技能 cohere-v2-python

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cohere-v2-python

内容修订 r1 中风险 🔑 环境变量⚙️ 外部命令🌐 网络访问

构建 Cohere 实体抽取流水线

非结构化文本在输入应用或数据库之前，通常需要先提取可靠字段。此技能指导 Python 开发者使用 Cohere v2 结构化输出和 JSON Schema 进行抽取。

支持: Claude Codex Code(CC)

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智能体请求

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.

你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。

Agent 可读资源

当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。

Markdown 详情 GET /skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python.md 已签名 manifest GET /api/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/manifest 已签名 lockfile GET /api/skills/activeinferenceinstitute-cohere-v2-python/lockfile

测试它

正在使用“cohere-v2-python”。从会议公告中抽取实体。

预期结果:

实体按人员、组织、地点、事件和日期分组。
先识别必填字段，再识别可选的扩充字段。
结果可直接用于由 schema 支持的解析器。

正在使用“cohere-v2-python”。为支持工单设计情感分类器。

预期结果:

该技能会生成受控类别集、schema 要求，以及针对无效响应的重试指导。

正在使用“cohere-v2-python”。审查一个用于生产环境的抽取流水线。

预期结果:

响应会重点指出 API key 处理、速率限制、解析保护措施、token 监控和应用层验证。

安全审计

中风险

v9 • 2026/7/7 打开版本化报告

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.

3

已扫描文件

1,564

分析行数

0

复核项

0

已忽略误报

已确认安全问题 (1)

中

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.

风险因素

🔑 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

⚙️ 外部命令 (36)

🌐 网络访问 (5)

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

审计者: codex 查看审计历史 →

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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)

HTML 徽章

<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>

嵌入卡片

<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>

学术引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA 引用

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

BibTeX 引用

@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"

Skillstore 评分

评分依据证据置信度: 高

41

架构

85

可维护性

87

内容

73

社区

87

规范符合性

你能构建什么

数据工程流水线

在将经过验证的记录加载到数据库或分析系统之前，从文档中抽取标准化字段。

产品反馈分类

使用受控标签将用户评论分类为情感和方面类别。

研究文档审阅

在文章或报告中识别人员、组织、事件和日期。

试试这些提示

抽取一组实体

使用 cohere-v2-python skill 设计一个 Python 示例，从以下文本中抽取人员、组织、地点和日期：[paste text]。

创建发票 Schema

使用此技能，创建一个 JSON Schema 模式方案，用于抽取发票供应商详情、日期、行项目、税费和总额。

构建批量抽取流程

使用此技能，概述一个批量抽取工作流，包括 schema 复用、解析、重试、token 监控和存储准备。

审查生产就绪性

审查我的 Cohere v2 抽取设计，关注 schema 缺口、隐私风险、错误处理、速率限制和下游验证需求。

最佳实践

将 API key 保存在环境变量中，切勿在示例或代码仓库中存储生产密钥。
从必填字段开始，然后在测试真实文档后再添加可选字段。
对于必须输入数据库、仪表板或路由规则的类别，使用枚举。

避免

在没有获批隐私流程的情况下，不要粘贴敏感的医疗、法律或个人数据。
当下游系统需要严格字段时，不要依赖自由格式 JSON 模式。
不要跳过针对解析、速率限制或不完整模型响应的错误处理。

常见问题

此技能会直接调用 Cohere 吗？

不会。它提供用于构建使用 Cohere 的 Python 代码的指导和示例。

它可以从文档中抽取实体吗？

可以。它解释了用于从文本中抽取结构化实体的 schema 和 prompt。

它需要 API key 吗？

实时使用需要 Cohere API key。请将其存储在环境变量中。

它可以与 Claude、Codex 和 Claude Code 一起使用吗？

可以。当这些工具帮助编写或审查 Python 集成时，该技能内容可以为它们提供指导。

JSON Schema 模式能保证每一条业务规则吗？

不能。它会强制执行受支持的 schema 结构，但仍然需要应用层验证。

它本身已经生产就绪了吗？

不能。请为你的数据添加日志记录、重试、速率限制、隐私控制和测试。

开发者详情

作者

ActiveInferenceInstitute

许可证

MIT

Skillstore 修订

r1

版本提示

作者未声明版本。

仓库

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

引用

d46e62089a6dfc9e14ea02eebd9b8e2ad2dfe1f4

维护新鲜度

2026/7/18

使用量

10 次下载 · 421 次浏览

文件结构

📁 references/

📄 chat_api.md

📄 structured_outputs.md

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