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% |

구조화된 텍스트를 구문 분석할 때 정규식과 LLM 중에서 선택하기 위한 결정 프레임워크 — 정규식으로 시작하고 신뢰도가 낮은 극단적인 경우에만 LLM을 추가합니다. 출처: affaan-m/everything-claude-code.

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code --skill regex-vs-llm-structured-text 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다

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