CLI-datapreparering

Verktyget omvandlar råa prover och ett definierat schema till ett JSONL-dataset som är klart för OpenAI CLI-arbetsflöden. Det tillämpar fältregler, hanterar saknade värden och levererar deterministisk output genom seedad sampling. Tillvägagångssättet betonar datakvalitet, spårbarhet och reproducerbarhet.\n\nKonceptuellt separerar verktyget struktur (schema) från innehåll (prov) och tillämpar sedan serialisering, token-estimering och validering i en pipeline. Det flaggar avvikelser, bygger per-record metadata och möjliggör export av både datasetet och ett följes Manifest som beskriver token-budgetar, fältmappningar och provantal.\n\nMottagare inkluderar dataingenjörer som förbereder tränings- eller utvärderingsdata, promptutvecklare som finslipar instruktioner, forskare som prototypar QA-datasets och ML-team som integrerar med CLI-arbetsflöden. Unik nytta uppstår från integrerad validering, deduplicering, token-budgetering och deterministiska exporter som följer OpenAI CLI-krav.\n\nAnvändningsfall inkluderar att skriva Few-Shot-prompter, balansera positiva/negativa exempel och exportera i JSONL för OpenAI-verktyg. Verktgret är språkoberoende och passar team som behöver repeterbara dataflöden.