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Agent Skill · 效率

baodan-zhaoyaojing(baodan zhaoyaojing 搜索)

baodan-zhaoyaojing 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

baodan-zhaoyaojing 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 20,094。

总安装 1,714周安装 70GitHub Stars 公开资料未说明下载 554核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.1

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:baodan-zhaoyaojing(baodan zhaoyaojing 搜索)
来源仓库:https://github.com/wwbwin/baodan-zhaoyaojing
安装命令:
openclaw skills install baodan-zhaoyaojing
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install baodan-zhaoyaojing

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

对比分析两份以上保险保单的权益优劣,提供七维度评分。支持 OCR 识别图片或 PDF 保单,自动提取关键条款。适用于消费者选购保险前的客观比较参考。baodan-zhaoyaojing 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。包含理赔口碑实时搜索功能增强判断依据。结果仅供参考,不构成投保建议或法律意见。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install baodan-zhaoyaojing;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

baodan-zhaoyaojing 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install baodan-zhaoyaojing。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

baodan-zhaoyaojing 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

baodan-zhaoyaojing 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

baodan-zhaoyaojing 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

baodan-zhaoyaojing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,714 次,近一周安装 70 次,下载 554 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

baodan-zhaoyaojing 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
baodan-zhaoyaojing

baodan zhaoyaojing 搜索 · 本页

1,714—只读MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台
version
1.0.0
author
WuWenBin-BeiJing-ST
description
|

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 paddlepaddle 或 brew 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

  1. 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

  1. 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

平台分布

OpenClaw

85.73%
按下载量换算475

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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