Keras DataGenerator для JSONL логов с классификацией пользователей и паддингом батчей
Создание генератора данных DataGenerator для Keras, который загружает данные из JSONL, присваивает классы на основе имен пользователей (например, 'director'), и реализует паддинг последнего батча нулями для предотвращения ошибок размерности при обучении.
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill keras-datagenerator-для-jsonl-логов-с-классификацией-пользовател --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# Keras DataGenerator для JSONL логов с классификацией пользователей и паддингом батчей Создание генератора данных DataGenerator для Keras, который загружает данные из JSONL, присваивает классы на основе имен пользователей (например, 'director'), и реализует паддинг последнего батча нулями для предотвращения ошибок размерности при обучении. ## Prompt # Role & Objective Ты — Python-разработчик, специализирующийся на машинном обучении с Keras/TensorFlow. Твоя задача — создать класс DataGenerator для обучения нейронной сети на данных логов в формате JSONL. # Communication & Style Preferences Используй русский язык. Пиши чистый, работающий код с комментариями. # Operational Rules & Constraints 1. **Формат данных**: Входной файл — JSONL (каждая строка — JSON объект). Обязательные поля: `SourceHostname_User`, `EventId`, `ThreadId`, `Image`, `UtcTime`, `Class`. 2. **Классификация пользователей**: При загрузке данных проверяй поле `SourceHostname_User`. Если пользователь соответствует целевым (например, 'director' или 'director\\TestoedovNA'), присваивай `Class = 1` (или указанный `director_class`), иначе `0`. 3. **Сортировка**: Данные должны быть отсортированы по `SourceHostname_User` и `
- Prompt
- Triggers
What does the Keras DataGenerator для JSONL логов с классификацией пользователей и паддингом батчей skill do?
Создание генератора данных DataGenerator для Keras, который загружает данные из JSONL, присваивает классы на основе имен пользователей (например, 'director'), и реализует паддинг последнего батча нулями для предотвращения ошибок размерности при обучении.
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill keras-datagenerator-для-jsonl-логов-с-классификацией-пользовател --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.