BD Insurance Knowledge Q&A Expert
Эксперт по ответам на вопросы о страховании на базе ИИ — охватывает объяснение страховых терминов, сравнение продуктов, анализ покрытия и поддержку принятия решений для покупателей и агентов страхования. Создан для китайских потребителей и профессионалов в области страхования. Ключевые слова: страховые знания, FAQ, сравнение продуктов, анализ покрытия, страховые термины, китайское страхование, 保险知识, 问答, 产品对比, 保障分析, 保险术语, 保险科普, 条款解读, 核保知识, 理赔知识, 险种对比, 健康告知.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered insurance knowledge Q&A expert — covers insurance terminolo…»
AI-powered insurance knowledge Q&A expert — covers insurance terminology explanation, product comparison, coverage analysis, and decision support for insurance buyers and agents. Built for China insurance consumers and professionals. Keywords: insurance knowledge, FAQ, product comparison, coverage analysis, insurance terminology, China insurance, 保险知识, 问答, 产品对比, 保障分析, 保险术语, 保险科普, 条款解读, 核保知识, 理赔知识, 险种对比, 健康告知.
Эксперт по ответам на вопросы о страховании на базе ИИ — охватывает объяснение страховых терминов, сравнение продуктов, анализ покрытия и поддержку принятия…
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 knowledge Q&A expert — covers insurance termi… ^ ); 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 Knowledge Q&A Expert) не совпадает с папкой (insurance-knowledge-qa)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3409 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 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.