'regex' 검색 결과

양식, 청구서, 문제집처럼 일정한 형식의 텍스트에서 정보를 추출하는 흐름을 설계합니다. 정규 표현식으로 추출한 뒤 신뢰도가 낮은 항목만 LLM으로 확인하고 수정하도록 안내합니다.

• 문제 본문과 선택지 및 정답 추출
• 양식과 청구서 추출 절차 설계
• 정규 표현식과 LLM 중 선택

프롬프트, 정규 표현식, SQL, 짧은 코드를 평가 기준에 따라 반복 개선합니다. AI가 후보를 만들고 실패 사례를 바탕으로 더 나은 안을 찾습니다.

• 정답 예시를 기준으로 프롬프트 개선
• 테스트 통과율로 정규 표현식 조정
• 테스트를 통해 SQL과 코드 개선

使用Fluentd的regexp插件解析MySQL慢查询日志，将其切分为时间、用户、查询时间和SQL内容四个字段，并配置字段长度限制以避免解析错误。

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Detects PII in unstructured data including emails, documents, images, and logs using NER-based detection with spaCy and Microsoft Presidio, regex patterns, OCR integration, and confidence scoring. Keywords: PII detection, unstructured data, NER, spaCy, Presidio, OCR, regex, email scanning, document scanning.

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Fix JavaScript regex failures when matching CJK (Chinese/Japanese/Korean) text using \b word boundaries. Use when: (1) Regex pattern with \b silently fails to match Japanese, Chinese, or Korean text, (2) Pattern works for Latin/ASCII text but not CJK, (3) hasDriverLicenceCue or similar text-detection function returns false for CJK input despite correct characters, (4) inferIssuerFromTitleText or pattern-matching functions fail on non-Latin scripts. Root cause: JavaScript \b only recognizes [a-zA-Z0-9_] as "word characters" — CJK characters are classified as \W (non-word), so \b before/after CJK always sees a non-word/non-word boundary and fails to match.

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Decision framework for choosing between regex and LLM when parsing structured text — start with regex, add LLM only for low-confidence edge cases.

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Decision framework for choosing between regex and LLM when parsing structured text — start with regex, add LLM only for low-confidence edge cases.

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使用Fluentd的regexp插件解析MySQL慢查询日志，将其切分为时间、用户、查询时间和SQL内容四个字段，并配置字段长度限制以避免解析错误。

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Helps create, explain, debug, and optimize regular expressions for finding, extracting, or replacing text. Accounts for differences between programming languages and checks matching and nonmatching examples to identify overly broad patterns and potential performance problems.

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• Create patterns for extracting text
• Explain unfamiliar regular expressions
• Fix unwanted matches and missed matches

Review regular expressions used to detect errors in agent engines. Check for empty matches, test patterns against real logs, and add safeguards against repeated matches that can cause JavaScript loops to hang.

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• Review new error detection patterns
• Test patterns against empty strings
• Check detection using real error logs

Investigate SQL injection in search forms, filters, and APIs by choosing tests based on actual responses. The skill covers visible query results, response differences, and timing evidence, helping produce reproducible reports with concrete data impact.

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• Inspect search and filter inputs for SQL injection
• Choose tests based on endpoint responses
• Review ORM query construction risks

在解析结构化文本时，用于在正则表达式（Regex）和大型语言模型（LLM）之间进行选择的决策框架——优先使用正则表达式，仅针对低置信度的边界情况引入 LLM。

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Debug regex patterns with visual breakdowns, plain English explanations, test case generation, and flavor conversion. Use when user needs help with regular expressions or pattern matching.

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In-process semantic search over text files or in-memory strings, using Gemini embeddings via the CF AI Gateway. Use when user wants fuzzy/conceptual search where exact-keyword grep would miss — "sessions discussing regulatory constraints", "code about retry logic", "notes mentioning burnout even if the word isn't there". Complements searching-codebases (regex/AST) and extracting-keywords (YAKE). Do NOT use when an exact string/regex match is what's wanted — grep/rg wins on speed and precision there.

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Living catalogue of 7 known hazard entries (SE-01 through SE-07) specific to agent-studio: Windows backslash paths, prototype pollution, hook exit codes, async swallowing, ReDoS in glob-to-regex, DST arithmetic, array mutation during iteration. Each entry: symptom, root cause, fix, test assertion.

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Configurable regex-based alert system for detecting patterns in tool calls and session activity. Supports error triggers, content regex matching, token threshold triggers, and pattern detection with configurable actions.

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copy_tuner（CopyTuner / copy_tuner_client）で集中管理している i18n データを、prefix（正規表現）単位で Rails 標準の config/locales（YAML）管理へ移すスキル。gem の local_first_key_regexp を使うので、 gem を残したまま特定 prefix だけをローカル管理にできる（部分ローカル化）。1 回の実行で 1 prefix。 全 prefix を移して gem ごと撤去したい場合は繰り返し、完了後 copy-tuner-to-locales-cleanup スキルへ進む。 対象 prefix はスキル引数で指定でき、未指定なら export を俯瞰して選定する。

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TJS2 (吉里吉里Z 内蔵スクリプト言語) の言語仕様と組み込みクラスのリファレンス。.tjs ファイル / *.ks (KAG) 内の埋め込みスクリプト / TJS2 コード断片 を扱う、書く、レビューする、デバッグするときに使う。JavaScript / TypeScript に似ているが文法と意味論が違うので、JS の感覚で書くと壊れる場合が多い。組み込みクラス (Array / Dictionary / Date / Math / RegExp / Exception) の API もここに集約。**呼び出されたら必ず「JS との主な違い」セクションを最初に確認し、その上で必要な詳細リファレンスを Read で取りに行くこと。** 吉里吉里Z 本体のクラス API (Window / Layer / System / Storages / Bitmap 等) や engine 内部はこのスキルの対象外。

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Comprehensive regular expressions guide covering character classes, quantifiers, anchors, groups, lookahead/lookbehind, common patterns (email, URL, IP, phone, dates, semver), ReDoS prevention, Unicode support, flags, debugging, and when NOT to use regex.

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Hunting skill for sqli vulnerabilities. Built from 12 public bug bounty reports including modern NoSQL injection (Rocket.Chat CVE-2021-22911 MongoDB $regex, Mongoose ORM CVE-2024-53900 $where bypass), modern ORM raw-fragment SQLi (Django CVE-2024-42005, Sequelize GHSA-wrh9-cjv3-2hpw), second-order SOQL injection (HackerOne Salesforce), time-based blind SQLi in GraphQL resolvers, and SQLi on OIDC-proxy backends. Use when hunting SQLi on any target. Dedicated NoSQL operator injection (MongoDB/CouchDB $where/$regex/$ne) is owned by hunt-nosqli — NoSQL appears here only as adjacent ORM/WAF context.

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벵골어 검색과 AI 처리를 위한 문자 표현 통일, 단어 분리, 숫자 변환, 결합 문자를 보존하는 표시 방법을 정리합니다. 학습 데이터 정비와 텍스트 저장에도 활용할 수 있습니다.

• 벵골어 검색과 입력 기능을 구현합니다
• 벵골어 학습 데이터를 정리합니다
• 벵골어와 영어 대화를 지원합니다

명령 실행, 파일 편집, 프롬프트 입력과 작업 종료 이벤트를 조건으로 감지하고 위험한 작업이나 민감한 파일 변경에 경고 또는 차단을 설정하는 규칙을 만듭니다.

• 위험한 명령을 차단합니다
• 민감한 파일 편집에 경고합니다
• 편집 중 추가된 디버그 코드를 감지합니다

LLM이 JSON, 정규 표현식, Pydantic 타입 정의에 맞춰 답변을 생성하도록 합니다. 텍스트에서 추출한 정보와 분류 결과를 후속 프로그램에서 다루기 쉬운 형식으로 정리합니다.

• 텍스트에서 기업과 제품 정보를 추출할 때
• 정해진 라벨로 리뷰를 분류할 때
• 프로필을 항목별로 정리할 때

Screen AI application inputs and historical logs for prompt injection, where malicious instructions try to redirect the model. Combine pattern matching, text structure scoring, and a DeBERTa classifier to flag suspicious content and produce JSON results.

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• Screening chatbot and AI agent inputs
• Checking external text used in retrieval-based AI applications
• Auditing historical interaction logs for injection attempts