BD Insurance Intelligent Customer Service System
Интеллектуальное страховое обслуживание клиентов на базе ИИ — охватывает запросы по полисам, руководство по урегулированию убытков, консультации по продуктам, напоминания о продлении и обработку данных в соответствии с PIPL. Разработано для китайских компаний по страхованию жизни и имущества. Ключевые слова: страховое обслуживание клиентов, запросы по полисам, руководство по урегулированию убытков, соответствие PIPL, страхование в Китае, 保险客服, 理赔咨询, 保单查询, 续期提醒, 智能客服, 保险话术, FAQ, 智能问答, 机器人客服, 24小时客服, 呼入客服.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered insurance intelligent customer service — covers policy inqu…»
AI-powered insurance intelligent customer service — covers policy inquiry, claims guidance, product consultation, renewal reminders, and PIPL-compliant data handling. Built for China life and property insurance companies. Keywords: insurance customer service, policy inquiry, claims guidance, PIPL compliance, China insurance, 保险客服, 理赔咨询, 保单查询, 续期提醒, 智能客服, 保险话术, FAQ, 智能问答, 机器人客服, 24小时客服, 呼入客服.
Интеллектуальное страховое обслуживание клиентов на базе ИИ — охватывает запросы по полисам, руководство по урегулированию убытков, консультации по продуктам…
Как процесс D 41/100 · 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: 2. 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 3, column 14: description: AI-powered insurance intelligent customer service — covers policy … ^ ); 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"
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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 Intelligent Customer Service System) не совпадает с папкой (insurance-intelligent-cs)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3248 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 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.