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% |

Схема принятия решений для выбора между регулярным выражением и LLM при анализе структурированного текста — начните с регулярного выражения, добавляйте LLM только для крайних случаев с низкой достоверностью. Источник: affaan-m/everything-claude-code.

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code --skill regex-vs-llm-structured-text После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw