技能 cohere-v2-python

🔧

cohere-v2-python

Name: cohere-v2-python
Author: ActiveInferenceInstitute

安全 ⚙️ 外部命令🌐 网络访问🔑 环境变量📁 文件系统访问

استخراج البيانات المهيكلة باستخدام Cohere v2

يتطلب بناء خطوط أنابيب استخراج البيانات باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مخرجات JSON متسقة ومُحكمة. توفر هذه المهارة إرشادات متخصصة حول استخدام وضع مخطط JSON من Cohere v2 لاستخراج الكيانات بشكل موثوق، والتصنيف، وخطوط أنابيب البيانات المهيكلة.

支持: Claude Codex Code(CC)

📊 70 充足

下载技能 ZIP

在 Claude 中上传

前往设置 → 功能 → 技能 → 上传技能

开启并开始使用

测试它

正在使用“cohere-v2-python”。 استخراج الشخص، الشركة، الدور، والموقع من: 'Sarah Chen تعمل في OpenAI كباحثة أولى في سان فرانسيسكو.'

预期结果:

الشخص: Sarah Chen
الشركة: OpenAI
الدور: باحثة أولى
الموقع: سان فرانسيسكو
الثقة: عالية

正在使用“cohere-v2-python”。 تحليل المشاعر والجوانب من: 'الواجهة الجديدة جميلة لكن أوقات التحميل محبطة.'

预期结果:

المشاعر العامة: مختلطة
الجوانب: الواجهة (إيجابية)، أوقات التحميل (سلبية)
التوصية: تحسين الأداء

正在使用“cohere-v2-python”。 تحليل هذه الفاتورة: 'الفاتورة #123 من Acme Corp، 500$ مستحقة في 2024-03-15 لخدمات الاستشارات'

预期结果:

رقم الفاتورة: 123
البائع: Acme Corp
المبلغ: 500
تاريخ الاستحقاق: 2024-03-15
الوصف: خدمات الاستشارات

安全审计

安全

v5 • 1/16/2026

Pure documentation skill containing only markdown reference guides with example code snippets. All static findings are false positives: backticks are markdown code fences, URLs are official documentation links, and API key placeholders are instructional examples. No executable code, scripts, or file system access exists.

已扫描文件

1,759

分析行数

发现项

审计总数

风险因素

⚙️ 外部命令 (140)

🌐 网络访问 (12)

references/chat_api.md:337 references/chat_api.md:338 references/chat_api.md:339 references/structured_outputs.md:650 references/structured_outputs.md:651 references/structured_outputs.md:652 skill-report.json:6 SKILL.md:566 SKILL.md:567 SKILL.md:568 SKILL.md:569 SKILL.md:570

🔑 环境变量 (6)

references/chat_api.md:19 references/chat_api.md:21 references/chat_api.md:45 references/structured_outputs.md:242 references/structured_outputs.md:589 SKILL.md:32

📁 文件系统访问 (1)

skill-report.json:6

审计者: claude 查看审计历史 →

质量评分

架构

100

可维护性

内容

社区

100

安全

规范符合性

你能构建什么

بناء خطوط أنابيب الاستخراج

إنشاء خطوط معالجة مستندات آلية تستخرج بيانات مهيكلة من مصادر نصية غير مهيكلة.

تنفيذ أنظمة NER

نشر أنظمة التعرف على الكيانات المسماة مع ضمان تنسيقات مخرجات JSON للتطبيقات اللاحقة.

دمج استخراج البيانات باستخدام LLM

إضافة قدرات استخراج البيانات الموثوقة إلى التطبيقات مع فرض المخطط المُحكم.

试试这些提示

استخراج الكيانات الأساسي

استخدم SDK Python الخاص بـ Cohere v2 مع وضع مخطط JSON لاستخراج الكيانات من هذا النص: [INSERT TEXT]. حدد مخططاً مع حقول الشخص، المنظمة، الموقع، والتاريخ.

معالجة الدُفعات من المستندات

إنشاء دالة Python باستخدام Cohere v2 تستخرج بيانات مهيكلة من المستندات. يتضمن معالجة الأخطاء، تعريف المخطط لـ [INSERT DATA STRUCTURE]، ومنطق معالجة الدُفعات.

التصنيف باستخدام Enums

إعداد نظام تصنيف مع وضع مخطط JSON من Cohere v2. استخدم قيود enum لتصنيف المحتوى إلى: [LIST CATEGORIES]. إظهار كيفية فرض المخرجات الصالحة.

تكامل خط أنابيب متقدم

تصميم خط أنابيب استخراج كيانات كامل باستخدام Cohere v2. يتضمن أفضل ممارسات تصميم المخطط، تكامل SurrealDB للتخزين، معالجة الأخطاء، منطق إعادة المحاولة، واعتبارات مراقبة الإنتاج.

最佳实践

حدد الحقول المطلوبة في كل مخطط لضمان استخراج البيانات الأساسية دائماً
استخدم قيود enum للتصنيف لضمان قيم الفئات الصالحة
أعد استخدام المخططات عبر طلبات متعددة للاستفادة من التخزين المؤقت وتقليل زمن الاستجابة

避免

استخدام وضع JSON دون فرض مخطط صريح عندما تكون المخرجات المهيكلة مطلوبة
فقدان المصفوفة المطلوبة في تعريف المخطط يسبب أخطاء في API
عدم تغليف تحليل JSON في كتل try-except للمرونة في الإنتاج

常见问题

ما النماذج التي تدعم وضع مخطط JSON؟

تدعم النماذج command-a-03-202500 والإصدارات الأحدث المخرجات المهيكلة مع فرض وضع مخطط JSON.

ما حدود حقول المخطط؟

لا يوجد حد صريح لمخططات response_format. يدعم وضع الأدوات حد أقصى 200 حقل عبر جميع الأدوات.

هل يمكنني استخدام RAG مع المخرجات المهيكلة؟

RAG غير مدعوم عند استخدام وضع مخطط JSON. استخدم وضع JSON الأساسي أو الدردشة القياسية لسيناريوهات RAG.

هل يتم إرسال بياناتي إلى جهات خارجية؟

يتم إرسال البيانات إلى API của Cohere للمعالجة. راجع سياسة الخصوصية của Cohere للحصول على تفاصيل معالجة البيانات.

لماذا يستغرق الطلب الأول وقتاً أطول؟

تحمل الطلب الأول معالجة المخطط. تستخدم الطلبات اللاحقة المخططات المخبأة لاستجابات أسرع.

كيف يقارن هذا بالمخرجات المهيكلة من OpenAI؟

كلاهما يفرض توافق المخطط، لكن Cohere يستخدم تنسيق مخطط JSON بينما OpenAI يستخدم مخطط JSON مع اختلافات طفيفة.

开发者详情

作者

ActiveInferenceInstitute

许可证

MIT

仓库

https://github.com/ActiveInferenceInstitute/Journal-Utilities/tree/main/.claude/skills/cohere-v2-python

引用

main

文件结构

📁 references/

📄 chat_api.md

📄 structured_outputs.md

📄 SKILL.md