Alphanumeric Filter

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确

字母数字比例过滤器。过滤文本中字母/数字比例不在指定范围内的样本。 当用户提到文本过滤、比例筛选、字母比例、数字比例、清理乱码文本等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"过滤",只要任务涉及根据文本中字母或数字的比例来筛选数据, 就应该使用此skill。

一句话选型结论

按资料字段整理

Alphanumeric Filter是研究检索类的 Agent Skill,安装方式:GitHub 仓库,权限级别未标注,许可证不明确,没有现成安装命令,需按说明手动放置 SKILL.md。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式GitHub 仓库 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 piflow
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

GitHub 仓库
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放到客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方cas-bigdatalab仓库 piflow · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式GitHub 仓库安装包 cas-bigdatalab/piflow
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 2026-07-09
正文体量4.1 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 基础信息齐全,可以先按说明装一个试试。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有现成安装命令,要按安装说明或仓库 README 手动放置。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
Alphanumeric Filter当前 未标注权限 GitHub 仓库 未标注 未标注 无
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

4.1 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Alphanumeric Filter 字母数字比例过滤 Skill

功能概述

本skill根据文本中字母/数字字符的比例进行过滤,只保留比例在指定范围内的样本。
常用于清理乱码文本、过滤特殊字符过多的内容等场景。

触发条件

当用户请求以下任务时,应使用此skill:
- 文本过滤
- 比例筛选
- 字母比例过滤
- 数字比例过滤
- 清理乱码文本
- 特殊字符过滤

核心参数说明

必需参数

参数 说明
--input 输入JSON文件路径
--output 输出JSON文件路径

可选参数

参数 说明 默认值
--min_ratio 最小字母数字比例 0.25
--max_ratio 最大字母数字比例 1.0
--tokenization 是否使用tokenization计算 False
--text_key 文本字段的键名 text

输入文件格式

[
  {"text": "正常的英文文本内容"},
  {"text": "包含123数字的文本"},
  {"text": "只有符号!!!..."},
  {"text": "混合内容abc123中文"}
]

使用方法

过滤字母数字比例在0.25-1.0之间的样本(默认)

python scripts/run_alphanumeric_filter.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json

过滤字母数字比例在0.3-0.8之间的样本

python scripts/run_alphanumeric_filter.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --min_ratio 0.3 \
  --max_ratio 0.8

使用tokenization模式(更精确但更慢)

python scripts/run_alphanumeric_filter.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --tokenization True

过滤示例

文本 字母数字比例 过滤结果 (0.2-0.9)
Hello World 高 保留
a=1\nb\nc=1+2+3 中 保留
,。、„""«»1» 低 过滤
emoji表情😊😸31231 中 保留

输出示例

命令行输出:

[OK] Alphanumeric filtering completed!
   Min ratio: 0.25
   Max ratio: 1.0
   Tokenization: False
   Original documents: 6
   Filtered documents: 5
   Removed documents: 1
   Input file: ./input.json
   Output file: ./output.json

输出JSON格式:

[
  {"text": "过滤后保留的文本1"},
  {"text": "过滤后保留的文本2"}
]

环境要求

安装依赖:
本SKILL使用依赖 data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer:

pip install py-data-juicer

注意事项

  1. 比例计算:默认按字符计算,tokenization=True 时按token计算
  2. 默认值:max_ratio 默认无限制(保留所有高比例样本)
  3. 过滤逻辑:只保留比例在 [min_ratio, max_ratio] 范围内的样本
  4. 适用场景:清理乱码、过滤特殊字符过多的文本

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Alphanumeric Filter怎么安装?

没有现成安装命令:按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放进客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

Alphanumeric Filter支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

Alphanumeric Filter权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

Alphanumeric Filter收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

Alphanumeric Filter用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。