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概要と使いどころ
当用户需要查找与理赔案件相关的保险条款、定位责任定义和免责条文、根据案件事实匹配相关保险条款、提取影响理赔判断的关键条文或输出适合理赔审核、复核、客服支持和调查使用的理赔条款定位结果时使用本 skill。适用于分析理赔系统案件记录、报案信息、门诊或住院病历、诊断证明、重疾身故事故相关资料、费用清单与发票、调查记录、客服或审核备注、OCR 文本、PDF 文档、截图转写内容以及产品条款全文、特别约定、责任免除条款、等待期约定、多次赔付规则、医院范围和条款版本信息，并形成结构化条款索引与摘要。
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当用户需要梳理保险理赔案件的事实时间线、重建出险到结案的事件顺序、整合病历报案材料审核记录中的时间信息、识别时间冲突或生成适合理赔审核调查复核客服使用的标准化时间轴时使用本 skill。适用于汇总理赔系统案件记录、报案记录、出险说明、门急诊记录、住院记录、手术记录、检查检验报告、病历首页、出院小结、发票或费用清单、补件记录、审核记录、调查记录、结案记录、客服工单记录、沟通备注、OCR 文本、PDF 文档和截图转写内容，提炼关键时间节点、阶段划分、时间间隔、时间冲突和后续核查建议。
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当用户需要对意外险理赔申请资料做结构化受理预审、材料完整性检查、事故相关证明核验、就医资料匹配检查、补件清单整理或受理前问题识别时使用本 skill。适用于检查理赔申请书、身份证明、银行卡信息、事故经过说明、事故证明、公安或交警证明、单位证明、急诊病历、门诊病历、住院资料、诊断证明、检查报告、伤残鉴定、费用资料等是否齐全、清晰、有效、相互一致，并输出适合理赔受理、补件沟通和内部留痕的检查结果。
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当用户需要对年金险投保问卷进行专业、结构化的核保审查，提取健康告知、既往病史、职业信息、高额投保、缴费能力、资金来源、既有保单配置、投保目的及其他可能影响年金险承保判断和财务合理性判断的高风险信息，并生成适合年金险核保、补问流转和财务合理性分层处理的结构化分析结果时使用本 skill。
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当用户需要对意外险投保问卷进行专业、结构化的核保审查，提取职业类别、工作环境、作业内容、危险活动参与情况、交通出行习惯、特殊工作暴露及其他可能影响意外险承保判断的高风险信息，并生成适合意外险核保、补问流转和风险分层处理的结构化分析结果时使用本 skill。
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工程進捗、日報、ヒヤリハット、ナレッジ、重機稼働をガイダンス付きで提出・更新する。 Use when ユーザーが「進捗を登録」「日報を提出」「ヒヤリハットを記録」「重機稼働を更新」と依頼したとき。
Runtime HAL for multi-runtime agent orchestration. Detects active AI assistant (Claude Code, Codex, Gemini, Cursor) and exposes uniform interface for startup injection, GUPP enforcement, and communication selection.
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Provides coding assistance with best practices and code review
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Survey the AI coding assistant and agentic tool ecosystem, assess skillsaw's competitive position, identify emerging patterns and missing capabilities, and produce a prioritized strategic report as a GitHub issue. Use when evaluating ecosystem trends and product gaps.
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Interactive assistant for intercepting, debugging, analyzing and reviewing Claude Code API requests using mitmproxy. Guides setup, certificate configuration, and active traffic inspection via web or CLI interface. Supports learning Claude Code internals, debugging issues, and optimizing API usage.
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Prepare your codebase for security review using Trail of Bits' checklist. Helps set review goals, runs static analysis tools, increases test coverage, removes dead code, ensures accessibility, and generates comprehensive documentation (flowcharts, user stories, inline comments). (project, gitignored)
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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.
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Design, create, run, monitor, and maintain Vapi Simulations for assistants and squads. Use for turning plain-language requirements into a coverage plan, simulation personalities, scenarios, structured-output success criteria, simulations, suites, extending an existing suite, chat or voice runs, tool mocks, target variables, lifecycle webhooks, regression coverage, launch readiness, CI quality gates, run-result analysis, and simulation API validation errors. Do not use for fixed-turn mock-conversation Evals unless the user is deciding between Evals and Simulations.
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Select, define, create, inspect, update, attach, detach, and verify reusable Vapi tools through the public API. Use for native call-control tools, supported provider integrations, API Request tools, custom function tools, MCP tools, tool messages, credentials, or configuration-preserving assistant attachment changes.
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Plan, provision, import, route, update, and verify Vapi phone numbers through the public API. Use for Vapi-hosted US PSTN numbers, explicitly requested SIP addresses, Twilio/Vonage/Telnyx or BYO carrier numbers, secure credential handling, assistant or squad routing, area-code requests, outbound limitations, and phone-provider troubleshooting.
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Manage Alibaba Cloud Elastic Compute Service (ECS) using the @alicloud/ecs20140526 TypeScript SDK. Use when working with cloud servers on Alibaba Cloud, including instance lifecycle (create, start, stop, reboot, delete), disks and snapshots, images, security groups, VPC networking, EIP, ENI, SSH key pairs, dedicated hosts, auto provisioning, launch templates, Cloud Assistant commands, tags, system events, diagnostics, storage capacity units, and prefix lists. Covers all 374 APIs of the ECS 20140526 version.
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Personal research-paper radar. Fetches the latest papers and code repos for the user's keyword subscriptions across arXiv, Crossref (IEEE/ACM), Semantic Scholar, GitHub, HuggingFace, Papers with Code and RSS; deduplicates against history; then YOU (the assistant) expand the queries, filter for computer-science relevance, write Chinese summaries, detect hot sub-fields, and emit a Markdown + HTML digest (optionally emailed). Use when the user asks to "run my paper radar / 文献雷达", "check for new papers", "what's new in my topics", "今天有什么新论文 / 最新文献", "today's research digest", or to configure their keyword subscriptions / sources / schedule.
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Write clear, plain-spoken code comments and documentation that lives alongside the code. Use when writing or reviewing code that needs inline documentation like file headers, function docs, architectural decisions, or explanatory comments. Works well for both human readers and AI coding assistants who see one file at a time.
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Generate hierarchical AGENTS.md structures for codebases. Use when user asks to create AGENTS.md files, analyze codebase for AI agent documentation, set up AI-friendly project documentation, or generate context files for AI coding assistants. Triggers on "create AGENTS.md", "generate agents", "analyze codebase for AI", "AI documentation setup", "hierarchical agents".
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AI assistant for creating clear, actionable task descriptions for GitHub Copilot agents
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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.
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Helps create, analyze, and maintain Architecture Decision Records
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Add a new AI provider to agentconfig.org's comparison system. Use when integrating a new coding assistant (e.g., Cursor, Claude Desktop, GitHub Copilot alternative) with proper type system updates, implementation data, UI components, tests, and documentation.
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Create and manage Databricks Agent Bricks: Knowledge Assistants (KA) for document Q&A, Genie Spaces for SQL exploration, and Multi-Agent Supervisors (MAS) for multi-agent orchestration. Use when building conversational AI applications on Databricks.
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