version: "1.0.0" name: data_splitter description: 'JSONL比例切分工具。读取JSONL数据集，按给定比例拆成多个子集，支持随机切分和按字段分层切分。

当用户明确提到按比例拆分JSONL、训练集/验证集/测试集切分、分层保持类别分布等需求时使用此skill。

即使用户没有明确说出"切分"，只要任务是把一份JSONL按比例分成多个子集，就应该使用此skill。

不负责按固定条数均匀分块，不负责按份数切块，也不负责处理非JSONL输入。

' name_zh: 数据分割算子 input_params:

• name: input

type: string required: true description: 输入JSONL文件路径

• name: outputs

type: string required: true description: 输出文件路径，逗号分隔

• name: ratios

type: string required: true description: 分割比例，逗号分隔（如0.7,0.2,0.1）

• name: stratify_field

type: string required: false default: '' description: 分层字段（用于分层分割）

• name: seed

type: string required: false default: "42" description: 随机种子

• name: log_file

type: string required: false default: '' description: 日志文件路径 output_params:

• name: outputs

type: list description: 分割后的数据子集

• name: split_stats

type: object description: 分割统计信息 tag: 数据筛选 publisher: COMMUNITY

Data Splitter 数据分割 Skill

功能概述

本skill用于将JSONL数据集按比例拆分为多个子集，支持：

• 随机切分：打乱后按比例拆分
• 分层切分：按指定字段保持类别分布一致

触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：

• 按比例拆分JSONL
• 训练集/验证集/测试集拆分
• 数据集切分
• 分层切分
• JSONL样本拆分

核心参数说明

必需参数

可选参数

输入文件格式

{"id": 1, "category": "A", "text": "样本1"}
{"id": 2, "category": "A", "text": "样本2"}
{"id": 3, "category": "B", "text": "样本3"}
{"id": 4, "category": "C", "text": "样本4"}

使用方法

随机切分

python scripts/run_data_splitter.py \
  --input data.jsonl \
  --outputs train.jsonl,valid.jsonl,test.jsonl \
  --ratios 0.7,0.2,0.1 \
  --seed 42

分层切分

python scripts/run_data_splitter.py \
  --input data.jsonl \
  --outputs train.jsonl,valid.jsonl,test.jsonl \
  --ratios 0.7,0.2,0.1 \
  --stratify_field category \
  --seed 42

输出示例

[OK] Data splitting completed
   [train.jsonl] 7 records (70.0%)
   [valid.jsonl] 2 records (20.0%)
   [test.jsonl] 1 records (10.0%)
   Input: data.jsonl
   Total records: 10
   Split ratios: [0.7, 0.2, 0.1]
   Stratified: True
   Stratify field: category
   Random seed: 42

环境要求

python scripts/run_data_splitter.py --help

注意事项

1. --outputs 的数量必须与 --ratios 一致。
2. --ratios 的总和建议为 1.0。
3. 分层切分适合类别不平衡数据，但小样本类别仍可能受整数取整影响。
4. 输入必须是 JSONL，每行一个 JSON 对象。