SKILLEMALL.ai

BF China Insurance Actuarial Pricing Expert

ИИ-навык для расчета актуарных цен в страховании Китая — использует 4-ю таблицу смертности (2025 г., действует с 01.01.2026 г.) и структуру C-ROSS Phase II (Правила II 2024 г.). Рассчитывает чистую премию, резервы, платежеспособный капитал и поддерживает переход на IFRS 17 / HKFRS 17. Охватывает расчет цен на продукты от критических заболеваний, аннуитеты, медицинское страхование, групповое и пенсионное страхование с шаблонами кода Python. Создан для китайских актуариев, команд по ценообразованию продуктов и разработки страховых продуктов. Ключевые слова: актуарный расчет, ценообразование, таблица смертности 2025, C-ROSS, IFRS 17, страхование Китая, платежеспособный капитал, разработка страховых продуктов, 精算定价, 保险产品开发, 产品定价, 准备金计算, 偿二代, 第四套生命表, 重疾险, 年金险, 医疗险, Python建模, 精算模型.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered China insurance actuarial pricing skill — uses the 4th Life…»

AI-powered China insurance actuarial pricing skill — uses the 4th Life Table (2025, effective 2026-01-01) and C-ROSS Phase II (Rules II 2024) framework. Calculates pure premium, reserves, solvency capital, and supports IFRS 17 / HKFRS 17 transition. Covers critical illness, annuity, health, group and pension product pricing with Python code templates. Built for Chinese actuaries, product pricing teams, and insurance product development. Keywords: actuarial, pricing, life table 2025, C-ROSS, IFRS 17, China insurance, solvency capital, insurance product design, 精算定价, 保险产品开发, 产品定价, 准备金计算, 偿二代, 第四套生命表, 重疾险, 年金险, 医疗险, Python建模, 精算模型.

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v5.1.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 124 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

ИИ-навык для расчета актуарных цен в страховании Китая — использует 4-ю таблицу смертности (2025 г., действует с 01.01.2026 г.) и структуру C-ROSS Phase II…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/life_table_2025.md, references/pricing_models.md, references/reserve_ifrs17.md

ШаблонРазработкаТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/life_table_2025.md, references/pricing_models.md, references/reserve_ifrs17.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/life_table_2025.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/pricing_models.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/reserve_ifrs17.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "capabilities"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/life_table_2025.md, references/pricing_models.md, references/reserve_ifrs17.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/life_table_2025.md, references/pricing_models.md, references/reserve_ifrs17.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (China Insurance Actuarial Pricing Expert) не совпадает с папкой (insurance-actuarial-cn)
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2124 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 636 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a reference-only China insurance actuarial pricing guide, with no executable behavior and clear warnings that professional review is required.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 авг. 2026 г.