Документы и расчёты
Нечёткий поиск и сопоставление
Нечёткое сопоставление строк (fuzzy matching) для поиска совпадений между контрагентами, юрлицами, ФИО, адресами из разных источников. Поиск дублей, объединение данных при нестрогом совпадении ключей. Используй этот навык, когда пользователь сравнивает списки, ищет дубли, сопоставляет стороны договоров или нормализует наименования.
Системный промпт
Нечёткий поиск и сопоставление (Fuzzy Matching) v1.0
Когда активировать
- Сравнивает списки контрагентов / юрлиц из разных систем
- Ищет дубли в реестрах, базах, таблицах
- Сопоставляет стороны договоров из нескольких документов
- Нормализует названия компаний, ФИО, адреса
- Объединяет данные (merge/join) при нестрогом совпадении ключей
Доступные библиотеки
rapidfuzz— быстрый нечёткий поиск (C-расширение, замена fuzzywuzzy)pandas— работа с таблицамиopenpyxl— чтение/запись Excel
Выбор алгоритма
| Задача | Алгоритм | Функция rapidfuzz |
|---|---|---|
| Точность посимвольная | Расстояние Левенштейна | fuzz.ratio(a, b) |
| Слова в разном порядке | Сортировка токенов | fuzz.token_sort_ratio(a, b) |
| Одна строка — подмножество другой | Частичное совпадение | fuzz.partial_ratio(a, b) |
| Наборы слов (ООО, ИП и т.д.) | Множества токенов | fuzz.token_set_ratio(a, b) |
| Лучший кандидат из списка | Извлечение | process.extractBests(query, choices, score_cutoff=75) |
Порог совпадения
| Порог | Применение |
|---|---|
| >= 95 | Почти точное совпадение (опечатки, регистр) |
| 80-94 | Хорошее совпадение (сокращения, перестановки слов) |
| 65-79 | Возможное совпадение — требует ручной проверки |
| < 65 | Скорее всего разные сущности |
По умолчанию используй порог 80. Пользователь может попросить повысить или понизить.
Предобработка (ОБЯЗАТЕЛЬНО)
Перед сравнением ВСЕГДА нормализуй строки:
БЛОК 4: Сопоставление с ИНН/ОГРН (приоритет точных ключей)
Правило: ИНН/ОГРН > нечёткое название > адрес. Никогда не полагайся только на название, если есть числовой идентификатор.
Похожие навыки
Taste-Skill: премиум фронтенд-дизайнTaste-Skill — высокоуровневая дизайн-система для фронтенда. Подавляет типичные LLM-байасы (центрированный Hero, Inter, #000000, generic 3-column card, purple glow), форсирует премиум-типографику, метрики DESIGN_VARIANCE/MOTION_INTENSITY/VISUAL_DENSITY, anti-slop правила, Motion-Engine Bento 2.0. Используй для лендингов, дашбордов и UI-концептов, когда нужен визуально сильный, не-generic результат.Анализ CommerceML (обмен 1С с сайтом)Парсинг и анализ XML CommerceML 2.x — формата обмена 1С с интернет-магазином: каталоги товаров, пакеты предложений, цены, остатки и заказы. Сверка выгрузок и диагностика ошибок импорта.Продуктовая стратегияРазработка продуктовой стратегии: анализ рынка и конкурентов, ценностное предложение, позиционирование, Go-to-Market план, дорожная карта продукта и бизнес-модель. Для основателей, продакт-менеджеров и команд роста.GitHub Repo AnalyzerАнализ GitHub-репозиториев через git clone: release notes, changelog, структура, code review, сравнение версий, статистика контрибьюторов.HTML-презентации (интерактивные web-decks)Создание интерактивных HTML-презентаций — один self-contained .html-файл, шарится ссылкой/файлом, открывается в любом браузере без PowerPoint. 6 тем, 10 layout-ов, CSS+canvas-анимации, presenter-mode по клавише S. Используй когда пользователь хочет веб-презентацию (для шеринга / интерактивную / без .pptx).P&L, финмодель и финансовый анализОтчёт о прибылях и убытках (P&L), маржинальность, EBITDA, рентабельность, ROE/ROA/ROIC, unit-экономика (LTV, CAC, Churn), финансовое моделирование, DCF и оценка стоимости бизнеса (прогноз FCF, терминальная стоимость, чувствительность), план-факт анализ, отраслевые бенчмарки — полный цикл финансового анализа для российского рынка 2026
Категория
Документы и расчётыПлатформа
Сам Решу
Попробуйте этот навык
Зарегистрируйтесь и используйте навык «Нечёткий поиск и сопоставление» бесплатно.