菜单
7z 压缩包内容预览工具。递归扫描目录内 .7z 文件，列出内部文件清单并按需输出文本片段预览，供后续采集流程判断是否需要解压处理。 当用户提到 7z 预览、7z 压缩包内容查看、7z 文件清单等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"7z 预览"，只要任务涉及在解压前先查看 7z 压缩包内部文件结构和内容片段，就应该使用此 skill。 不负责 zip、rar、tar 等其他压缩格式的预览（各有独立 skill），也不负责解压或归档打包。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/cas-bigdatalab/piflow --skill ingest-archive-7z-preview命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
Dataspace 文件输入源算子。用于根据 Dataspace 数据源实例 ID 和空间内文件路径下载单个文件，并将该文件作为工作流输入提供给下游算子。该算子没有上游输入，必须作为 DAG 的起始节点使用。
Dataspace 文件输出终止算子。用于接收上游算子的单个文件输出，按指定相对目录上传到 Dataspace 空间目录中，实际文件名自动沿用输入文件名。该算子必须作为 DAG 的终止节点使用。
用于编辑或创建 Gaussian 输入文件（.gjf），支持添加 Link 0 指令（%chk、%oldchk、%nprocshared、%mem）、Route 行关键词、电荷和多重度。可对已有 gjf 文件进行参数填充，也可从零创建新的 gjf 文件。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | ingest_archive_7z_preview |
| description | 7z 压缩包内容预览工具。递归扫描目录内 .7z 文件，列出内部文件清单并按需输出文本片段预览，供后续采集流程判断是否需要解压处理。 当用户提到 7z 预览、7z 压缩包内容查看、7z 文件清单等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"7z 预览"，只要任务涉及在解压前先查看 7z 压缩包内部文件结构和内容片段，就应该使用此 skill。 不负责 zip、rar、tar 等其他压缩格式的预览（各有独立 skill），也不负责解压或归档打包。 |
| name_zh | 7z 压缩包预览 |
| input_params | [{"name":"input_dir","type":"string","required":true,"description":"待扫描目录（递归）"},{"name":"output","type":"string","required":true,"description":"预览报告输出路径（JSON）"},{"name":"max_entries","type":"string","required":false,"default":"0","description":"每个压缩包最多列出的文件数，0 表示不限"},{"name":"preview_bytes","type":"string","required":false,"default":"200","description":"文本文件预览字节数"}] |
| output_params | [{"name":"output","type":"json_file","description":"7z 压缩包预览报告"}] |
| tag | 数据筛选 |
| publisher | COMMUNITY |
递归扫描目录内 .7z 文件，列出每个压缩包内部文件清单，对文本文件输出前 N 字节预览（UTF-8 解码失败则输出 hex）。输出 JSON 报告供后续解压或采集流程决策。
依赖 py7zr 库。
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--input_dir | 待扫描目录（递归） | 必填 |
--output | 预览报告输出路径 | 必填 |
--max_entries | 每个压缩包最多列出的文件数 | 0 |
--preview_bytes | 文本文件预览字节数 | 200 |
python scripts/run_ingest_archive_7z_preview.py \
--input_dir <input_dir> \
--output <output> \
--max_entries 0 \
--preview_bytes 200
{
"items": [
{
"path": "data/batch01.7z",
"type": "7z",
"total_entries": 5,
"entries": [
{"name": "data.csv", "size": 1024, "is_dir": false, "preview": "id,name,value..."},
{"name": "docs/", "size": 0, "is_dir": true}
]
}
],
"summary":
需要 py7zr 第三方库。若未安装，报告中将输出 error 提示。