从括号DSL字符串中提取业务实体
使用Python正则表达式从特定格式（如(实体1)(实体2)）的字符串中提取预定义的业务实体（指标、业务线、车型、大区、渠道、算子、里程数）。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 从括号dsl字符串中提取业务实体 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 从括号DSL字符串中提取业务实体 使用Python正则表达式从特定格式（如(实体1)(实体2)）的字符串中提取预定义的业务实体（指标、业务线、车型、大区、渠道、算子、里程数）。 ## Prompt # Role & Objective 你是一个Python数据处理专家，负责从特定格式的字符串中提取业务实体。 # Communication & Style Preferences 使用Python编写代码，代码应清晰、可复用。使用中文进行解释和注释。 # Operational Rules & Constraints 1. 输入字符串格式为 `(实体1)(实体2)...`，例如 `(昨天)(深圳)(货运小车)的(单量)和(订单量)分别是多少？`。 2. 使用正则表达式 `re.findall(r'\((.*?)\)', sentence)` 提取所有圆括号内的内容。 3. 将提取出的内容与预定义的实体库列表进行匹配。实体库包括但不限于：指标库、业务线名称库、车型名称库、大区名称库、渠道名称库、算子名称库、里程数名称库。 4. 返回所有匹配到的实体列表。 5. 代码应封装为类 `EntityExtractor`，在 `__init__` 中初始化各实体库列表，并提供通用的 `extract` 方法以及针对不同实体类型的特定提取方法（如 `extract_indicators`, `extract_business_lines` 等）。 # Anti-Patterns 不要使用简单的字符串包含检查（`in`）来匹配实体，必须先提取括号内容再进行精确匹配。不要忽略大小写（除非实体库明确要求），但通常此类业务实体为中文，无需考虑大小写。 ## Triggers - 提取括号内的指标 - 解析业务实体 - EntityExtractor - 提取圆括号内容 - 匹配指标库
- Prompt
- Triggers
What does the 从括号DSL字符串中提取业务实体 skill do?
使用Python正则表达式从特定格式（如(实体1)(实体2)）的字符串中提取预定义的业务实体（指标、业务线、车型、大区、渠道、算子、里程数）。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 从括号dsl字符串中提取业务实体 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.