SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF insurance-advisor-china

AI-консультант по страхованию в материковом Китае. Предоставляет комплексные консультации по страхованию, сравнение продуктов, разработку планов и руководство по страхованию для частных лиц и семей. Используйте, когда пользователи задают вопросы о конфигурации страхования, страховых планах, сравнении продуктов, рекомендациях по страхованию от тяжелых болезней/медицинскому страхованию/страхованию жизни/страхованию от несчастных случаев/накопительному страхованию, расчете премий, анализе пробелов в покрытии, анализе потребностей, соответствии требованиям андеррайтинга, урегулировании убытков и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中国大陆AI保险顾问。为个人和家庭提供全方位的保险咨询、产品对比、方案设计、投保指导。当用户询问保险配置、保险方案、产品对比、重疾险/医疗险…»

中国大陆AI保险顾问。为个人和家庭提供全方位的保险咨询、产品对比、方案设计、投保指导。当用户询问保险配置、保险方案、产品对比、重疾险/医疗险/寿险/意外险/储蓄险推荐、保费计算、保障缺口分析、需求分析、核保合规、理赔等问题时使用。

ClawHub Agent Skills автор: mnetfairy v2.0.94 MIT-0 25 файлов тело ≈ 2 335 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

AI-консультант по страхованию в материковом Китае.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/products.json, references/products_v2.json, scripts/*.py

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/products.json, references/products_v2.json, scripts/*.py
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 · 12

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 12
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/fix_P1-4_validity_consistency.py:110
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X1_D…ive": 0,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/fix_P1-4_validity_consistency.py:111
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X2_D…ull": 0,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/fix_P1-4_validity_consistency.py:112
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X2_D…ate": 0,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/fix_P1-4_validity_consistency.py:113
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X3_V…ing": 0,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/fix_P1-4_validity_consistency.py:114
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X4_d…ive": 0,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/fix_P1-5_coverage_period_split.py:293
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    bk = backup_v2("pre_…lit")
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/fix_phase0_coverage_period_none.py:97
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    bk = backup_v2("pre_…one")
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/reports/P1-4_validity_consistency_report.json:17
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X1_D…ive": 0,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/reports/P1-4_validity_consistency_report.json:18
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X2_D…ull": 0,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/reports/P1-4_validity_consistency_report.json:19
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X2_D…ate": 0,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/reports/P1-4_validity_consistency_report.json:20
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X3_V…ing": 0,
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/datafix/reports/P1-4_validity_consistency_report.json:21
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "X4_d…ive": 0,
    в кавычках

Просканировано файлов: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/products.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/products_v2.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/*.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/products*.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/backups*/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_published"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "scope"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/products.json, references/products_v2.json, scripts/*.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/products.json, references/products_v2.json, scripts/*.py
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 82
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2335 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 115: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 4)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is mostly a local Chinese insurance-advice tool, but it forces a specific insurance sales company contact into recommendation flows and has product-filtering gaps that can mislead financial decisions.
LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.