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% |

Cadre décisionnel pour choisir entre regex et LLM lors de l'analyse de texte structuré - commencez par regex, ajoutez LLM uniquement pour les cas limites de faible confiance. Source : affaan-m/everything-claude-code.

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code --skill regex-vs-llm-structured-text Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

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