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Données et recherche · SKILL.md

datasets-search

datasets-search

搜索和爬取网络上数据集相关信息,包括开源数据集、企业数据集发布、高质量数据集参评等。提取数据集名称、内容介绍、所属企业名称(简称自动扩展为全称),标记高质量数据集,生成结构化报告。用于:1) 搜索最新的数据集资源,2) 追踪企业数据集动态,3) 发现开源数据集链接,4) 每周生成数据集增量报告。

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name: datasets-search description: 搜索和爬取网络上数据集相关信息,包括开源数据集、企业数据集发布、高质量数据集参评等。提取数据集名称、内容介绍、所属企业名称(简称自动扩展为全称),标记高质量数据集,生成结构化报告。用于:1) 搜索最新的数据集资源,2) 追踪企业数据集动态,3) 发现开源数据集链接,4) 每周生成数据集增量报告。

数据集搜索 (datasets-search)

爬取网络上关于数据集发布、开源、认证的新闻,自动提取关键信息并生成结构化报告。

核心功能

  1. 多源新闻爬取 - 从技术媒体、企业博客、开源社区等渠道获取数据集相关新闻
  2. 智能信息提取 - 自动识别数据集名称、企业名称、数据集描述
  3. 企业名称扩展 - 将企业简称(如"百度"、"阿里")自动扩展为全称(如"北京百度网讯科技有限公司"、"阿里巴巴集团控股有限公司")
  4. 质量标记 - 识别并标记被认证为"高质量数据集"的内容
  5. 增量报告 - 对比历史数据,输出本周新增的数据集信息
  6. 链接提取 - 抓取数据集开源链接、官方描述页面

工作流程

用户请求爬取数据集新闻
    │
    ▼
运行爬虫脚本 → 抓取多个数据源
    │
    ▼
解析提取信息 → 数据集名称/企业/描述/链接
    │
    ▼
企业名称扩展 → 简称→全称映射
    │
    ▼
质量标记识别 → 标记高质量数据集
    │
    ▼
生成增量报告 → 对比历史输出新增内容
    │
    ▼
返回结构化列表 → Markdown格式报告

使用方法

1. 爬取最新数据集新闻

python3 scripts/dataset_crawler.py --days 7 --output report.md

2. 查看增量报告(对比历史)

python3 scripts/dataset_crawler.py --incremental --state-file ~/.dataset_crawler_state.json

3. 指定数据源

python3 scripts/dataset_crawler.py --sources jiqizhixin,infoq,oschina

输出格式

生成的报告为Markdown格式,包含以下字段:

## 数据集新闻报告 (2024-01-15)

### 本周新增数据集 (5条)

| 数据集名称 | 企业名称 | 数据集描述 | 高质量标记 | 相关链接 |
|-----------|---------|-----------|-----------|---------|
| 百度文心大模型数据集 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于训练文心大模型的中文数据集,包含... | ⭐ | [链接](https://...) |
| AliQA开源问答数据集 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 面向电商领域的问答数据集,包含100万... | - | [GitHub](https://...) |

数据源配置

爬虫默认支持以下数据源,可在references/data_sources.md中查看详情和添加新源:

稳定数据源 ✅

数据源类型可用性说明
GitHub开源平台⭐⭐⭐⭐⭐API 稳定,成功率高
Gitee国内开源⭐⭐⭐⭐API 可用,部分已知数据集
ModelScope阿里云平台⭐⭐⭐⭐API 可用,高质量数据集
智源研究院AI研究院⭐⭐⭐⭐已知数据集列表
数据堂/标贝/拓尔思/海天瑞声数据服务商⭐⭐⭐⭐已知数据集列表

不稳定数据源 ⚠️

数据源类型可用性说明
机器之心AI媒体⭐⭐有反爬措施,可能失败
InfoQ技术平台⭐⭐有反爬措施,可能失败
开源中国开源社区⭐⭐有反爬措施,可能失败
站长之家技术媒体⭐⭐有反爬措施,可能失败

⚠️ 重要提示: 机器之心、InfoQ、开源中国等站点均有反爬措施,User-Agent 轮换和随机延迟不足以保证稳定可用。建议:

  • 多次运行脚本以获取更多数据
  • 或使用 web-access skill 作为降级方案检索这些站点

企业名称映射

企业简称到全称的映射表存储在references/company_mappings.md中。如需扩展映射关系,请编辑该文件。

常见映射示例:

  • 百度 → 北京百度网讯科技有限公司
  • 阿里/阿里巴巴 → 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 腾讯 → 深圳市腾讯计算机系统有限公司
  • 字节/字节跳动 → 北京字节跳动科技有限公司

技术说明

依赖安装

pip install requests beautifulsoup4 lxml feedparser

反爬虫策略

  • 内置请求间隔(默认2-5秒随机延迟)
  • 使用User-Agent轮换
  • 支持代理配置(通过环境变量HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY)

数据去重

通过数据集名称+企业名称的组合进行去重,状态文件保存在~/.dataset_crawler_state.json

定时任务配置

建议每周日执行一次,获取本周增量信息:

# 添加到crontab (Mac/Linux)
0 9 * * 0 cd /path/to/skill && python3 scripts/dataset_crawler.py --incremental --output weekly_report.md

注意事项

  1. 爬取成功率不保证: 部分数据源(机器之心、InfoQ、开源中国等)有反爬措施,可能无法获取数据
  2. 降级方案: 如需检索不稳定数据源,建议使用 web-access skill 进行更可靠的网页访问
  3. 推荐数据源: GitHub、Gitee、ModelScope、智源研究院等数据源稳定性较高
  4. 爬取频率请遵守各网站的robots.txt规则
  5. 建议使用增量模式避免重复处理历史数据
  6. 如遇网站结构变更,可能需要更新爬虫解析规则

降级方案

当内置爬虫无法获取某些数据源时,推荐以下替代方案:

1. 使用 web-access skill

# 使用 web-access skill 检索特定网站
/web-access https://www.jiqizhixin.com/search?query=数据集

2. 手动配置代理

# 设置代理环境变量
export HTTP_PROXY=http://your-proxy:port
export HTTPS_PROXY=http://your-proxy:port
python3 scripts/dataset_crawler.py --days 7

3. 使用已知数据集列表

脚本内置了部分已知的高质量数据集列表(来自智源研究院、数据堂、标贝科技等),即使网络爬取失败,仍可返回这些基础数据。

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