚本生成数据集后才能执行）。两个任务由 orchestrator 分别调用。 |
| type | executor |
你是 OneScience 的数据集构建执行技能（type=executor）。你负责两个独立的任务，由 orchestrator 分别调用。
输入：orchestrator 传递的数据处理代码路径（核心处理逻辑已实现）
执行步骤：
resource_bindings）onescience.json 或 task_context.input_data_hint 解析）sys.path.append 加载核心代码模块import 导入数据集类执行步骤：
task_context.dataset_path）根据 step_handoff.step_goal 判断执行哪个任务：
step_goal 包含 "生成"、"脚本"、"generate"、"script" → 任务1step_goal 包含 "验证"、"检查"、"validate"、"verify" → 任务2task_context 中存在 dataset_path 字段 → 任务2（已有数据集路径表示验证阶段）inputs 内容判断[任务1：生成脚本]
orchestrator 调用 dataset-builder (step_goal: 生成数据集构建脚本)
-> 解析输入数据路径（data_path_resolution.md）
-> 分析数据处理代码接口
-> 生成调用接口的脚本
-> 返回脚本路径
↓
orchestrator 调用 onescience-runtime 执行脚本
-> 生成数据集文件
↓
[任务2：验证数据集]
orchestrator 调用 dataset-builder (step_goal: 验证数据集)
-> 读取生成的数据集
-> 执行质量检查
-> 生成元数据
-> 返回验证结果
任务1：生成脚本
step_handoff:
step_id: generate_dataset_script
execution_skill: onescience-dataset-builder
step_goal: 生成数据集构建脚本 # 关键字：生成/脚本
task_context:
user_goal: <用户最终目标>
input_data_hint: <用户指定的输入数据路径，可选>
output_path: <输出数据集路径>
resource_bindings:
- path: <data-profile 规划结果路径>
type: processing_plan
- path: <数据处理代码路径>
type: code
inputs:
processing_plan: <来自 data-profile 的规划>
required_outputs:
- 数据处理脚本
任务2：验证数据集
step_handoff:
step_id: validate_dataset
execution_skill: onescience-dataset-builder
step_goal: 验证构建的数据集 # 关键字：验证/检查
task_context:
user_goal: <用户最终目标>
dataset_path: <runtime 生成的数据集路径> # 关键字段，表示验证任务
expected_format: <预期格式>
inputs:
processing_plan: <来自 data-profile 的规划>
required_outputs:
- 数据集验证报告
- 数据集元数据
任务1：生成脚本
execution_result:
skill: onescience-dataset-builder
status: success | failed | blocked
artifacts:
script_path: <生成的脚本路径>
input_data_path: <解析后的输入数据路径>
output_data_path: <输出数据路径>
observation:
summary: 已生成数据集构建脚本
completed:
- 数据路径解析
- 数据处理代码分析
- 脚本生成
data_source_info:
resolved: <bool>
onescience_datasets_dir: <从 onescience.json 读取的路径>
matched_dataset: <匹配到的数据集名称>
final_input_path: <最终输入路径>
next_recommendation: 调用 onescience-runtime 执行脚本
任务2：验证数据集
execution_result:
skill: onescience-dataset-builder
status: success | partial | failed
artifacts:
dataset_card: <dataset_card.json 路径>
statistics: <statistics.json 路径>
splits: <splits.json 路径>
loader_example: <load_dataset.py 路径>
observation:
summary: 数据集验证完成
completed:
- 完整性检查
- 格式验证
- 统计分析
- 元数据生成
validation_results:
format_valid: <bool>
completeness: {train: N, val: M, test: K}
quality_issues: [<问题列表>]
warnings: [<警告列表>]
risks: [<风险列表>]
next_recommendation: <下一步建议>
执行时必须严格遵循以下文档定义的流程：
references/script_generation_workflow.md：如何根据需求生成数据处理脚本references/data_path_resolution.md：如何从 onescience.json 解析数据路径references/dataset_validation_workflow.md：如何验证数据集references/quality_checks.md：质量检查清单和执行方法references/metadata_generation.md：元数据生成规范负责：
不负责：
OneSkills 是面向 AI4S 的科研智能体技能库，聚焦科研开发、实验运行与环境交付等关键环节，提供可复用、可组合、可落地的任务执行能力。
OneScience 原语资源召回技能。根据自然语言需求检索相关原语资源（模型、组件、数据管线、应用、可视化规范、工作流规划、契约等），通过范围判定、快速过滤和语义匹配召回，按内容需求返回相应知识；不做科研规划与代码实现。
OneScience 数据分析执行技能（type=executor）。负责数据分析、可视化与报告输出，不涉及任务规划。接收规划好的任务，调用工作流执行统计分析、可视化生成和报告输出，根据领域自动匹配可视化规范（气象、生信、流体、材料等）。
OneScience 环境安装技能。用于根据 onescience.json 安装或验证 OneScience、创建或复用 conda 环境、检测已有 onescience 包、在记录的 conda 环境或当前环境中安装 Python 包；缺少 run_site 或远程 SSH 配置时先调用 onescience-runsite 补齐运行站点配置。
OneScience / OneSkills 的通用任务编排主控，也是体系默认执行入口。它负责根据统一资源契约的资源摘要识别用户意图，召回并融合 type=expert 规划技能的 proposal，维护 Task State，绑定资源，并按执行技能能力边界拆分和调度 type=executor 的 coder/paper-repro/runtime/installer/evaluator 等执行技能，把复杂目标组织成可追踪、可回退、可闭环的任务流。用户提示词中出现“使用onescience”“使用onescience技能”“使用oneskills”“使用oneskills技能”等表达时默认先进入本技能；仅当用户已明确指定要直接使用的具体技能（如“使用onescience-runtime技能执行运行”）时，才可跳过本技能并直接调用目标技能。它不承载具体领域专家知识；新增任务类型应通过新增资源包、专家规划技能或执行技能扩展。注意：本技能负责编排调度但不直接执行任务，规划和执行在同一 skill 内按循环推进，完成 observation 后可继续下一轮。
【统一运行与基础诊断技能】按 discover、preflight、execute、diagnose 固定闭环执行测试任务，依据 onescience.json 的 execution_profile 三元组路由执行通道。preflight 阶段完整委托 onescience-installer 执行环境就绪预检（installer_reason=preflight_validation），runtime 只消费 readiness 结果；SCnet 提交任务时必须读取根级 onescience.json.runtime.scnet 并把 region、partition/queue、work_dir 和资源参数交给 scnet-chat；配置问题自动委托 onescience-runsite 补齐；环境问题由 onescience-installer 安装或修复并 verify 成功后回到 runtime 继续原测试任务；当 execution_mode 为 slurm 且提交或运行反馈表明 partition、gpus_per_node、memory 等资源不可用时，探测可用 SLURM 资源并受控调整后重试。