CLI-datapreparering

Verktøyet konverterer rå prøver og et definert skjema til et JSONL-datasett som er klart for OpenAI CLI-arbeidsflyter. Det håndhever feltregler, håndterer manglende verdier og leverer deterministisk utdata ved å så tilfeldige prøver. Tilnærmingen legger vekt på datakvalitet, sporbarhet og reproduksjonbarhet.\n\nKontekstuelt skiller verktøyet struktur (skjema) fra innhold (prøver), og anvender deretter serialisering, token-estimering og validering i en pipeline. Det flagger avvik, bygger per-record metadata og gjør eksport av både datasettet og et medfølgende manifest mulig som beskriver token-budsjetter, feltmapping og prøveantall.\n\nMottakere inkluderer dataingeniører som forbereder trenings- eller evalueringsdata, promptsutviklere som finjusterer instruksjoner, forskere som prototyper QA-datasett, og ML-team som integrerer med CLI-workflows. Verdi oppstår fra integrert validering, deduplicasjon, tokenbudsjett og deterministiske eksport som følger OpenAI CLI-krav.\n\nBruksområder inkluderer å skrive Few-Shot-prompter, balansere positive/negative eksempler og eksportere i JSONL for OpenAI-verktøy. Verktøyet er språknøytralt og egner seg for team som trenger repeterbare datapipelines.