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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 | naive_grouper |
| description | 将所有样本分组为一批样品。当用户提到样本合并、合并所有样本、一批分组、全部聚合等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"合并",只要任务涉及将多个样本合并为单个批次,就应该使用此skill。 |
| name_zh | 将所有样本分组为一批样品算子 |
| input_params | [{"name":"input_path","type":"string","required":true,"description":"输入JSON文件路径"},{"name":"output_path","type":"string","required":true,"description":"输出JSON文件路径"}] |
| output_params | [{"name":"output_path","type":"json_file","description":"合并后的JSON文件,所有样本合并为一个批次"}] |
| tag | 数据衍生 |
| publisher | COMMUNITY |
将所有样本分组为一批样品。
本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用同以下指令进行安装:
pip install py-data-juicer
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| input_path | string | 是 | - | 输入JSON文件路径 |
| output_path | string | 是 | - | 输出JSON文件路径 |
python scripts/run_naive_grouper.py --input_path <input_path> --output_path <output_path>
参照测试代码 test_naive_grouper.py 中的 _run_helper 函数:
# 1. 将输入列表转换为Dataset
dataset = Dataset.from_list(samples)
# 2. 初始化算子并执行(无需参数)
op = NaiveGrouper()
new_dataset = op.run(dataset)
[
{"text": "Sample 1"},
{"text": "Sample 2"},
{"text": "Sample 3"}
]
[
{"text": ["Sample 1", "Sample 2", "Sample 3"]}
]
执行:
python scripts/run_naive_grouper.py --input_path example_input.json --output_path output.json