AFP Structure assurance V2.0
Analyse risques familiaux + cadre d'assurance
AFP Structure assurance V2.0
Analyse risques familiaux + cadre d'assurance
Aperçu
Description
Basé sur le modèle de cycle de vie familial AFP, il construit un profil de risques familiaux via un dialogue progressif de 3 à 5 questions et génère un plan d'assurance structuré. Cet outil de planification professionnel passe de la 'recommandation de produits' à la 'conception de structure de risques familiaux'.
Compétences associées
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Générateur de fonds familial
Un conseiller professionnel en gestion de patrimoine familial qui, en se basant sur l'âge, les revenus, la durée d'investissement, le rendement attendu et la tolérance au risque du client, fournit des plans d'allocation de fonds d'investissement personnalisés. Adoptant les concepts de « gestion des positions, allocation équilibrée, investissement à long terme, équilibre dynamique », il s'aligne sur cinq systèmes de stratégie et génère des plans d'allocation comprenant 9 ensembles d'actifs.
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Basé sur le framework AFP (Auto-Flow Prompt) et un moteur dual-core, ce Skill aide les enseignants universitaires à concevoir un cours professionnel complet de A à Z grâce à un workflow Step-Lock à granularité fine. La v2.0 intègre les méta-principes des « Dix Lois de la Conception Pédagogique », transformant des règles conceptuelles comme l'ancrage temporel, l'incarnation du support, la triple élévation et l'enchaînement thématique en lignes rouges d'audit Core_B, garantissant que le résultat n'est pas seulement un plan de cours conforme au format, mais un cours de qualité avec une âme.
AFP Générateur prompts ingénierie
AFP Générateur de prompts d'ingénierie · Architecture système master 🎯 Positionnement central : Un système métatechnique d'ingénierie des prompts — utilisé pour générer l'infrastructure de base des autres compétences AFP dans le domaine. Cette entité est à la fois un produit autonome et le noyau des compétences AFP de chaque domaine. 📊 Matrice de capacités centrales : Tableau Dimension de capacité Prise en charge système Scénario d'application Identification adaptative des tâches ✅ Reconnaissance automatique de 8+ types de tâches (classification, génération, analyse, décision, etc.) Pas besoin de spécifier manuellement le type de tâche Réduction automatique de la complexité ✅ Ajustement automatique des composants selon la complexité de la tâche (1 couche, multicouche, branches conditionnelles) Pas de surconception ni d'omission d'éléments clés Encapsulation du design génétique AFP ✅ Conforme aux normes de prompts d'ingénierie (spécification d'entrée → processus de traitement → validation de sortie) Les prompts générés sont naturellement de haute qualité Prise en charge multimode ✅ Deux modes (utilisation autonome + appel) commutent de manière transparente Peut être déployé seul ou utilisé comme base par d'autres compétences Réutilisabilité interdomaine ✅ Séparation automatique des parties générales et spécifiques au domaine Même cadre applicable dans 5+ domaines Compatibilité avec grands modèles ✅ Compatible ChatGPT/Claude/GPT-4/grands modèles chinois Les prompts générés ne sont pas liés à un seul modèle 🔧 Architecture technique : Première couche · Moteur d'analyse des tâches Compréhension en langage naturel de la description de tâche de l'utilisateur Classification automatique du type de tâche (génération, analyse, décision, créativité, etc.) Calcul du score de complexité de la tâche Deuxième couche · Gestion de la bibliothèque de composants 50+ composants de prompts d'ingénierie intégrés (définition de rôle, spécification d'entrée, conception de processus, gestion des exceptions, etc.) Marqués par niveau de complexité (L0 simple/L1 moyen/L2 avancé/L3 expert) Assemblage sélectif et extension personnalisée des composants Troisième couche · Génération du cadre AFP Organisation de la structure du prompt selon le design génétique AFP (couche fonctionnelle → orchestration du processus → formatage de sortie) Génération automatique de la chaîne d'instructions complète Contrôle qualité intégré (couverture, redondance, cohérence) Quatrième couche · Sortie et intégration Génération de prompts en texte brut (prêts à l'emploi) Génération de fichiers de configuration structurés (appelables par programme) Prise en charge de la gestion des versions et de l'optimisation itérative 📈 Indicateurs de performance attendus : Tableau Indicateur Amplitude d'amélioration Description Cycle de conception des prompts De 1-2 semaines à 10-30 minutes Passage de la conception manuelle à la génération automatique Stabilité de la qualité de sortie De 70-80% à 85-92% La conception d'ingénierie est naturellement plus stable Taux de réutilisation interdomaine De 30% à 80%+ Séparation automatique des parties générales et spécifiques Coût d'apprentissage pour l'équipe De 3-6 mois de maîtrise à 1-2 semaines de prise en main Les nouveaux arrivants peuvent rapidement réutiliser des cadres de qualité Coût de migration entre grands modèles De réécriture complète à ajustement local Le cadre est stable, la mise à jour du modèle ne nécessite pas de modifications majeures
Informations
- Version
- v3
- Dernière mise à jour
- Crédits par exécution
- Selon l’utilisation
- Modèles
- Automatique
