保单照妖镜 - 保单权益保障PK擂台

SKILL.md

---
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），生成雷达图（专业）+体检报告（小白）双视图可视化报告。
  触发场景：(1) 用户上传保单图片/PDF要求比较 (2) 用户问"帮我对比一下这两个意外险" (3) 用户提到保单比较、保险对比、意外险选择 (4) 用户要求分析保单条款差异 (5) 任何涉及意外险/意外伤害保险的比较、选择、推荐需求。
---

# 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。

```bash
# 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](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](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