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抓取于 2026年8月7日

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Insurance-Skills Logo

面向保险场景的开源 Skill 基础设施平台

License Version Domain

🌐平台体验地址

最近一段时间,“龙虾”、智能体、技能(Skill)等概念持续升温,正迅速从技术圈走向更广泛的产业讨论。越来越多的人开始意识到,大模型会聊天,不算真本事。能核保、能理赔、能处理客服难题,才是保险AI的"硬通货"。Skill作为智能体的"专业技能包"——把核保规则、理赔流程、客服话术等特定场景的能力,封装成即插即用的模块,从而使得智能体能真正进入保险业务。

但在实际建设中,行业普遍面临四大难题:

缺:真正贴合保险场景的高质量Skill太少;

难:不知道场景化Skill该怎么设计、怎么沉淀;

乱:同类Skill鱼龙混杂,难以快速判断优劣;

慢:即使找到可用能力,也缺乏统一、低门槛的集成方式。

Insurance-Skills正是为解决这些问题而生,聚焦保险领域 Skill 的汇聚、组织、评估与复用,致力于构建面向保险智能体应用的开放能力底座。


🔍 什么是Insurance-Skills?

Fudan-Insurance Logo

Insurance-Skills 是由 复旦大学许闲教授团队 发起的面向保险场景的开源 Skill 基础设施平台。项目聚焦保险领域 Skill 的系统汇聚、结构化组织、多维评测与工程化复用,旨在将保险行业中分散、隐性的业务能力沉淀为可发现、可理解、可比较、可调用、可复用的标准化 Skill 资产。Insurance-Skills 不仅是 Skill 的展示入口,也是保险行业能力沉淀、能力评价与能力复用的统一底座。

📦

领域能力汇聚平台

多渠道持续收集、整理并沉淀保险领域 Skill,形成可发现、可检索、可复用的能力资产库

📈

领域能力评价平台

建立统一的多维度评测框架,提升 Skill 的可比性、可解释性与选型效率

⚙️

领域能力基础设施平台

为保险 Agent、Copilot、流程自动化与业务系统提供标准化能力底座

🧩 覆盖场景

Insurance-Skills 聚焦保险业务流程中最具 Skill 化潜力的核心场景,覆盖从产品咨询、核保理赔到合规风控和运营支持的完整能力空间。

🛡️

产品咨询

产品介绍
责任说明
条款解读
投保问答

📄

保单服务

保单查询
续保提醒
保全办理
批改说明

🧬

核保支持

告知解释
风险问答
材料核验
核保辅助

🧾

理赔服务

理赔报案
材料准备
进度查询
赔付说明

🎧

客服支持

FAQ
标准话术
流程引导
坐席辅助

🎯

营销推荐

客户触达
需求匹配
产品推荐
转化支持

⚖️

合规风控

规则校验
异常识别
流程合规
权限控制

📊

运营支持

日常运营
流程协同
数据整理
任务追踪

🎓

知识问答

制度解释
业务培训
流程说明
知识服务

🤖

能力编排

工具调用
任务拆解
流程执行
结果校验

✨ 核心亮点

Insurance-Skills 面向保险智能体建设,提供一套可发现、可比较、可评测、可集成的领域 Skill 基础设施。平台将分散在不同来源、不同业务场景中的保险能力沉淀为结构化资产,帮助团队更快完成能力选型、方案验证与工程落地。

🔭

Skill收集

多渠道持续收集保险场景 Skill,覆盖咨询、核保、理赔、客服、风控、运营等高频业务环节

⚡

快速检索

基于场景、标签、功能方向和质量特征进行快速检索,降低 Skill 查找与理解成本

🧩

良好集成

围绕使用方式、输入输出、依赖条件和风险边界进行标准化描述,便于接入保险 Agent 流程

📊

质量评估

建立多维度 Skill 评测体系进行规则化风险评估,支持横向比较、质量筛选、持续治理和版本迭代

🧠 评分框架

Insurance-Skills 不只收录 Skill,也关注 Skill 是否真正可用、可控、可维护。我们构建了一套面向保险场景的Skill评估框架。框架从清晰度、完整度、可操作性、可维护性和安全性五个维度对样本进行规则化质量评估,并通过九个完整覆盖保险数据、业务安全的标签进行规则化风险评估。

Evaluation

⚙️ 平台功能展示

Insurance-Skills 围绕 Skill 的发现、理解、评测和复用构建平台能力。用户可以通过统一入口浏览不同保险场景下的 Skill,查看结构化说明与质量评分,并据此开展能力筛选、方案比较和集成验证。

首页检索

Insurance-Skills 首页检索功能展示

专题分类

Insurance-Skills 专题分类功能展示

Skill 详情

Insurance-Skills 专题分类功能展示

🛣️ 路线图

我们希望平台不仅是一个 Skill 展示库,也能够逐步演化为保险智能体能力建设、质量治理和行业协作的开放基础设施。Insurance-Skills 将围绕保险智能体建设持续迭代,未来将重点推进保险 Skill 的动态收集与更新,完善保险 Skill 深度测评标准,探索保险场景智能体建设应用,并进一步开展保险智能体可信应用、安全治理和生态协同研究。

🌐 关于我们

Fudan-Insurance Logo

复旦大学许闲教授团队长期立足风险管理与保险学科,聚焦大语言模型、多智能体系统、可信人工智能等前沿技术在金融、保险领域中的跨学科创新结合与应用。团队致力于打通学科问题、模型方法与行业场景之间的连接,开展具有理论深度、方法先进性和现实解释力的交叉研究。我们希望以风险管理与保险中的真实问题为牵引,推动前沿模型技术从可用走向可信、可解释、可落地,形成既服务学术创新,又回应中国保险行业实践需求的研究成果。

我们将持续建设兼具模型研发能力、学科洞察能力和产业转化能力的研究平台,成为保险学术研究、智能技术创新与行业应用实践之间的重要连接者。

🤝 欢迎交流与合作

欢迎大家对本项目提出优化建议、反馈使用体验,并参与相关能力的共建与完善。

同时,我们期待开展更深入的沟通、合作与探索。如果你对保险科技、保险场景智能体应用、可信 AI 评估、行业应用验证或相关交叉研究感兴趣,欢迎与我们联系。我们也欢迎对本方向有长期兴趣的同学、研究者加入我们,共同推动保险科技的创新与落地应用。

联系邮箱: insurance@fudan.edu.cn

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Guarding Tomorrow

Insurance-Skills

Building reusable, evaluable and trustworthy Skills for insurance agents.

商业与运营

低风险

  • 来源需自行核对维护者身份。
  • 未检测到明显脚本安装指令。
  • 可能需要外部 token、网络权限或第三方服务。
  • 未检测到高风险命令。
  • 扫描发现:0 条。

Codex — Git Clone 安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 克隆仓库:git clone https://github.com/FDU-INS/Insurance-Skills.git
  3. 将 "Skills/sales" 文件夹复制到 Codex 的 skills 目录中。
  4. 重启 Codex 让新的 skill 生效。

Codex — 手动复制安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
  3. 在 Codex 的 skills 目录中创建新文件夹。
  4. 将所有 skill 文件复制到新文件夹中。
  5. 重启 Codex 让新的 skill 生效。

Claude Code — Git Clone 安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 克隆仓库:git clone https://github.com/FDU-INS/Insurance-Skills.git
  3. 将 "Skills/sales" 文件夹复制到 Claude Code 的 skills 目录中。
  4. 重启 Claude Code 让新的 skill 生效。

Claude Code — 手动复制安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
  3. 在 Claude Code 的 skills 目录中创建新文件夹。
  4. 将所有 skill 文件复制到新文件夹中。
  5. 重启 Claude Code 让新的 skill 生效。

Cursor — Git Clone 安装

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Cursor — 手动复制安装

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  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
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  5. 重启 Cursor 让新的 skill 生效。

GitHub Copilot — Git Clone 安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 克隆仓库:git clone https://github.com/FDU-INS/Insurance-Skills.git
  3. 将 "Skills/sales" 文件夹复制到 GitHub Copilot 的 skills 目录中。
  4. 重启 GitHub Copilot 让新的 skill 生效。

GitHub Copilot — 手动复制安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
  3. 在 GitHub Copilot 的 skills 目录中创建新文件夹。
  4. 将所有 skill 文件复制到新文件夹中。
  5. 重启 GitHub Copilot 让新的 skill 生效。

Windsurf — Git Clone 安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
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  3. 将 "Skills/sales" 文件夹复制到 Windsurf 的 skills 目录中。
  4. 重启 Windsurf 让新的 skill 生效。

Windsurf — 手动复制安装

  1. 安装前请先查看来源仓库和风险报告。
  2. 从源仓库下载 SKILL.md 及相关文件。
  3. 在 Windsurf 的 skills 目录中创建新文件夹。
  4. 将所有 skill 文件复制到新文件夹中。
  5. 重启 Windsurf 让新的 skill 生效。
查看 SKILL.md 原文
name: sales
description: >
  Master orchestrator for the sales intelligence engine. Routes /sales commands
  to the correct subagent or skill. Trigger: any message starting with "/sales".
  Flagship command: /sales prospect <url> launches 5 parallel subagents for
  comprehensive prospect analysis. All engines are industry-agnostic — the same
  orchestrator works for SaaS, insurance, real estate, or any vertical by loading
  the appropriate runtime config.

Tier 0 Doctrine

This is a routing hub. It receives a /sales command, identifies the target skill, and dispatches execution. It does not perform analysis itself — subagents and skills do the work. The orchestrator's job is classification, routing, and aggregation.

Governed by: Hub-and-Spoke

  • Hub: This orchestrator — receives all /sales commands
  • Spokes: 13 skills + 5 agents that do the actual work
  • Rim: The user — invokes commands, receives outputs

IMO

Ingress: User invokes /sales <command> [arguments]. Schema validation: command must match a registered route. Arguments must match the target skill's expected input type (URL, prospect name, description, or none).

Middle: Route to the correct skill. For /sales prospect, launch 5 parallel subagents, collect results, compute composite score, assemble final output. For all other commands, dispatch to the matching skills/sales-<command>/SKILL.md.

Egress: Markdown file output (or terminal output for /sales quick). Read-only view of the analysis. No logic in the output — it is a report.


Constants

Command Registry (Fixed)

CommandSkillOutput File
/sales prospect <url>sales-prospectPROSPECT-ANALYSIS.md
/sales quick <url>(inline)Terminal output
/sales research <url>sales-researchCOMPANY-RESEARCH.md
/sales qualify <url>sales-qualifyLEAD-QUALIFICATION.md
/sales contacts <url>sales-contactsDECISION-MAKERS.md
/sales outreach <prospect>sales-outreachOUTREACH-SEQUENCE.md
/sales followup <prospect>sales-followupFOLLOWUP-SEQUENCE.md
/sales prep <url>sales-prepMEETING-PREP.md
/sales proposal <client>sales-proposalCLIENT-PROPOSAL.md
/sales objections <topic>sales-objectionsOBJECTION-PLAYBOOK.md
/sales icp <description>sales-icpIDEAL-CUSTOMER-PROFILE.md
/sales competitors <url>sales-competitorsCOMPETITIVE-INTEL.md
/sales reportsales-reportSALES-REPORT.md
/sales report-pdfsales-report-pdfSALES-REPORT-*.pdf

Prospect Score Framework (Fixed)

CategoryWeightSubagent
Company Fit25%sales-company
Contact Access20%sales-contacts
Opportunity Quality20%sales-opportunity
Competitive Position15%sales-competitive
Outreach Readiness20%sales-strategy

Composite Score = Weighted average of all 5 categories (0-100).

Grade Scale (Fixed)

ScoreGradeAction
90-100A+Hot Lead — prioritize immediately
75-89AStrong Prospect — significant investment
60-74BQualified Lead — standard approach
40-59CLukewarm — nurture, don't hard sell
0-39DPoor Fit — deprioritize or disqualify

Output Standards (Fixed)

  1. Actionable over theoretical — every recommendation is executable
  2. Personalized — tailored to the specific prospect, not generic
  3. Revenue-focused — every insight connects to deal probability
  4. Evidence-based — cite specific sources and data points
  5. Ready to use — outreach emails are copy-paste ready

Variables

VariableSourceChanges When
Target URLUser inputEvery invocation
Prospect nameUser input or extractedEvery invocation
Industry verticalRuntime configConfig swap
Industry-specific signalsRuntime configConfig swap
Company type detection rulesRuntime configConfig swap
Qualification weight overridesRuntime config (optional)Config swap

Workflow

BLOCK 1: Command Classification

Governed by: C&V

Constants:

  • Every /sales command maps to exactly one skill.
  • Unknown commands produce an error with the command registry table.
  • /sales prospect is the only command that launches parallel subagents.

Variables:

  • The specific command entered by the user.
  • The specific arguments provided.

IMO:

  • Ingress: Raw user input — /sales <command> [args].
  • Middle: Parse command. Match against command registry. If no match, return the registry table as help output. If match, identify the target skill path.
  • Egress: Classified command + target skill path + parsed arguments.

Go/No-Go: Command matches a registered route. Arguments are present if required.


BLOCK 2: Skill Dispatch

Governed by: Hub-and-Spoke

Constants:

  • Each skill lives at skills/sales-<command>/SKILL.md.
  • The orchestrator reads the skill, then executes it — never modifies it.
  • For /sales prospect, dispatch 5 subagents in parallel (not sequential).

Variables:

  • The specific skill being dispatched.
  • The specific arguments passed to the skill.

IMO:

  • Ingress: Classified command from Block 1.
  • Middle: If /sales prospect → launch 5 parallel subagent calls:
    1. agents/sales-company.md → Company research
    2. agents/sales-contacts.md → Contact intelligence
    3. agents/sales-opportunity.md → Opportunity assessment
    4. agents/sales-competitive.md → Competitive analysis
    5. agents/sales-strategy.md → Outreach strategy For all other commands → read and execute the target skill.
  • Egress: Skill execution results (raw outputs from subagents or skill).

Go/No-Go: Skill file exists and is readable. Arguments match skill's expected input.


BLOCK 3: Score Aggregation (Prospect Only)

Governed by: IMO

Constants:

  • Aggregation applies ONLY to /sales prospect output.
  • Weights are fixed: Company 25%, Contacts 20%, Opportunity 20%, Competitive 15%, Strategy 20%.
  • Each subagent returns a 0-100 score for its category.
  • Composite = weighted sum of all 5 scores.
  • Grade assignment uses the fixed grade scale (A+ through D).

Variables:

  • The 5 individual category scores.
  • The resulting composite score and grade.

IMO:

  • Ingress: Raw outputs from all 5 parallel subagents.
  • Middle: Extract category score from each subagent output. Apply weights. Calculate composite. Assign grade. If any subagent failed, mark that category as "incomplete" and note it in the executive summary.
  • Egress: Composite score, grade, and per-category breakdown.

Go/No-Go: At least 3 of 5 subagents returned valid scores. If fewer than 3, flag as incomplete analysis — do not assign a grade.


BLOCK 4: Output Assembly

Governed by: CTB

Constants:

  • Output file includes: prospect URL, date, overall score, executive summary.
  • Output is structured with clear headers and tables.
  • Output follows the target skill's specified file format.

Variables:

  • The specific content assembled from skill/subagent outputs.
  • The output filename.

IMO:

  • Ingress: Skill output (Block 2) + score aggregation (Block 3 if prospect).
  • Middle: Assemble the final output file:
    • Trunk: The output file itself.
    • Branches: Major sections (summary, detailed findings, recommendations, next steps).
    • Leaves: Specific data points, scores, action items. Save to the current directory with the filename from the command registry.
  • Egress: Written markdown file (or terminal output for /sales quick).

Go/No-Go: Output file written successfully. Contains all required sections.


Rules

  1. Never hardcode industry-specific content into the orchestrator. Industry detection rules, vertical-specific signals, and company type heuristics live in runtime config.
  2. Never execute analysis in the orchestrator. The orchestrator routes — skills analyze.
  3. Never modify a skill file during execution. Read and execute, never write.
  4. Never run subagents sequentially when they can run in parallel.
  5. Never assign a grade when fewer than 3 subagents returned valid scores.
  6. Never produce output without citing data sources. "Based on our analysis" is not a source.
  7. Never skip the command classification step. Unknown commands get the help table, not a guess.

Cross-Skill Integration

SkillBenefits FromFeeds Into
prospectall 5 subagentsreport, report-pdf
outreachresearch, contactsfollowup
prepresearch, contacts, qualifyproposal
proposalqualify, competitors(terminal)
reportall prospect analysesreport-pdf
objectionscompetitorsprep, outreach

Quick Snapshot (/sales quick <url>)

This is the only command handled inline (no external skill file):

  1. Fetch homepage via WebFetch.
  2. Evaluate: company size signals, industry fit, tech indicators, growth signals, decision maker visibility.
  3. Output: scorecard with top 3 opportunities + top 3 concerns.
  4. Max 30 lines of terminal output. No file saved.

Reference Pointers

FileContainsLoad When
factory/agents/skill-creator/SKILL.mdBlock format specCreating new skills
factory/agents/CAR_SKILL_TEMPLATE.mdCar-specific skill templateCreating repo-specific skills
agents/*.md5 subagent definitions/sales prospect dispatch
skills/sales-*/SKILL.md13 skill packagesAny /sales command
templates/*.mdOutput templatesSkills that generate docs

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