Back to skills
SKILL.md
Naive Reverse Grouper
ASecurity将批处理的样本拆分为独立样本。当用户提到样本拆分、拆分批次、批处理展开、反向分组等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"拆分",只要任务涉及将批处理数据(字段值为数组)展开为独立样本,就应该使用此skill。
- 539 stars
- 0 votes
- 0 copies
- 3 views
- Added September 11, 2026
Security analysis
96/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
Pro scans all 7 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill naive_reverse_grouper --agent claude-codeAre you the author of Naive Reverse Grouper?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-naive-reverse-grouper)---
name: naive_reverse_grouper
description: |
将批处理的样本拆分为独立样本。当用户提到样本拆分、拆分批次、批处理展开、反向分组等需求时使用此skill。
即使用户没有明确说出"拆分",只要任务涉及将批处理数据(字段值为数组)展开为独立样本,就应该使用此skill。
name_zh: 将批处理的样本拆分为独立样本算子
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
- name: export_path
type: string
required: false
description: 可选,导出批次元数据到JSONL文件
output_params:
- name: output_path
type: json_file
description: 拆分后的JSON文件,每个数组元素展开为独立样本
tag: 数据衍生
publisher: COMMUNITY
---
# Naive Reverse Grouper
将批处理的样本拆分为独立样本。
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
```
## 核心参数
| 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 |
| export_path | string | 否 | - | 可选,导出批次元数据到JSONL文件 |
## 使用方法
```bash
python scripts/run_naive_reverse_grouper.py --input_path <input_path> --output_path <output_path> [--export_path <path>]
```
## 实现原理
参照测试代码 test_naive_reverse_grouper.py 中的 `_run_helper` 函数:
```python
# 1. 将批次化样本列表转换为Dataset
dataset = Dataset.from_list(samples)
# 2. 初始化算子并执行(无参数,或传入 export_path)
op = NaiveReverseGrouper()
new_dataset = op.run(dataset)
```
## 输入输出格式
### 输入格式 (JSON数组,字段值为数组)
```json
[
{"text": ["Sample 1", "Sample 2", "Sample 3"]}
]
```
### 输出格式 (JSON数组,拆分为独立样本)
```json
[
{"text": "Sample 1"},
{"text": "Sample 2"},
{"text": "Sample 3"}
]
```
## 示例
### 示例1:基本拆分
```bash
python scripts/run_naive_reverse_grouper.py --input_path example_input.json --output_path output.json
```
### 示例2:同时导出批次元数据
```bash
python scripts/run_naive_reverse_grouper.py --input_path example_input.json --output_path output.json --export_path batch_meta.jsonl
```
## 注意事项
- 此算子无需额外参数(export_path可选)
- 输入样本的字段值为数组形式
- 输出会将数组展开为多个独立样本
- 如果传入 export_path,会将批次元数据导出为 JSONL 格式
Files in this skill
- SKILL.md
- assets/icon.png
- scripts/example_input.json
- scripts/output.json
- scripts/output2.json
- scripts/run_naive_reverse_grouper.py
- skill.json
Attribution
Related skills
View all in tools →Comments
Loading comments…
Newsletter
Get the weekly list of safe new skills, and the ones we pulled.