Habilidades cohere-v2-python

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cohere-v2-python

Name: cohere-v2-python
Author: ActiveInferenceInstitute

Seguro ⚙️ Comandos externos🌐 Acesso à rede🔑 Variáveis de ambiente📁 Acesso ao sistema de arquivos

Extrair Dados Estruturados com Cohere v2

Criar pipelines de extração de dados com LLMs requer saídas JSON consistentes e validadas. Esta skill oferece orientação especializada sobre como usar o modo JSON Schema do Cohere v2 para extração confiável de entidades, classificação e pipelines de dados estruturados.

Suporta: Claude Codex Code(CC)

📊 70 Adequado

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A utilizar "cohere-v2-python". Extrair pessoa, empresa, função e local de: 'Sarah Chen works at OpenAI as a Senior Researcher in San Francisco.'

Resultado esperado:

Person: Sarah Chen
Company: OpenAI
Role: Senior Researcher
Location: San Francisco
Confidence: High

A utilizar "cohere-v2-python". Analisar sentimento e aspectos de: 'The new interface is beautiful but the loading times are frustrating.'

Resultado esperado:

Overall sentiment: mixed
Aspects: interface (positive), loading times (negative)
Recommendation: optimize performance

A utilizar "cohere-v2-python". Parsear esta fatura: 'Invoice #123 from Acme Corp, $500 due on 2024-03-15 for consulting services'

Resultado esperado:

Invoice number: 123
Vendor: Acme Corp
Amount: 500
Due date: 2024-03-15
Description: consulting services

Auditoria de Segurança

Seguro

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.

Arquivos analisados

1,759

Linhas analisadas

achados

Total de auditorias

Fatores de risco

⚙️ Comandos externos (140)

🌐 Acesso à rede (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

🔑 Variáveis de ambiente (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

📁 Acesso ao sistema de arquivos (1)

skill-report.json:6

Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →

Pontuação de qualidade

Arquitetura

100

Manutenibilidade

Conteúdo

Comunidade

100

Segurança

Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Criar Pipelines de Extração

Criar pipelines automatizados de processamento de documentos que extraem dados estruturados de fontes de texto não estruturadas.

Implementar Sistemas NER

Implantar sistemas de reconhecimento de entidades nomeadas com formatos de saída JSON garantidos para aplicações downstream.

Integrar Extração de Dados com LLM

Adicionar capacidades confiáveis de extração de dados às aplicações com aplicação de schema validada.

Tente Estes Prompts

Extração Básica de Entidades

Usar o SDK Python do Cohere v2 com modo JSON Schema para extrair entidades deste texto: [INSERT TEXT]. Definir um schema com campos de pessoa, organização, local e data.

Processamento em Lote de Documentos

Criar uma função Python usando Cohere v2 que extrai dados estruturados de documentos. Incluir tratamento de erros, definição de schema para [INSERT DATA STRUCTURE], e lógica de processamento em lote.

Classificação com Enums

Configurar um sistema de classificação com modo JSON Schema do Cohere v2. Usar restrições enum para categorizar conteúdo em: [LIST CATEGORIES]. Mostrar como garantir saídas válidas.

Integração Avançada de Pipeline

Projetar um pipeline completo de extração de entidades usando Cohere v2. Incluir melhores práticas de design de schema, integração com SurrealDB para armazenamento, tratamento de erros, lógica de retry, e considerações de monitoramento em produção.

Melhores Práticas

Definir campos obrigatórios em todo schema para garantir que dados essenciais sejam sempre extraídos
Usar restrições enum para classificação para garantir valores de categoria válidos
Reutilizar schemas em múltiplas solicitações para beneficiar do cache e reduzir latência

Evitar

Usar modo JSON sem aplicação de schema explícita quando saída estruturada é necessária
Faltar o array obrigatório na definição de schema causa erros na API
Não envolver parsing JSON em blocos try-except para resiliência em produção

Perguntas Frequentes

Quais modelos suportam modo JSON Schema?

Models command-a-03-2025 e mais recentes suportam saídas estruturadas com aplicação de modo JSON Schema.

Quais são os limites de campos do schema?

Sem limite explícito para schemas response_format. Modo tools suporta máximo 200 campos em todas as tools.

Posso usar RAG com saídas estruturadas?

RAG não é suportado ao usar modo JSON Schema. Usar modo JSON básico ou chat padrão para cenários RAG.

Meus dados são enviados para terceiros?

Dados são enviados para API Cohere para processamento. Revisar política de privacidade da Cohere para detalhes de tratamento de dados.

Por que a primeira solicitação demora mais?

Solicitação inicial incorre em overhead de processamento de schema. Solicitações subsequentes usam schemas em cache para respostas mais rápidas.

Como isso se compara com saídas estruturadas da OpenAI?

Ambos aplicam conformidade com schema, mas Cohere usa formato JSON Schema enquanto OpenAI usa JSON Schema com pequenas variações.

Detalhes do Desenvolvedor

Autor

ActiveInferenceInstitute

Licença

MIT

Repositório

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

Referência

main

Estrutura de arquivos

📁 references/

📄 chat_api.md

📄 structured_outputs.md

📄 SKILL.md