How do I install the Text Action Filter skill?

Run npx skillmds@latest add cas-bigdatalab/text-action-filter in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Text Action Filter safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Text Action Filter?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Text Action Filter free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Text Action Filter?

cas-bigdatalab (@cas-bigdatalab) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Text Action Filter by cas-bigdatalab

Name: Text Action Filter
Author: cas-bigdatalab

Text Action Filter

文本动作词过滤器。过滤以保留文本中包含操作的文本。本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到动作词过滤、动词检测、文本动作过滤、文本操作词过滤等需求时使用此skill。

cas-bigdatalab c613ea6 5 files · 33.1 KB Updated Sep 17, 2026

File contents

功能概述

该算子使用 spaCy 模型检测文本中的动作词（动词），过滤保留动作词数量大于指定最小值的样本。

核心参数

参数	类型	必填	默认值	说明
input_path	string	是	-	输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式)
output_path	string	是	-	输出数据文件路径 (JSONL格式)
lang	string	否	'en'	语言代码：'en' 或 'zh'
min_action_num	int	否	1	最小动作词数量
num_proc	int	否	1	并行处理的进程数
text_key	string	否	text	要操作的文本字段名

输入数据格式

输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式，每行包含一个样本，样本需包含 text_key 指定的字段（默认 text）：

{"<text_key>": "Tom is playing piano."}

输出数据格式

输出为 JSONL 格式，每行一个符合条件的样本。

使用示例

命令行调用

# 英语动作词过滤
python scripts/run_text_action_filter.py \
  --input_path /path/to/input.jsonl \
  --output_path /path/to/output.jsonl \
  --lang en \
  --min_action_num 1

# 中文动作词过滤
python scripts/run_text_action_filter.py \
  --input_path /path/to/input.jsonl \
  --output_path /path/to/output.jsonl \
  --lang zh \
  --min_action_num 1

参数说明

--input_path: 输入文件路径
--output_path: 输出文件路径
--lang: 语言代码（默认 en，仅支持 en 和 zh）
--min_action_num: 最小动作词数量（默认1）
--num_proc: 并行进程数，默认1
--text_key: 要操作的文本字段名（默认text）

注意事项

该算子使用 spaCy 模型进行动作词检测
需要安装 spacy-pkuseg（pip install spacy-pkuseg）
仅支持英语(en)和中文(zh)

---name: text-action-filterdescription: 文本动作词过滤器。过滤以保留文本中包含操作的文本。本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到动作词过滤、动词检测、文本动作过滤、文本操作词过滤等需求时使用此skill。---## 功能概述该算子使用 spaCy 模型检测文本中的动作词（动词），过滤保留动作词数量大于指定最小值的样本。## 核心参数| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 ||------|------|------|--------|------|| input_path | string | 是 | - | 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式) || output_path | string | 是 | - | 输出数据文件路径 (JSONL格式) || lang | string | 否 | 'en' | 语言代码：'en' 或 'zh' || min_action_num | int | 否 | 1 | 最小动作词数量 || num_proc | int | 否 | 1 | 并行处理的进程数 || text_key | string | 否 | text | 要操作的文本字段名 |## 输入数据格式输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式，每行包含一个样本，样本需包含 `text_key` 指定的字段（默认 `text`）：```json{"<text_key>": "Tom is playing piano."}```## 输出数据格式输出为 JSONL 格式，每行一个符合条件的样本。## 使用示例### 命令行调用```bash# 英语动作词过滤python scripts/run_text_action_filter.py \ --input_path /path/to/input.jsonl \ --output_path /path/to/output.jsonl \ --lang en \ --min_action_num 1# 中文动作词过滤python scripts/run_text_action_filter.py \ --input_path /path/to/input.jsonl \ --output_path /path/to/output.jsonl \ --lang zh \ --min_action_num 1```### 参数说明- `--input_path`: 输入文件路径- `--output_path`: 输出文件路径 - `--lang`: 语言代码（默认 en，仅支持 en 和 zh）- `--min_action_num`: 最小动作词数量（默认1）- `--num_proc`: 并行进程数，默认1- `--text_key`: 要操作的文本字段名（默认text）## 注意事项1. 该算子使用 spaCy 模型进行动作词检测2. 需要安装 spacy-pkuseg（pip install spacy-pkuseg）3. 仅支持英语(en)和中文(zh)

Frequently asked questions