regex-vs-llm-structured-text

A practical decision framework for parsing structured text (quizzes, forms, invoices, documents). The key insight: regex handles 95-98% of cases cheaply and deterministically. Reserve expensive LLM calls for the remaining edge cases.

| Regex success rate | 98.0% | | Low confidence items | 8 (2.0%) | | LLM calls needed | 5 | | Cost savings vs all-LLM | 95% | | Test coverage | 93% |

إطار عمل القرار للاختيار بين regex وLLM عند تحليل النص المنظم - ابدأ بالتعبير العادي، وأضف LLM فقط لحالات الحافة منخفضة الثقة. المصدر: affaan-m/everything-claude-code.

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code --skill regex-vs-llm-structured-text بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw