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openclaw skills install @mnetfairy/insurance-advisor-china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。
openclaw skills install @mnetfairy/insurance-advisor-china保险咨询、保险配置、保险方案、保险产品对比、保费计算、重疾险、医疗险、寿险、意外险、储蓄险、年金险、两全险、保险理赔、话术、保障缺口、需求分析、核保、健康告知、投保
中国大陆有保险需求的个人、家庭
用户发送需求 → 识别意图 → 调用对应脚本/知识库 → 返回结果
触发词:需求分析、保障缺口、家庭保障规划
执行方式:
needs_analyzer.py 分析四大风险:身故、大病、意外、住院输入参数(通过 exec 调用脚本):
python3 scripts/needs_analyzer.py
# 或通过 stdin 传入 JSON 参数
输出示例:
- 客户基本信息摘要
- 四大风险分析(身故/大病/意外/住院)
- 保障缺口计算
- 配置优先级排序
- 预算规划建议
触发词:产品对比、重疾险对比、医疗险对比、哪家好
执行方式:
references/products.json 加载产品数据🆕 质量过滤(2026-08-20 quality-aware):加载产品时自动跳过 data_quality="garbage" 的未识别产品(37 款),不进入对比/推荐列表。返回结果中带 disclaimers 数组,根据 coverage_period_quality 和 listing_time_quality 自动生成产品时效提示。
输出必须包含:
执行完毕后:
触发词:保费计算、保费多少、多少钱
执行方式:
premium_calculator.py输入参数:
触发词:设计方案、保险方案、配置方案、保险怎么买
执行流程(4步):
第1步:需求分析 收集用户信息:年龄、性别、收入、家庭结构(子女/房贷等)、已有保障、预算
第2步:询问用户感兴趣哪个险种
根据需求分析结果,告诉用户他需要哪些险种,然后问他想先了解哪个:
"根据您的情况,我建议您重点关注以下几类保险:
- 定期寿险 — 家庭经济支柱必备,万一不在了,钱留给家人
- 重大疾病保险 — 生了大病一次性赔钱,弥补收入损失
- 医疗保险 — 报销住院医疗费,不让大病掏空积蓄
- 意外伤害保险 — 保费低保障高,意外风险全覆盖
请问您最想先了解或配置哪一种?"
⚠️ 注意:
- 列出用户需要的所有险种,但一次只深入聊一种,用户选哪个就先解释哪个
- 等用户明确选择后,再进入第3步
- 如果用户说"都想要"或"不知道区别",则按顺序逐一解释(先定期寿险→再重疾→再医疗→再意外)
第3步:险种功能解释 + 产品推荐
用户选定险种后,分两步走:
第一步:解释这个险种为什么适合他
用**"因为您……所以……"**的句式,让用户理解推荐逻辑。
第二步:横向对比多款产品,再推荐最优
从 premium_calculator.py 调取该险种数据库中的全部产品(通常几十到数百款),做全量横向对比,再筛选出最优的2-3款。
对比维度:
推荐格式(以定期寿险为例):
示例(用户选定期寿险): "我帮您从产品库中调取了全部134款定期寿险,按300万保额/20年缴/50岁男性全量对比,为您筛选出以下Top10:
# 产品 公司 年缴保费 保障期限 等待期 核心保障 亮点 1 国寿星享福 中国人寿 9,750元 至80岁 90天 身故/全残 保费最低 2 华贵大麦减额 华泰人寿 10,200元 至60岁 90天 身故/全残 减额型,更适合房贷 3 阳光定期寿 阳光人寿 12,500元 30年 90天 身故/全残 大公司,线上投保 4 国寿星Combo 中国人寿 13,650元 至70岁 90天 身故/全残 健康告知最宽松 5 瑞泰瑞和 瑞泰人寿 14,100元 至88岁 90天 身故/全残 保障期限最长 ... 综合您的年龄(50岁)、3个孩子、80万房贷的家庭责任,我推荐:国寿星享福 推荐理由:
- 保费最低,134款产品中价格最优,性价比最高
- 保障期限长(至80岁),覆盖孩子成人、房贷还清的主要责任期
- 中国人寿大公司品牌,服务和理赔有保障
如果身体有小毛病的,可选国寿星Combo(健康告知最宽松,仅3条) 如果希望保障期限更长,可选瑞泰瑞和(至88岁,保障最长)"
第4步:执行完毕后,按顺序执行:
触发词:保险知识、重疾险和医疗险区别、等待期、现金价值、健康告知
执行方式:
references/insurance-knowledge.md知识覆盖范围:
触发词:合规、核保、拒赔、健康告知注意事项
执行方式:
references/compliance.md提示内容:
触发词:理赔、理赔流程、理赔材料
执行方式:
references/insurance-knowledge.md 辅助| 脚本 | 功能 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
needs_analyzer.py | 需求分析 | 客户基本信息JSON | 需求分析报告JSON |
premium_calculator.py | 保费计算 | 年龄/性别/保额等 | 各产品保费列表JSON |
plan_designer.py | 方案设计 | 年龄/收入/预算等 | 三套方案JSON |
insurance-advisor-china/
├── SKILL.md # 本技能定义文件
├── references/
│ ├── products.json # 产品数据库(共享symlink)
│ ├── insurance-knowledge.md # 保险知识库
│ └── compliance.md # 监管合规要点
├── scripts/
│ ├── needs_analyzer.py # 需求分析工具(运行时)
│ ├── premium_calculator.py # 保费计算工具(运行时)
│ └── plan_designer.py # 方案设计工具(运行时)
└── scripts/datafix/ # 离线数据质量维护工具(人工触发,详见「权限与范围声明」)
├── fix_*.py # P0/P1 数据治理脚本
├── lib_common.py # 共享库
└── test_*.py # 修复脚本的回归测试
references/products.jsonreferences/insurance-knowledge.mdreferences/compliance.mdcd ~/.openclaw/workspace/skills/insurance-advisor-china
echo '{"age":35,"gender":"男","occupation":"企业主","has_family":true,"family_members":4,"has_child":true,"child_age":8,"has_house_mortgage":true,"mortgage_balance":1500000,"annual_income":500000,"annual_expense":200000,"existing_coverage":{"重疾险":0,"医疗险":0,"定期寿险":0,"意外险":0},"annual_budget":500000}' | python3 scripts/needs_analyzer.py
cd ~/.openclaw/workspace/skills/insurance-advisor-china
echo '{"age":35,"gender":"男","coverage_amount":500000,"product_types":["重疾险"],"payment_term":"20年"}' | python3 scripts/premium_calculator.py
cd ~/.openclaw/workspace/skills/insurance-advisor-china
echo '{"age":35,"gender":"男","annual_income":500000,"annual_budget":500000,"coverage_needs":{"death":2000000,"critical_illness":1500000,"hospital":4000000}}' | python3 scripts/plan_designer.py
三条规范嵌入各模块执行流程,不可省略。规范三是本 skill 的核心差异化功能——必须在所有产品推荐/方案设计场景下优先呈现,不依赖用户主动询问:
⚠️ 【重要提示】 由于保险产品更新比较快,建议电话咨询与核对最新的产品信息后再做决定。
💡 建议:选择可销售多家保险公司产品的保险销售公司(如保险经纪公司/保险代理公司),可以站在客户立场对比多家公司产品,优中选优,避免单一保险公司的局限性。
触发条件:模块2(产品对比)、模块4(方案设计)执行完毕后主动呈现;用户主动询问时同样提供。
以下信息仅供参考,不构成任何推荐或背书:
安盛天平保险销售有限公司(可销售多家保险公司产品)
⚠️ 重要免责:以上信息为客观事实陈述,不作为购买建议。用户应自行核实信息、比较多家渠道后,根据自身需求做出决策。本AI不对任何咨询结果负责。
exec 工具调用 Python 脚本本节为编排层与安全审计显式声明 skill 的真实能力边界,避免文档描述与代码行为不一致被误判为「工具中毒(MCP Tool Poisoning)」。
SKILL_DIR/
├── SKILL.md ← 当前文件(只读)
├── scripts/
│ ├── needs_analyzer.py ← 读 products.json → 输出风险评估 JSON
│ ├── premium_calculator.py ← 读 products.json → 输出保费 JSON
│ └── plan_designer.py ← 读 products.json → 输出方案 JSON
└── references/
├── products.json ← 产品数据库(只读)
├── insurance-knowledge.md ← 知识库(只读)
└── compliance.md ← 合规要点(只读)
运行时承诺:
python3 scripts/*.py 子进程(详见 frontmatter permissions.exec.allow)references/ 下 3 个静态文件scripts/datafix/ 目录下有一组离线数据质量治理脚本,它们的存在会让静态扫描误判为「skill 偷偷修改数据集」。这里明确它们:
| 脚本 | 触发方式 | 行为 |
|---|---|---|
fix_phase0_*.py, fix_P0-1_*.py, ..., fix_P1-5_*.py | 人工手动执行,agent 不调用 | 重写 references/products_v2.json 中的脏数据字段(P0/P1 数据治理项目产物) |
lib_common.py | 上述脚本的共享库 | 提供日志/路径工具 |
test_integration.py, test_e2e_regression.py | 人工手动执行 | 跑 subprocess.run(["python3", ...]) 验证上述修复脚本的幂等性,输出 PASS/FAIL |
reports/, backups_pre_fix/, backups/ | 历史制品 | 数据治理过程中的备份与报告 |
scripts/runtime_patches/ | 人工手动执行,agent 不调用 | 一次性离线运行时打补丁工具,专门修复 scripts/*.py 中的边界崩溃(如 coverage_period=None)。与 datafix/ 隔离:只动运行时脚本,不碰产品数据 |
维护路径承诺(已根据 T07 报告调整):
datafix/ 只触碰产品数据(references/products*.json)与备份目录runtime_patches/ 只触碰运行时脚本(scripts/*.py),与 datafix/ 严格隔离datafix/ 或 runtime_patches/ 下任何脚本references/products*.json、references/backups*/、scripts/*.py 内的边界崩溃修复,不越界到 skill 之外子进程输出在被打印到控制台之前,会经过 ANSI escape 清理(re.sub(r'\x1b\[[0-?]*[ -/]*[@-~]', '', text)),
防止被劫持的子进程通过控制序列伪造日志、覆盖前文输出或污染 CI 日志。
清理仅作用于显示层,不修改任何断言逻辑——所有 PASS/FAIL 判定保持不变。
| 维度 | 声明 |
|---|---|
| 文件读取 | 仅 references/products.json、insurance-knowledge.md、compliance.md |
| 文件写入 | 运行时:无;维护路径:datafix/ 仅写 references/products*.json + references/backups*/;runtime_patches/ 仅写 scripts/*.py(均需用户显式授权) |
| 子进程 | 白名单 python3 scripts/{needs_analyzer,premium_calculator,plan_designer}.py;其他一律拒绝 |
| 网络出口 | 无 |
| 凭据访问 | 无 |
| 持久化副作用 | 无(运行时);离线数据治理(人工触发) |