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搜索 JSONL ，共找到 8 条记录

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AI视频使用量与成本分析

klingai-usage-analytics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志，从而聚合关键指标（如成功率、总消耗点数和平均生成时间）。用户可以生成每日或周期性的成本报告，用于追踪资源使用模式和成本趋势，非常适合构建数据仪表板。

使用Together AI微调大语言模型

together-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个完整的工作流指南，用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型（LLMs）进行定制化微调。流程包括：准备结构化的训练数据（JSONL格式）、上传文件、创建微调任务、监控训练状态，并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。

AI会话成本追踪

该工具可自动读取AI会话的JSONL日志，统计不同模型和级别的Token使用量。它根据预设的定价模型计算出总的美元成本，并将结构化的成本记录持久化到成本追踪命名空间，为后续的成本报告和分析提供准确数据源。

临床文本批处理

batch-processing-clinical-text

maziyarpanahi/openmed

用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息（PII）提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能，确保处理数千份病历时数据安全、资源高效，且不会占用过多内存。

临床数据文本去标识化

deidentify-a-dataset

maziyarpanahi/openmed

该工具用于对本地的结构化数据集（如CSV, JSONL, Parquet）中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息（PHI），生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要，从而实现数据的安全共享和分析，同时确保源数据的隐私不泄露。

社区问答周报生成工具

ov-session-report

volcengine/OpenViking

本工具用于分析本地的问答会话JSONL文件，生成一份完整、可审计的Markdown格式周报。它可以支持生成常规的周度报告、跨期对比分析，并提取关键趋势和风险点。输出的Markdown文件是自包含的，为后续的文档渲染系统（如飞书或白板）提供了所需的所有聚合数据和结构，且不依赖任何外部API或数据源。

Codex命令行执行器

code-mate-codex

CherryHQ/cherry-studio

以非交互方式运行Codex CLI，用于代码分析和实现任务。将仓库工作委托给Codex，并通过JSONL输出获取编码代理结果。支持沙箱模式和身份验证检查。

GitHub Copilot CLI 运行器

code-mate-github-copilot

CherryHQ/cherry-studio

以非交互方式运行 GitHub Copilot CLI，用于仓库分析和编码任务，解析 JSONL 输出，并安全控制工具权限。

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