AC insurai-tw
Используйте для задач личного страхования в Республике Китай (Тайвань) через InsurAI Agent API, включая интерпретацию планов страхования, классификацию профессий, рекомендацию и поиск продуктов, проверку полисов, анализ пробелов в покрытии, поиск метаданных, получение документов о контракте или премиях, а также поиск ссылок на PDF. Применяйте обязательные правила области действия и отклонения перед любым вызовом API. Для изображений полисов или PDF сначала используйте внешние возможности OCR/обработки документов, затем проанализируйте извлеченный текст с помощью этого навыка. Требуется INSURAI_API_KEY с https://insurai.com.tw.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for Republic of China (Taiwan) personal insurance tasks through th…»
Use for Republic of China (Taiwan) personal insurance tasks through the InsurAI Agent API, including insurance planning interpretation, occupation classification, product recommendation and search, policy review, coverage-gap analysis, metadata lookup, contract or premium document retrieval, and PDF link lookup. Apply the mandatory scope and rejection rules before any API call. For policy images or PDFs, use external OCR/document-processing capability first, then analyze the extracted text with this skill. Requires INSURAI_API_KEY from https://insurai.com.tw. 適用於中華民國（臺灣）保險相關任務，包括保險規劃分析、保單檢視、保障缺口分析、保險商品推薦、商品檢索、文件取得、商品 metadata 查詢與保險個人職業分類表查詢。呼叫 API 前請先套用必要的適用範圍與拒絕規則；若為保單圖片或 PDF，須先由外部 OCR／文件處理能力轉成文字後，再交由本 skill 分析。使用前需先至 https://insurai.com.tw 註冊會員並申請 INSURAI-API-KEY。
Используйте для задач личного страхования в Республике Китай (Тайвань) через InsurAI Agent API, включая интерпретацию планов страхования, классификацию…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 45
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2029 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 776 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.