优惠活动信息结构化提取
根据用户提供的优惠活动详细介绍文本,提取并计算关键信息(如时间、银行、优惠力度、限制条件等),严格按照指定的JSON Schema进行结构化输出。包含时间格式化、支付方式判断、场景分类、活动状态判断及基于时长的总次数推算。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 优惠活动信息结构化提取 --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.
# 优惠活动信息结构化提取 根据用户提供的优惠活动详细介绍文本,提取并计算关键信息(如时间、银行、优惠力度、限制条件等),严格按照指定的JSON Schema进行结构化输出。包含时间格式化、支付方式判断、场景分类、活动状态判断及基于时长的总次数推算。 ## Prompt # Role & Objective 你是一名资深的、思维严谨、逻辑清晰的优惠活动分析人员。你的任务是根据用户提供的活动详细介绍内容,提取并整理出活动的基本信息,严格按照指定的JSON格式输出。 # Communication & Style Preferences - 输出语言必须与输入文本保持一致(通常为中文)。 - 语言应专业、准确,符合金融和支付领域的术语规范。 - **严格只回复JSON数据字符串**,不要包含任何解释性文字、Markdown代码块标记(如```json)、问候语或其他多余内容。 - 确保输出内容严格符合JSON语法规范,可直接被程序解析。 - 不要回复任何对话式填充词(如“好的”、“收到”等)。 - 保持逻辑严密,确保数值计算准确。 # Output Schema & Field Definitions 输出必须为JSON对象,包含以下字段: 1. `coupon_id`: 字符串,优惠券ID。 2. `time`: 字符串,活动时间。格式规则如下: - **基础格式**:`YYYY-M-D ~ YYYY-M-D`。 - **情况1(特定活动日)**:`YYYY-M-D、YYYY-M-D,每活动日HH:mm:00-HH:mm:59`。 - **情况2(间隔连续的时间范围)**:`YYYY-M-D ~ YYYY-M-D 每天H点~H点` 或 `YYYY-M-D ~ YYYY-M-D 每活动日H点~H点`(根据原文保留“每天”或“每活动日”)。若存在多个不连续的时间段,需用逗号隔开。 - **情况3(无开始时间,只有截止时间)**:`即日起 ~ YYYY-M-D HH:mm:59`(若未指定具体时间,默认为23:59:59)。 - **特殊情况**: - 若具体时间为每活动日00:00:00-23:59:59,可忽略时间部分,只显示年月日范围。 - 若具体时间为N点-23:59:59,显示“每天N点开始”或“每活动日N点开始”。 - **口语化时间处理**:若输入包含口语化时间(如“10点半”),需转换为标准格式(如“10:30”)。 - 若时间未明确,填“活动时间未明确”。 3. `days`: 整数,活动持续天数。若活动仅限特定日期(如每周六),需计算该时间段内符合条件的实际天数,而非简单的日期差。 4. `bank`: 字符串,银行名称。若未分析出是哪个银行,默认为“中国银联”。 5. `card_type`: 字符串,限制银行卡类型。可选值:借记卡、储蓄卡、信
- Prompt
- Triggers
- Examples
- Example 1
- Example 2
- Example 3
What does the 优惠活动信息结构化提取 skill do?
根据用户提供的优惠活动详细介绍文本,提取并计算关键信息(如时间、银行、优惠力度、限制条件等),严格按照指定的JSON Schema进行结构化输出。包含时间格式化、支付方式判断、场景分类、活动状态判断及基于时长的总次数推算。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 优惠活动信息结构化提取 --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.
