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一条通知里的取件码:toCode 的混合识别引擎
从中文快递通知里抽取取件码的难点是排除运单号、日期、金额与门牌号。toCode 用关键词初筛 + 三级正则(前缀词/分段数字/纯数字兜底)+ AI 兜底组成流水线,误报代价高于漏报。
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从中文快递通知里抽取取件码的难点是排除运单号、日期、金额与门牌号。toCode 用关键词初筛 + 三级正则(前缀词/分段数字/纯数字兜底)+ AI 兜底组成流水线,误报代价高于漏报。
监听系统通知栏的取件码工具:Channel 异步管道、10 分钟 LRU 去重、同码合并与智能导入恢复,Room 四索引支撑双列表查询,零原生依赖的极简技术栈。
本地正则与 LLM 的双通道协作:高置信度走零成本正则、语义场景交给模型;System Prompt 按工程模板管理,JSON 输出按不可信输入防御性解析,最后以五元组幂等去重收口。
一款 AI 驱动的聊天式记账 App:自然语言一句话成账、小票拍照识别、Bento 统计看板与本地优先的数据设计。本文聊产品定位、功能全景与 MVVM + Clean Architecture 分层。
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