BD 重大疾病距离模拟器
Инструмент визуализации персонализированного «расстояния до болезни» на базе ИИ. Когда пользователь говорит «Покажи, как далеко я от серьезных заболеваний», Агент через естественный диалог постепенно анализирует профиль пользователя (пол, возраст, регион, привычки образа жизни, профессия, семейный анамнез и т. д.), объединяет последние таблицы расчета страховых рисков + статистику по раку + данные эпидемиологии, чтобы сгенерировать динамический отчет «Как далеко вы от серьезных заболеваний» в виде временной шкалы. Формат вывода: 2-частный образовательный отчет — ① Визуализация расстояния (временная шкала периода предупреждения) ② Список сигналов тела + план действий по смягчению последствий. База данных: «Таблица опыта по серьезным заболеваниям в индустрии личного страхования (2020)» + «Таблица жизненного опыта (2025)» Китайской ассоциации актуариев + Статистика Национального онкологического центра + Данные эпидемиологии GBD, в режиме реального времени запрашиваемые через RAG. Триггерные слова: как далеко от серьезных заболеваний, расстояние до болезни, линия жизни здоровья, риск серьезных заболеваний, предупреждение о здоровье, симулятор заболеваний.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI驱动的个性化"疾病距离"可视化工具。用户说一句"帮我看看我离重大疾病有多远"，Agent通过自然对话逐步解析用户画像（性别、年龄、地域、…»
AI驱动的个性化"疾病距离"可视化工具。用户说一句"帮我看看我离重大疾病有多远"，Agent通过自然对话逐步解析用户画像（性别、年龄、地域、生活习惯、职业、家族史等），结合最新精算表+癌症统计+流行病学数据，生成"你的重大疾病还有多远"的动态时间轴报告。 输出形式：2段式教育报告 —— ①距离可视化（预警期时间轴）②身体信号+缓解行动清单。 数据底座：中国精算师协会《人身保险业重大疾病经验发生率表（2020）》+《经验生命表(2025)》+ 国家癌症中心统计 + GBD流行病学数据，通过RAG实时查询。 触发词：离重大疾病有多远、疾病距离、健康生命线、重大疾病风险、健康预警、疾病模拟器。
Инструмент визуализации персонализированного «расстояния до болезни» на базе ИИ.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- 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 "update_reason" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "update_notes"
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 (重大疾病距离模拟器) не совпадает с папкой (disease-distance-simulator)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1435 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
- +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
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 300 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.