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Specified Field Filter
ASecurity指定字段过滤器。根据指定的字段信息进行筛选。支持对JSONL格式数据指定字段进行过滤。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到字段过滤、字段值筛选、元数据过滤、指定字段过滤、按字段值过滤等需求时使用此skill。
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- Added September 11, 2026
Security analysis
92/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
Pro scans all 5 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill specified_field_filter --agent claude-codeAre you the author of Specified Field Filter?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-specified-field-filter)---
name: specified_field_filter
description: |
指定字段过滤器。根据指定的字段信息进行筛选。支持对JSONL格式数据指定字段进行过滤。
本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装:
pip install py-data-juicer
当用户提到字段过滤、字段值筛选、元数据过滤、指定字段过滤、按字段值过滤等需求时使用此skill。
name_zh: 指定字段过滤器算子
input_params:
- name: input_path
type: string
required: true
description: 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式)
- name: output_path
type: string
required: true
description: 输出数据文件路径 (JSONL格式)
- name: field_key
type: string
required: true
description: 字段路径,用点号分隔,如 'meta.suffix'
- name: target_value
type: list
required: true
description: 目标值列表,如 ['.pdf', '.txt']
- name: num_proc
type: int
required: false
default: 1
description: 并行处理的进程数
output_params:
- name: output_path
type: jsonl_file
description: 过滤后的JSONL格式数据文件,保持原始字段结构
tag: 数据筛选
publisher: COMMUNITY
---
## 功能概述
该算子根据指定字段的值进行过滤,保留字段值在目标值列表中的样本。支持嵌套字段和列表字段。
## 核心参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|------|------|------|--------|------|
| input_path | string | 是 | - | 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式) |
| output_path | string | 是 | - | 输出数据文件路径 (JSONL格式) |
| field_key | string | 是 | - | 字段路径,用点号分隔,如 'meta.suffix' 或 'meta.path.test' |
| target_value | list | 是 | - | 目标值列表,如 ['.pdf', '.txt'] |
| num_proc | int | 否 | 1 | 并行处理的进程数 |
## 输入数据格式
输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式,每行包含一个样本,样本需包含指定的字段:
```json
{"text": "文本内容", "meta": {"suffix": ".pdf", "star": 50}}
```
支持嵌套字段:
```json
{"text": "文本内容", "meta": {"path": {"test": ["txt", "json"]}}}
```
## 输出数据格式
输出为 JSONL 格式,每行一个符合条件的样本,保持原始字段结构。
## 使用示例
### 命令行调用
```bash
# 根据 meta.suffix 字段过滤
python scripts/run_specified_field_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--field_key meta.suffix \
--target_value .pdf \
--target_value .txt
# 根据嵌套列表字段过滤
python scripts/run_specified_field_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--field_key meta.path.test \
--target_value pdf \
--target_value txt \
--target_value json
```
### 参数说明
- `--input_path`: 输入文件路径
- `--output_path`: 输出文件路径
- `--field_key`: 字段路径,支持嵌套(如 meta.suffix)
- `--target_value`: 目标值,可重复指定多个值
- `--num_proc`: 并行进程数,默认1
## 注意事项
1. `field_key` 使用点号分隔多级字段(如 `meta.path.test`)
2. 如果字段值是列表,则列表中所有值都必须在 `target_value` 中才保留
3. 这是 `NON_STATS_FILTERS`,不需要计算统计信息,处理效率较高Files in this skill
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- scripts/example_input.json
- scripts/run_specified_field_filter.py
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