Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Dane i analityka · Analiza

extract-entities

/extract-entities

Wyciąga nazwane encje o własnych etykietach z tekstu, na przykład osoby, organizacje, lokalizacje czy daty.

Repozytorium
zerogpu-router ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
23.09.2026

Ocena i bezpieczeństwo

92/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść27 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 23.09.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Wyciąga nazwane encje o własnych etykietach z tekstu, na przykład osoby, organizacje, lokalizacje czy daty.

Argumenty

/extract-entities <text> (-l <label>... | --labels a,b,c) [-t <0..1>]
Oryginalny opis (EN)

Custom-label named-entity recognition (gliner2-base-v1). Use when the user wants to extract entities with their own labels — people, organizations, locations, products, dates, or any caller-defined entity types — from a passage.

Jak działa

SKILL.md bez nagłówków drugiego poziomu · 22 linii, 211 słów

Podgląd SKILL.md
---
name: extract-entities
description: Custom-label named-entity recognition (gliner2-base-v1). Use when the user wants to extract entities with their own labels — people, organizations, locations, products, dates, or any caller-defined entity types — from a passage.
argument-hint: "<text> (-l <label>... | --labels a,b,c) [-t <0..1>]"
allowed-tools: Bash(zerogpu chat_completions *)
---

Run custom-label NER. The request below holds the source text and the entity labels, given as flags (`-l person -l company`, `--labels person,company`, `-t 0.4`) or in plain words.

Run this with the Bash tool, filling in the labels and pasting the source text into the heredoc verbatim — no escaping, the quoted heredoc handles every shell metacharacter, newline, quote, and paren:

```bash
zerogpu chat_completions -m gliner2-base-v1 --metadata '{"usecase":"ner","labels":["person","company"],"threshold":0.3}' <<'ZGPU_END_OF_INPUT'
<the source text, verbatim>
ZGPU_END_OF_INPUT
```

- `"usecase":"ner"` is required exactly as written; the API rejects the request without it.
- `labels` needs at least one label. If the request names none, ask the user which entity types to extract.
- `threshold` is the minimum confidence in `[0, 1]`. Use `0.3` unless the request gives one.
- `--metadata` is single-quoted JSON, so write any `'` inside a label as `'\''`.

Output is a JSON object whose `entities` maps each label to the spans found.

Savings note: only if the command output literally contains a line starting with `💰 ZeroGPU savings`, append that exact line, unchanged, as the last line of your reply. If no such line is present, say nothing about savings and do not mention or suggest `/zerogpu-router:cost-savings` — this note is intentionally occasional, not shown every time.

Request: $ARGUMENTS

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · zerogpu/zerogpu-router92MIT
carlheath/ogmios100MIT
zerogpu/zerogpu-router92MIT

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 95fa1aa22f82 (skrót SHA-256 całej paczki)

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100algo-nlp-ner
    Rozpoznaje i klasyfikuje w tekście osoby, organizacje, miejsca, daty oraz własne typy encji metodą Named Entity Recognition.
  • 100diffbot-entities
    Rozpoznaje nazwane encje w tekście i łączy je z Diffbot Knowledge Graph, zwracając poziom pewności oraz sentyment.
  • 92extract-json
    Wyciąga z wolnego tekstu wskazane pola do obiektu JSON według schematu, na przykład dane kontaktowe lub zamówienia.
  • 92extract-json
    Wyciąga z wolnego tekstu wskazane pola do obiektu JSON według schematu, na przykład dane kontaktowe lub zamówienia.
  • 95Parser
    Wyciąga ustrukturyzowany JSON z adresów URL, plików, wideo i PDF-ów, z rozpoznawaniem encji i przetwarzaniem wsadowym.
  • 95Parser
    Wyciąga ustrukturyzowany JSON z adresów URL, plików, wideo i PDF-ów, z rozpoznawaniem encji i przetwarzaniem wsadowym.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.