CLI Gegevensvoorbereiding

De tool zet ruwe voorbeelden en een gedefinieerd schema om naar een JSONL-dataset die klaar is voor OpenAI CLI-workflows. Het legt veldnauwkeurige regels op, behandelt ontbrekende waarden en levert deterministische uitvoer door seeding van willekeurige sampling. De aanpak legt nadruk op datakwaliteit, traceerbaarheid en reproduceerbaarheid.\n\nConceptueel scheidt de tool structuur (schema) van inhoud (monsters), waarna serialisatie, token-inschatting en validatie in een pipeline plaatsvinden. Het markeert afwijkingen, bouwt per-record metadata en maakt export van zowel de dataset als een bijbehorende manifest mogelijk met tokenbudgetten, veldtoewijzingen en monsters.\n\nBelanghebbenden zijn data-engineers die trainings- of evaluatiedata voorbereiden, prompts-ontwerpers die instructies verbeteren, onderzoekers die QA-datasets prototypen en ML-teams die met CLI-workflows werken. Unieke waarde ontstaat door geïntegreerde validatie, deduplicatie, token-budgettering en deterministische exports die aansluiten bij OpenAI CLI-verwachtingen.\n\nToepassingsgevallen omvatten Few-Shot-prompts, evenwichtige positieve/negatieve voorbeelden en export in JSONL voor OpenAI-tools. De tool is taalneutraal en geschikt voor teams die herhaalbare datapijplijnen nodig hebben.