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保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台

by wwbwin · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
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/install baodan-zhaoyaojing
Description
保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台。如果你遇到不知道该如何花钱买更适合自己的保险,看到两家保险产品不知道如何比较两份保单的好坏?选用这个工具是最基础、最简单的PK工具,让你清晰了解两个产品的好坏。 上传两张或以上意外险保单(图片/PDF),自动OCR识别+LLM结构化提取,七维度科学打分对比(含理赔口碑实时搜索...
README (SKILL.md)

保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台

如果遇到不知道该如何花钱买更适合自己的保险,看到两家保险产品不知道如何比较两份保单的好坏?选用这个工具是最基础、最简单的PK工具,让你清晰了解两个产品的好坏。

作者: WuWenBin-BeiJing-ST | 版本: V1.0.0

工作流程

1. 文档解析

接收用户上传的保单文件(图片jpg/png或PDF),提取文本:

  • PDF文本型 → PyMuPDF (fitz) 直接提取
  • PDF扫描型 → 转图片后 OCR
  • 图片 → OCR 识别

OCR 优先使用 PaddleOCR(本地),不可用时回退到系统 tesseract。

# 检查 OCR 可用性
python3 -c "import paddleocr; print('paddleocr OK')" 2>/dev/null || echo "paddleocr not available"
tesseract --version 2>/dev/null || echo "tesseract not available"

若都不可用,提示用户安装:pip install paddleocr paddlepaddlebrew install tesseract

2. 信息提取

将 OCR 文本送入 LLM,按 JSON Schema 提取结构化数据。Schema 定义见 references/schema.md

提取 Prompt 要点:

  • 给出完整 Schema 定义,要求输出严格符合 Schema
  • 对每个字段标注"高/中/低"置信度
  • 对无法确定的字段填 null,不要猜测
  • 保留关键条款原文摘要到 raw_text_excerpt

提取后校验:

  • 必填字段存在性
  • 数值合理性(保额>0,保费50-5000元范围,免赔额0-1000元)
  • 逻辑一致性(有意外医疗但免赔额为null → 标记为"未提取到")
  • 低置信度字段 → 回溯原文二次提取或标记用户确认

3. 七维度打分比较

比较引擎对每张保单七维度打分(每维度满分100),加权汇总。维度配置见 references/dimension_config.md

维度 权重 核心考察点
保障范围 25% 意外身故/伤残/医疗/猝死/交通/津贴/救护车覆盖数
保额与赔付 18% 各项保额绝对值 + 报销比例 + 伤残等级表
免赔与等待 12% 免赔额越低越好,等待期越短越好
除外责任 18% 坑越少分越高(职业限制、运动限制、地区限制)
性价比 10% 每万元保障成本 + 杠杆比
理赔条件 7% 理赔时效 + 线上化 + 医院范围
理赔口碑 10% 实时搜索社交媒体、投诉网站、监管网站披露的理赔时效评比(未搜到则显示"需付费咨询")

4. 理赔口碑实时搜索(第七维度)

这是本工具的核心差异化能力——不只看条款写什么,更要看真出事了赔不赔得到

搜索流程:

  1. 提取两份保单的保险公司名称 + 产品名称
  2. 对每家公司/产品执行以下搜索:
    • 社交媒体搜索:微博、小红书、知乎 → 搜索 [保险公司名] 理赔 + 意外险/意外伤害,关注真实用户分享的理赔经历
    • 投诉网站搜索:黑猫投诉、聚投诉 → 搜索 [保险公司名] 理赔投诉,统计投诉量和主要投诉类型
    • 监管网站搜索:银保监会/金融监管总局 → 搜索 [保险公司名] 理赔时效,查看官方披露数据
  3. 综合评估:
    • 理赔时效口碑:用户平均反馈多久拿到赔款
    • 理赔难度口碑:是否频繁出现"以各种理由拒赔""拖赔"等投诉
    • 投诉量/保费收入比:相对投诉密度
  4. 若搜索无果或数据不足 → 该维度标注"⚠️ 数据不足,建议付费咨询专业保险顾问获取理赔口碑详情",该维度不计入总分(其他六维度权重自动归一化)

搜索关键词模板:

"[保险公司] 意外险理赔 怎么样"
"[保险公司] 理赔投诉"
"[保险公司] 理赔时效 银保监会"
"[产品名] 理赔 真实经历"

5. 可视化报告生成

使用 assets/template.html 模板生成双视图报告:

  • 📊 专业对比 — ECharts 雷达图,七维度"形状"一目了然
  • 🩺 体检报告 — 白话问题标题 + 双色进度条 + 一句话点评 + 坑点高亮 + 场景化建议 + 理赔口碑模块

替换模板中的占位符:

  • {{POLICY_A_NAME}}, {{POLICY_B_NAME}} — 保单名称
  • {{POLICY_A_INSURER}}, {{POLICY_B_INSURER}} — 保险公司
  • {{POLICY_A_PREMIUM}}, {{POLICY_B_PREMIUM}} — 年缴保费
  • {{POLICY_A_SCORE}}, {{POLICY_B_SCORE}} — 综合评分
  • {{RADAR_A_VALUES}}, {{RADAR_B_VALUES}} — 雷达图数据 (JSON数组,7个值)
  • {{DIMENSIONS_HTML}} — 七维度体检报告HTML块
  • {{PITFALLS_HTML}} — 坑点提醒HTML
  • {{RECOMMENDATIONS_HTML}} — 购买建议HTML
  • {{CLAIM_REPUTATION_HTML}} — 理赔口碑模块HTML(含搜索来源和数据摘要)

6. 输出

将生成的HTML报告保存到用户桌面,自动在浏览器中打开。

使用示例

用户: 帮我比较这两个意外险保单 [上传图片1] [上传图片2]
→ 自动解析 → 提取 → 打分 → 搜索理赔口碑 → 生成报告 → 浏览器打开

用户: 这两个意外险哪个好? [上传PDF1] [上传PDF2]
→ 同上流程

用户: 平安和太平洋的意外险理赔哪个好?
→ 触发理赔口碑搜索,对比两家公司的真实理赔口碑

注意事项

  • 所有比较结果必须附免责声明:"本对比仅供参考,不构成投保建议,具体以保险合同为准"
  • 理赔口碑数据来自公开搜索,可能存在样本偏差,需标注"数据来源与局限性"
  • 对非专业用户,所有术语需提供白话解释(如"免赔额"→"自己掏腰包的部分")
  • 提取置信度低的字段必须在报告中标注,提示用户手动确认
  • 仅支持意外险(意外伤害保险),不支持寿险、重疾险、医疗险等其他险种
  • 理赔口碑搜索若无结果,显示"⚠️ 数据不足,建议付费咨询"而非给出不准确评分
Usage Guidance
简短建议: 1) 在信任并安装前审查 SKILL.md 源文件,移除或确认任何不可见的 Unicode 控制字符(静态扫描已提醒)。这些字符可能用来改变模型指令或评估逻辑。 2) 理解并确认“理赔口碑实时搜索”会把保单要素(公司名、产品名、可能的个人信息)发往公开网站或搜索引擎——如果你不希望将未去标识化的保单文本暴露到网络,请不要允许网络搜索或在本地离线环境运行仅使用本地数据的模式。 3) 测试在沙箱/离线环境:先在隔离环境运行 compare_policies.py 与 HTML 生成流程,确保评分代码按预期(脚本仅做评分与报告合成,没有网络/外联行为)。 4) 明确 LLM 与浏览器/网络调用的通路:如果技能依赖云 LLM(需要 API key)或爬虫工具,请评估这些凭据的储存位置与访问范围;避免把 API key 或敏感凭据注入到不熟悉的技能中。 5) 若你关心隐私与合规(保单含个人信息),优先在本地执行 OCR 与人工审核提取结果,或要求技能在上传/搜索前对敏感字段进行脱敏。 若开发者能提供:a) 去掉注入字符的干净 SKILL.md;b) 关于如何执行“实时搜索”(使用哪些 API/爬虫、是否通过代理、是否会记录查询)的明确说明;c) 一个可选的“离线模式”(只用条款文本,不做网络搜索),这将把评估从“可疑”显著改进为“更可信”。
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: baodan-zhaoyaojing Version: 1.0.1 The skill bundle is designed for insurance policy comparison but requires the AI agent to perform several high-risk actions, including executing shell commands to verify OCR dependencies (e.g., `paddleocr`, `tesseract`), performing real-time web searches on social media and complaint platforms (e.g., Heimao, Weibo), and writing/opening HTML files on the user's desktop. While these capabilities are plausibly necessary for the stated functionality (OCR parsing and reputation analysis), the combination of shell, network, and file system access—directed via instructions in SKILL.md—presents a broad attack surface. No evidence of intentional malice or data exfiltration was found, but the high-privilege nature of the tasks warrants a suspicious classification under the provided guidelines.
Capability Assessment
Purpose & Capability
技能声明:OCR → 用 LLM 按 Schema 提取 → 七维度打分 → 实时搜索理赔口碑 → 生成 HTML 报告。包含的 Python 脚本只实现了打分/比对逻辑(基于结构化输入),并未实现 OCR、LLM 调用或网络抓取。“实时搜索社交媒体/投诉/监管网站”是该技能的核心卖点,但 SKILL.md 没有声明需要的网络/抓取工具、代理或第三方 API,也没有要求任何与社交平台/搜索相关的凭据。结论:功能声明与包含的实现部分(评分引擎)大体一致,但对搜集理赔口碑的实现细节缺失,产生可解释性/信任的缺口。
Instruction Scope
SKILL.md 指示读取用户上传的图片/PDF、使用本地 PaddleOCR 或 tesseract 做 OCR、把文本送入 LLM 按 references/schema.md 输出严格 JSON,并且发起“实时搜索”公开社交媒体/投诉与监管网站以汇总理赔口碑。风险点:SKILL.md 中被静态扫描标示含“unicode-control-chars”(提示注入)——这可能被用来操纵模型的行为或评估过程;另外实时网络搜索会把(可能包含敏感个人或保单细节的)查询发送到第三方站点/搜索引擎,存在隐私/数据外泄风险。SKILL.md 也指示将报告保存到用户桌面并自动打开浏览器(本地写文件 + 启动动作)。这些操作都是功能需要的,但数据出路和隐私边界没有被明确约束。
Install Mechanism
没有 install spec:技能是说明+工具脚本的混合体(instruction-first,包含 compare_policies.py 和 HTML 模板等)。没有远程下载或第三方包安装脚本被强制执行,降低了供应链风险。SKILL.md 建议用户本地安装 paddleocr/paddlepaddle 或 tesseract,但这只是可选依赖提示。
Credentials
技能声明不要求任何环境变量或外部凭据(registry metadata 中亦无要求)。这与其声称功能(本地 OCR、LLM 驱动的结构化提取、公开网页搜索)部分匹配,但实际运行可能依赖平台提供的 LLM 接口或网络访问权限——这些凭据或代理不在技能中声明。总体上,技能没有要求与目的不符的秘密或多余凭据,但对外部网络调用的凭据和数据去向应当在部署前确认。
Persistence & Privilege
技能未请求 always:true,遵守默认的用户可调用与模型可自主调用策略。没有看到修改其他技能或系统级配置、也没有声明长期驻留或自动启用自身的逻辑。将报告写到桌面并打开浏览器属于本地行为范围内的预期权限。
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install baodan-zhaoyaojing
  3. After installation, invoke the skill by name or use /baodan-zhaoyaojing
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.1
更新skill中文名为「保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台」
v1.0.0
保单照妖镜 1.0.0 首发版本上线: - 支持用户上传两份意外险保单(图片/PDF),自动OCR识别并结构化提取关键信息。 - 创新七维度科学打分机制,全面对比保单权益(含保障范围、保额、免赔、价格、理赔口碑等)。 - 实时抓取并分析理赔口碑数据,输出可信度标注和结果说明。 - 一键生成双视图可视化报告(雷达图+体检报告),兼顾专业与小白用户需求。 - 所有结果附免责声明,低置信度数据特别提示,确保用户知情。
Metadata
Slug baodan-zhaoyaojing
Version 1.0.1
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 2
Frequently Asked Questions

What is 保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台?

保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台。如果你遇到不知道该如何花钱买更适合自己的保险,看到两家保险产品不知道如何比较两份保单的好坏?选用这个工具是最基础、最简单的PK工具,让你清晰了解两个产品的好坏。 上传两张或以上意外险保单(图片/PDF),自动OCR识别+LLM结构化提取,七维度科学打分对比(含理赔口碑实时搜索... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 52 downloads so far.

How do I install 保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台?

Run "/install baodan-zhaoyaojing" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is 保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台 free?

Yes, 保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台 is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does 保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台 support?

保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created 保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台?

It is built and maintained by wwbwin (@wwbwin); the current version is v1.0.1.

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