用途
Hyper-Extract 对应上游项目 yifanfeng97/Hyper-Extract，是一个用 Python 编写的 he 命令行工具，目标是从文档中提取结构化知识，并涉及模板、模型提供商配置、索引/搜索以及 MCP 等能力。本技能页面主要规定如何在其上安全地执行相关任务。
主要能力与任务分类
使用前应先将任务归类为以下之一：文档解析/提取、索引/搜索、配置、模板管理、MCP。分类后再查看固定版本（pin）与已安装 CLI 的帮助信息，确认准确参数后再操作。资料中明确给出的命令形式为 he parse <input> -t <template> -o <output>，并表示 he parse 与 he search 之间存在区别（页面示例要求解释二者差异），但未提供更多参数细节。
使用方式与安全要求
- 数据外发：提取可能将文档数据发送给已配置的模型提供商。上传、提供商调用、费用以及输出写入都需要获得明确批准。
- 配置检查：在建议修改前，先检查提供商/配置文件的位置与权限。固定版本实现将配置存放于
~/.he/config.toml，并在支持的情况下限制访问。 - 密钥保护：绝不打印或索取 API 密钥值；仅在获得批准后通过提供商环境设置或安全的本地输入方式处理。
- MCP：不能因为使用了 CLI 就推断 MCP 是安全的。需审查传输方式、工具范围、凭据和客户端配置，并在启动服务器或注册之前取得批准。
适用场景
页面给出的示例场景包括：用模板提取本地 Markdown 文件但暂不调用提供商；解释 he parse 与 he search 的区别；在不暴露 API 密钥的前提下排查 he config 配置问题。
最佳实践
- 从
he --help、he config --help和he list template开始，先用小型非敏感样本试运行，再处理生产文档。 - 将原始输入、生成的知识产物和索引分别存放在不同位置，并设定明确的保留与访问规则。
- 阅读 references/upstream.md 了解当前的提供商与 MCP 边界；离线辅助工具只校验部分文件哈希和 PATH 中工具是否存在，不验证提供商或运行时是否就绪。
参考资料与限制
- references/upstream.md：安装/CLI、提供商配置、MCP 范围、限制、许可证与审批。
- references/source.json：所选固定文件的 SHA256，不构成对整个版本的证明。
- evals/evals.json：编写好的路由与边界场景，并非已执行的模型质量测试。
资料未提供具体的定价、支持平台清单、提取精度或完整命令参数，上述内容暂未提供。