Individual skill
regex-vs-llm-structured-text
構造化テキストの解析に正規表現と大規模言語モデルのどちらを使うかを選択するための意思決定フレームワーク——まず正規表達式から始め、信頼度の低いエッジケースにのみ大規模言語モデルを追加する。
docs/ja-JP/skills/regex-vs-llm-structured-text/SKILL.md
Source commit b38be6a7f6350964d59328b52f0624e1d1d552d1
What was checked
- Matches the observed repository HEAD
- Yes
- Scanner rules are current
- No
- Repository scan complete
- No
- Skill scan complete
- No
- Observed behavior
- Not checked yet
- Last checked
- Nov 3, 2026
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Repository context
- Repository stars (not skill ratings)
- 299,454
- Repository last updated
- Nov 6, 2026
- License
- MIT
Observed agent integration: No specific integration evidence. Standard SKILL.md installation does not imply verified compatibility.
- ai-agents Repository topic
- anthropic Repository topic
- claude Repository topic
- claude-code Repository topic
- developer-tools Repository topic
- llm Repository topic
- mcp Repository topic
- productivity Repository topic
- engineering Derived category
Files and excerpt
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# 構造化テキスト解析における正規表現 vs LLM
構造化テキスト（クイズ、フォーム、請求書、ドキュメント）を解析するための実用的な意思決定フレームワーク。核心的な洞察：正規表現は低コストかつ決定論的に95〜98%のケースを処理できる。コストのかかるLLM呼び出しは残りのエッジケースに留める。
## 使用場面
* 繰り返しパターンを持つ構造化テキスト（設問、フォーム、表）の解析
* テキスト抽出に正規表現とLLMのどちらを使うかの判断
* 両方のアプローチを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築
* テキスト処理におけるコスト/精度のトレードオフの最適化
## 意思決定フレームワーク
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