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Random Sampler

Documents
random_sampler

Random Sampler 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.

JSONL 随机采样工具。读取 JSONL 数据集，按抽样数量或抽样比例无放回抽取样本，输出保留原字段结构的采样结果。 当用户提到随机采样、按数量抽样、按比例抽样、JSONL 抽样筛查等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"random_sampler"，只要任务涉及对 JSONL 记录做无放回随机抽取，就应该使用此skill。 不负责分层采样、领域均衡采样、表格采样或其他格式转换。

View on GitHub ↗
QUICK START

How to use this skill

Bring this guide into your coding agent with a prompt tailored to the tool you use.

  1. Open your project in Codex.
  2. Copy and paste the prompt below.
  3. Review files and risks before approving any action.
Prompt to paste
Inspect the Agent Skill at https://github.com/cas-bigdatalab/piflow/blob/HEAD/workspace/skills/random_sampler/SKILL.md and all supporting files. Report provenance, permissions, scripts, dependencies, and security risks. Propose an exact installation into .agents/skills/random-sampler, but wait for my approval before writing files or running scripts.

Copying this prompt does not install or run the skill. Review third-party files before use.

Random Sampler 随机采样 Skill

功能概述

本 skill 面向 JSONL 数据集进行无放回随机采样，可按数量或按比例抽取样本，并支持随机种子保证结果可复现。 采样过程中保留原始 JSON 对象结构，不改动字段内容，适用于大批量语料抽样筛查、小样本人工核验、流程调试等场景。

触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此 skill：

  • 随机采样
  • 按数量抽样
  • 按比例抽样
  • JSONL 抽样筛查

核心参数说明

必需参数

  • --input：输入 JSONL 文件路径
  • --output：输出 JSONL 文件路径
  • --method：采样方式，支持 count 或 ratio

可选参数

  • --count：采样数量，method=count 时使用
  • --ratio：采样比例 0-1，method=ratio 时使用
  • --seed：随机种子，默认 42
  • --log_file：日志文件路径

输入文件格式

输入文件必须为 JSONL，每一行是一条独立 JSON 记录。

示例：

{"id": 1, "text": "sample a"}
{"id": 2, "text": "sample b"}
{"id": 3, "text": "sample c"}

使用方法

按数量采样

python scripts/run_random_sampler.py \
  --input data.jsonl \
  --output sampled.jsonl \
  --method count \
  --count 100 \
  --seed 42

按比例采样

python scripts/run_random_sampler.py \
  --input data.jsonl \
  --output sampled.jsonl \
  --method ratio \
  --ratio 0.1 \
  --seed 42

输出示例

[OK] Random sampling completed
   Input: data.jsonl
   Output: sampled.jsonl
   Total records: 12
   Sampled records: 5
   Sampling rate: 41.67%
   Random seed: 42

环境要求

  • Python 3.x
  • 输入文件为有效 JSONL

注意事项

  1. 采样是无放回的，每条记录最多被选中一次
  2. 设置相同的种子可以得到相同的采样结果
  3. 如果 count 或 ratio 超过总数，则返回全部数据