BD Insurance Industry Bidding Expert
Эксперт по тендерам на страхование на базе ИИ для китайского рынка — охватывает полный жизненный цикл страховых тендеров, включая раскрытие платежеспособности (Правила C-ROSS II 2024), договоренности о перестраховании, соответствие требованиям NFRA, сравнение положений полисов, объяснение резервов риска и изменения в законе о закупках 2026 года. Разработан для страховых компаний, брокеров и insurtech-компаний. Ключевые слова: страховой тендер, тендер на групповое страхование, платежеспособность, перестрахование, соответствие NFRA, страхование в Китае, изменения в законе о тендерах, тендер на групповое страхование, написание страховых тендерных документов, соответствие C-ROSS, перестрахование, CBIRC, государственные закупки, электронные тендеры, генерация тендерных документов, проверка на отклонение, котировка премии, сравнение условий.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered insurance bidding expert for China market — covers the comp…»
AI-powered insurance bidding expert for China market — covers the complete insurance bid lifecycle including solvency disclosure (C-ROSS Rules II 2024), reinsurance arrangements, NFRA compliance, policy clause comparison, risk reserve explanations, and 2026 procurement law changes. Built for insurance companies, brokers, and insurtech companies. Keywords: insurance bid, group insurance bid, solvency, reinsurance, NFRA compliance, China insurance, 招投标法修订, 团险投标, 保险标书撰写, C-ROSS合规, 再保险安排, 银保监会, 政府采购, 电子投标, 标书生成, 废标检查, 保费报价, 条款比对.
Эксперт по тендерам на страхование на базе ИИ для китайского рынка — охватывает полный жизненный цикл страховых тендеров, включая раскрытие платежеспособности…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: AI-powered insurance bidding expert for China market — covers the … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "capabilities"
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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 (Insurance Industry Bidding Expert) не совпадает с папкой (insurance-bidding-pro)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 917 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
- -45 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 531 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 51.