regex-vs-llm-structured-text

SKILL.md

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% |

Marco de decisión para elegir entre expresiones regulares y LLM al analizar texto estructurado: comience con expresiones regulares, agregue LLM solo para casos extremos de baja confianza. Fuente: affaan-m/everything-claude-code.

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code --skill regex-vs-llm-structured-text Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

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