数据 Agent 实现任务表

范围：先在现有 agent loop 上开发和调试 data-agent 的 tools 与 skills，暂时不改主运行链路。

极简任务表

顺序	任务	产物	验证方式
1	定义 canonical record v1	`src/data_agent_schema.py` 或 `src/data_agent/records.py`	单测覆盖合法和非法样本
2	实现 `validate_dataset_records` 工具	新增 `AgentTool` 注册和 handler	用 JSONL 样例跑工具，检查结构化错误
3	实现 `render_dataset_preview` 工具	生成面向人工 review 的 Markdown 预览	用 3 条样本生成预览
4	实现 `convert_dataset_format` 工具	至少支持 `training_jsonl`、`eval_prompt_csv`、`review_table_csv`	输入 canonical JSONL，检查导出文件
5	实现 `export_dataset` 工具	多格式导出和 manifest	校验失败时拒绝导出
6	增加最小 data skill	新增类似 `dataset-construction` 的目录化 skill	Web UI 中可见，并指导 validate/export 循环
7	准备调试样例	`test_data/data_agent/*.jsonl`	通过 Web UI 跑 skill + tools
8	实现 `normalize_dataset_records` 工具	支持简单 CSV/JSONL 字段映射到 canonical JSONL	输入 CSV，输出 canonical JSONL
9	实现 `dedup_dataset_records` 工具	按 query + label 做精确去重	输出去重后 JSONL 和重复样本报告
10	按需增强 Web UI trace	更清晰展示 tool 参数和结果	人工 UI 验证

第一批实现切片

先做任务 1、2、6、7：

skill 指导
  -> Agent 生成 canonical JSONL
  -> validate_dataset_records 校验
  -> Web UI 展示工具调用参数和校验错误

预计第一批文件

src/data_agent_schema.py
src/agent_tools.py
src/bundled_skills.py
tests/test_data_agent_schema.py
tests/test_data_agent_tools.py
test_data/data_agent/valid_records.jsonl
test_data/data_agent/invalid_records.jsonl

1.9 KiB Raw Blame History Unescape Escape

数据 Agent 实现任务表

极简任务表

第一批实现切片

预计第一批文件

1.9 KiB

Raw Blame History