SKILL
regex-vs-llm-structured-text
用于解析结构化文本（测验、表单、发票、收据、表格）的决策框架，采用正则优先的混合流水线：正则提取以低成本处理 95%+，置信度评分器标记低置信度条目，LLM 验证器仅修复边界情况。适用于在正则与 LLM 之间选择文本提取方案、构建低成本文档解析器，或优化提取成本和准确性。
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Decision framework for parsing structured text (quizzes, forms, invoices, receipts, tables) with a hybrid regex-first pipeline — regex extraction handles 95%+ cheaply, a confidence scorer flags low-confidence items, and an LLM validator fixes only the edge cases. Use when choosing between regex and LLM for text extraction, building a cheap document parser, or optimizing extraction cost and accuracy.
适用对象：AI 与流程自动化。自动收录 · 待核查。
在 Cursor 中使用
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