地址智能拆分

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

把中文地址拆成省/市/区/详细,便于结构化入库。

一句话选型结论

按资料字段整理

地址智能拆分是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_f1b049da/nlg20264863
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_f1b049da仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791639518
正文体量2.9 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
地址智能拆分当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

2.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

地址智能拆分

灵感:能力工具箱 address-parse(自研)。

> 小四原创:整行地址 → province / city / district / detail;可与「省市区级联」码表回填联动。规则轻量,复杂地址允许人工改。

何时使用

  • 粘贴「广东省深圳市南山区…」要拆字段
  • 导入 Excel 地址列结构化
  • 级联选择器预填

硬约束

  1. 输出四段:province city district detail(缺省为空串)。
  2. 直辖市:省/市可同名或市为空策略写清(建议市填市名)。
  3. detail 为去掉省市区后的剩余;勿丢门牌。
  4. 低置信加 warnings;勿假装 100% 准确。
  5. 实现要点注释标 小四原创。
  6. 与统计局对齐、级联选码是后续步骤,本包先拆文本。

推荐实现

export type AddrParts = {
  province: string
  city: string
  district: string
  detail: string
  warnings: string[]
}

// 小四原创:轻量中文地址拆分
export function splitCnAddress(raw: string): AddrParts {
  let rest = String(raw || '').replace(/\s+/g, '').trim()
  const warnings: string[] = []
  let province = ''
  let city = ''
  let district = ''

  const mProv = rest.match(/^(?<p>.+?(?:省|自治区|特别行政区)|北京|天津|上海|重庆)/)
  if (mProv) {
    province = mProv[0]
    if (['北京', '天津', '上海', '重庆'].includes(province)) {
      province = province + '市'
    }
    rest = rest.slice(mProv[0].length)
  }

  const mCity = rest.match(/^(?<c>.+?(?:市|自治州|地区|盟))/)
  if (mCity) {
    city = mCity[0]
    rest = rest.slice(mCity[0].length)
  } else if (/^(北京|天津|上海|重庆)市$/.test(province)) {
    city = province
  }

  const mDist = rest.match(/^(?<d>.+?(?:区|县|市|旗|海域))/)
  if (mDist) {
    district = mDist[0]
    rest = rest.slice(mDist[0].length)
  }

  if (!province && !city) warnings.push('未识别到省/市')
  if (!district) warnings.push('未识别到区县')
  return { province, city, district, detail: rest, warnings }
}

Agent 步骤

  1. 输入整行地址 → splitCnAddress。
  2. 填表四字段;有 warnings 黄字提示。
  3. 可选:用级联数据把名称对齐到 code。
  4. 自测:广东深圳南山、上海市浦东、无省只有市。

不要做

  • 把英文/海外地址硬套中国省市区。
  • 拆完丢弃门牌号。

附加

  • README.md · reference.md · templates/usage.md

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
地址智能拆分怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_f1b049da/nlg20264863。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

地址智能拆分支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

地址智能拆分权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

地址智能拆分收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

地址智能拆分用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。