# Naive Grouper

> Naive Grouper is an Agent Skill for documents published in the cas-bigdatalab/piflow repository on GitHub: a SKILL.md instruction file an AI agent can load to do this task.

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。

- Skill name: `naive_grouper`
- Category: [Documents](https://www.openparable.com/skill/documents/1)
- Source: https://github.com/cas-bigdatalab/piflow/blob/HEAD/workspace/skills/naive_grouper/SKILL.md
- Repository: cas-bigdatalab/piflow (541 GitHub stars when collected)

## SKILL.md

# Naive Grouper

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
```

## 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 |

## 使用方法

```bash
python scripts/run_naive_grouper.py --input_path <input_path> --output_path <output_path>
```

## 实现原理

参照测试代码 test_naive_grouper.py 中的 `_run_helper` 函数：

```python
# 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)
```

## 输入输出格式

### 输入格式 (JSON数组)

```json
[
  {"text": "Sample 1"},
  {"text": "Sample 2"},
  {"text": "Sample 3"}
]
```

### 输出格式 (JSON数组，只有一个元素)

```json
[
  {"text": ["Sample 1", "Sample 2", "Sample 3"]}
]
```

## 示例

执行：
```bash
python scripts/run_naive_grouper.py --input_path example_input.json --output_path output.json
```

## 注意事项

- 此算子无需额外参数
- 所有输入样本会被合并为一个批次
- 合并后的字段值为数组形式

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Source: https://www.openparable.com/skill/documents/naive-grouper (OpenParable). Cite the canonical URL above.