cas-bigdatalab/piflow/calibrate-query-mapper

Claude Code and agent skill by cas-bigdatalab/piflow

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基于参考文本校准问答对中的查询（问题）。当用户提到校准问题、校准查询、语言风格校准、问题优化等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"校准"，只要任务涉及根据参考文本调整问答对中的问题，就应该使用此skill。

Install

npx vskill@latest install cas-bigdatalab/piflow/calibrate-query-mapper

SKILL.md

Calibrate Query Mapper

基于参考文本校准问答对中的查询（问题），使问题更加详细、准确，并贴合参考文本的语言风格。

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_pathstring是-输入JSON文件路径
output_pathstring是-输出JSON文件路径
api_modelstring是-LLM模型名称，如 'qwen2.5-72b-instruct'
api_endpointstring否-API端点URL
response_pathstring否choices.0.message.content响应内容路径

使用方法

bash
python scripts/run_calibrate_query_mapper.py --input_path <input_path> --output_path <output_path> --api_model <model_name> [--api_endpoint <endpoint>] [--response_path <path>]

实现原理

参照测试代码 test_calibrate_query_mapper.py 中的 _run_op 函数：

python
# 1. 初始化算子（必须指定api_model）
op = CalibrateQueryMapper(api_model='qwen2.5-72b-instruct')
# 2. 将数据转为Dataset，使用 op.run(dataset) 处理
dataset = Dataset.from_list(samples)
result_dataset = op.run(dataset)

输入输出格式

输入格式 (JSON数组)
json
[
  {
    "text": "参考文本，包含语言风格示例...",
    "query": "原始问题",
    "response": "原始回答"
  }
]
输出格式 (JSON数组)
json
[
  {
    "text": "参考文本，包含语言风格示例...",
    "query": "校准后的问题",
    "response": "原始回答"
  }
]

注意：此算子只校准 query 字段，response 字段保持不变。

示例

bash
python scripts/run_calibrate_query_mapper.py --input_path example_input.json --output_path output.json --api_model "qwen2.5-72b-instruct"

注意事项

  • 必须设置环境变量：使用前需设置 API key

``bash export OPENAI_API_KEY=your_api_key # 或 export DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key ``

  • api_model 参数必须指定
  • 输入数据需要包含 text（参考）、query（问题）、response（回答）三个字段
  • 该算子只校准问题（query），回答（response）保持不变
  • 该算子调用 LLM API，可能需要较长时间

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

See the full security report

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

See evaluation results

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