Habilidades cohere-v2-python

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cohere-v2-python

Name: cohere-v2-python
Author: ActiveInferenceInstitute

Revisão do conteúdo r1 Risco Médio 🔑 Variáveis de ambiente⚙️ Comandos externos🌐 Acesso à rede

Crie pipelines de extração de entidades com Cohere

Textos não estruturados frequentemente precisam de campos confiáveis antes de alimentar apps ou bancos de dados. Esta skill orienta desenvolvedores Python no uso de saídas estruturadas do Cohere v2 e extração com JSON Schema.

Suporta: Claude Codex Code(CC)

📊 67 Adequado

Instalar com meu Agente

Copie esta solicitação para o seu Agente. Ela inclui a página canônica do Skill e o manifesto.

Solicitação do agente

Review the Skillstore skill "cohere-v2-python" from https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Seu Agente ainda deve apresentar o plano e solicitar qualquer confirmação exigida pela política de segurança.

Recursos legíveis por agentes

Use estes links quando um agente de IA, crawler ou script precisar de contexto limpo em vez de ler a página completa.

Detalhe em Markdown GET /skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python.md manifest assinado GET /api/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/manifest lockfile assinado GET /api/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/lockfile

Testar

Usando "cohere-v2-python". Extraia entidades de um anúncio de conferência.

Resultado esperado:

As entidades são agrupadas por pessoa, organização, local, evento e data.
Os campos obrigatórios são identificados antes dos campos opcionais de enriquecimento.
O resultado está pronto para um parser baseado em schema.

Usando "cohere-v2-python". Crie um classificador de sentimento para tickets de suporte.

Resultado esperado:

A skill produz um conjunto controlado de categorias, requisitos de schema e orientações de nova tentativa para respostas inválidas.

Usando "cohere-v2-python". Revise um pipeline de extração para uso em produção.

Resultado esperado:

A resposta destaca tratamento de chaves de API, limites de taxa, salvaguardas de parsing, monitoramento de tokens e validação no nível da aplicação.

Auditoria de segurança

Risco Médio

v9 • 07/07/2026 Abrir o relatório versionado

Most static findings are false positives caused by Markdown code fences, placeholder API-key examples, and reference URLs. No prompt-injection text or malicious exfiltration behavior was found, but one insecure database credential example should be corrected.

Arquivos analisados

1,564

Linhas analisadas

Itens de revisão

Falsos positivos ignorados

Preocupações de segurança confirmadas (1)

Médio

SKILL.md:499-504

Insecure Database Credential Example

SKILL.md shows a SurrealDB storage example using root/root credentials while persisting extracted entities. Users may copy this pattern into real workflows and expose writable data stores.

The example directly hardcodes root/root credentials and opens a database connection. It is not malicious, but it encourages an unsafe default credential pattern.

Fatores de risco

🔑 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

⚙️ Comandos externos (36)

🌐 Acesso à rede (5)

SKILL.md:566 SKILL.md:567 SKILL.md:568 SKILL.md:569 SKILL.md:570

Auditado por: codex Ver histórico de auditoria →

Compartilhar e citar este relatório

Compartilhe o relatório de avaliação versionado, o badge neutro, o cartão incorporável e as citações. A Skillstore apresenta evidências sem decidir se este Skill é seguro.

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https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

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[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/security.svg)](https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python?utm_source=security_passport_badge)

Badge HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Cartão incorporável

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

Citações acadêmicas (APA · BibTeX · CFF)

Citação APA

ActiveInferenceInstitute. (2026). cohere-v2-python security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/audits/9

Citação BibTeX

@techreport{activeinferenceinstitute-activeinferenceinstitute-cohere-v2-python-2026,
  author = {ActiveInferenceInstitute},
  title = {cohere-v2-python security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/audits/9},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "cohere-v2-python security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "ActiveInferenceInstitute"
date-released: "2026-07-07"
url: "https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:activeinferenceinstitute-cohere-v2-python:audit:9"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Pontuação do Skillstore

Por que esta pontuação Confiança das evidências: Alto

Arquitetura

Manutenibilidade

Conteúdo

Comunidade

Conformidade com a especificação

O que você pode criar

Pipelines de engenharia de dados

Extraia campos normalizados de documentos antes de carregar registros validados em bancos de dados ou sistemas de análise.

Classificação de feedback de produto

Classifique comentários de usuários em categorias de sentimento e aspecto com rótulos controlados.

Revisão de documentos de pesquisa

Identifique pessoas, organizações, eventos e datas em artigos ou relatórios.

Teste estes prompts

Extrair um conjunto de entidades

Use a skill cohere-v2-python para criar um exemplo em Python que extraia pessoas, organizações, locais e datas deste texto: [paste text].

Criar um schema de fatura

Usando esta skill, crie um plano em modo JSON Schema para extrair detalhes do fornecedor da fatura, datas, itens de linha, impostos e totais.

Criar fluxo de extração em lote

Use esta skill para descrever um workflow de extração em lote com reutilização de schema, parsing, novas tentativas, monitoramento de tokens e preparação para armazenamento.

Revisar prontidão para produção

Revise meu design de extração com Cohere v2 quanto a lacunas de schema, riscos de privacidade, tratamento de erros, limites de taxa e necessidades de validação downstream.

Boas práticas

Mantenha chaves de API em variáveis de ambiente e nunca armazene segredos de produção em exemplos ou repositórios.
Comece com campos obrigatórios e depois adicione campos opcionais após testar documentos reais.
Use enums para categorias que precisam alimentar bancos de dados, dashboards ou regras de roteamento.

Evitar

Não cole dados médicos, legais ou pessoais sensíveis sem um processo de privacidade aprovado.
Não dependa do modo JSON livre quando sistemas downstream exigem campos estritos.
Não ignore o tratamento de erros para parsing, limites de taxa ou respostas incompletas do modelo.

Perguntas frequentes

Esta skill chama Cohere diretamente?

Não. Ela fornece orientações e exemplos para criar código Python que usa Cohere.

Ela consegue extrair entidades de documentos?

Sim. Ela explica schemas e prompts para extrair entidades estruturadas de textos.

Ela exige uma chave de API?

O uso ao vivo requer uma chave de API da Cohere. Armazene-a em uma variável de ambiente.

Ela pode ser usada com Claude, Codex e Claude Code?

Sim. O conteúdo da skill pode orientar essas ferramentas quando elas ajudam a escrever ou revisar integrações em Python.

O modo JSON Schema garante todas as regras de negócio?

Não. Ele aplica uma estrutura de schema compatível, mas a validação da aplicação ainda é necessária.

Ela está pronta para produção por si só?

Não. Adicione logging, novas tentativas, limitação de taxa, controles de privacidade e testes para seus dados.

Detalhes do desenvolvedor

Autor

ActiveInferenceInstitute

Licença

MIT

Revisão da Skillstore

Aviso de versão

O autor não declarou uma versão.

Repositório

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

Referência

d46e62089a6dfc9e14ea02eebd9b8e2ad2dfe1f4

Atualidade da manutenção

18/07/2026

Uso

10 downloads · 421 visualizações

Estrutura de arquivos

📁 references/

📄 chat_api.md

📄 structured_outputs.md

📄 SKILL.md