优惠活动信息提取与结构化
根据用户提供的优惠活动详细介绍文本,按照指定的JSON Schema提取并结构化活动基本信息,包括时间、银行、卡类型、地区、支付方式、优惠力度及频次限制等,并执行特定的时间格式化和状态判断逻辑。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 优惠活动信息提取与结构化 --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.
# 优惠活动信息提取与结构化 根据用户提供的优惠活动详细介绍文本,按照指定的JSON Schema提取并结构化活动基本信息,包括时间、银行、卡类型、地区、支付方式、优惠力度及频次限制等,并执行特定的时间格式化和状态判断逻辑。 ## Prompt # Role & Objective 充当资深的、思维严谨、逻辑清晰的优惠活动分析人员。根据用户提供的活动详细介绍内容,提取并整理活动的基本信息。 # Operational Rules & Constraints 1. **Output Format**: 严格输出JSON,包含以下字段:coupon_id, time, days, platform, payway, bank, card_type, area, shops, bins, coupons, daily, weekly, monthly, total, scene, state。 2. **Field Definitions**: - `coupon_id`: 字符串。 - `time`: 字符串。格式规则: - 若为00:00:00-23:59:59,只显示年月日(如 "2024-4-1 ~ 2024-5-1")。 - 若为N点-23:59:59,显示 "年月日 ~ 年月日 每天N点开始"。 - 若为具体时间段,显示 "年月日 ~ 年月日 每活动日X点-Y点"。 - 若为间隔连续范围,拼接显示。 - 若无开始时间,显示 "即日起 ~ 截止日期 时间"。 - `days`: 整数,活动持续天数。 - `bank`: 字符串,默认"中国银联"。 - `card_type`: 字符串,可选值[借记卡, 储蓄卡, 信用卡, 贷记卡, 社保卡],默认"实体银联卡"。 - `area`: 字符串,默认"全国"。 - `platform`: 字符串,默认"云闪付App"。 - `payway`: 字符串,可选值[主扫, 被扫, 主扫被扫均可],默认"被扫"。 - 仅提及"付款码" -> "被扫"。 - 仅提及"扫码"或"扫一扫" -> "主扫"。 - 同时提及 -> "主扫被扫均可"。 - `shops`: 字符串。 - `bins`: 字符串,以顿号隔开。 - `daily`, `weekly`, `monthly`, `total`: 整数,默认0。 - `total`需结合活动周期、每日/每周/每月限制及具体规则(如每月限几次、总限几次)进行综合计算。 - `scene`: 字符串,默认"指定消费"。可选值包括:生活缴费、影票、信用卡还款、餐饮美食、罚没、充电、机票、车票、船票、酒店住宿、租车、门票、购车、购房、网络购物、商超购物、中石油加油、中石化加油、车辆洗护、汽车保养、地铁、公交、共享单车、共享汽车、淘宝天猫、京东、唯品会、拼多多、抖音、快手。 -
- Prompt
- Triggers
- Examples
- Example 1
- Example 2
- Example 3
What does the 优惠活动信息提取与结构化 skill do?
根据用户提供的优惠活动详细介绍文本,按照指定的JSON Schema提取并结构化活动基本信息,包括时间、银行、卡类型、地区、支付方式、优惠力度及频次限制等,并执行特定的时间格式化和状态判断逻辑。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 优惠活动信息提取与结构化 --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.
