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Get Started Free →나에게 꼭 필요한 보험만 남기고 과보험·중복을 정리하도록 돕는 스킬입니다. '보험 점검해줘', '실손 꼭 들어야 해', '암보험 필요할까', '보험료가 너무 많아', '보험 리모델링'처럼 말하면 됩니다. 필요한 보험 진단(실손·암·종신·연금), 과보험·중복 점검, 생애주기별 우선순위, 보험 리모델링을 한국 보험 기준으로 안내합니다.
.claude/skills/modu-ai-insurance-fit/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 27% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 46% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 24% | 0% |
| case-04 | ✓→✓ | ＝ Same ✓ | 38% | 0% |
| case-05 | ✓→✓ | ＝ Same ✓ | 94% | 0% |
보험은 "많이 드는 것"이 아니라 "큰 위험에 꼭 필요한 만큼"이 핵심이다. 현재 가입 보험을 점검해 중복·과보험을 걷어내고, 생애주기와 위험에 맞는 최소 필수 구성을 설계한다.
면책 고지: 일반적인 보험 교육 정보이며 특정 상품 가입·해지를 권유하지 않습니다. 가입·해지 결정 전 약관과 본인 상황을 확인하고 필요 시 공인 전문가와 상담하세요. 해지는 되돌릴 수 없으니 신중해야 합니다.
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가입 보험을 표로 정리해 중복·공백을 찾는다.
| 점검 항목 | 확인 | |----------|------| | 실손의료비 | 1개면 충분(중복 보장 안 됨) — 여러 개면 정리 대상 | | 진단비(암·뇌·심장) | 보장 금액·갱신 여부 | | 사망 보장 | 부양가족 유무에 따라 필요/불필요 | | 저축·연금성 | 사업비·해지환급금 확인 | | 운전자·일상생활배상 | 소액 실용 특약 |
| 시기 | 우선 보험 | |------|----------| | 사회초년·미혼 | 실손 + 최소 진단비. 사망보장 과하면 불필요 | | 결혼·자녀 | 가장의 정기 사망보장 추가, 진단비 점검 | | 중장년 | 진단비·간병·연금 점검, 갱신 보험료 부담 관리 | | 은퇴 전후 | 의료비·간병 중심, 불필요 사망보장 정리 |
예시 1: "월 보험료가 30만 원인데 너무 많은 것 같아. 점검해줘" → 가입 목록 정리 → 중복·저축성 식별 → 필수 구성 + 절감안(해지 신중 안내)
예시 2: "사회초년생인데 암보험 꼭 들어야 해?" → 실손 우선 + 진단비 적정액 개념 → 과한 종신·저축성은 보류 권고
예시 3: "결혼하고 아이 생겼는데 보험 어떻게 다시 짜?" → 가장 사망보장(정기보험) + 진단비 점검 + 자녀 실손 안내
보험 설계 일반 원칙(보장 우선·과보험 정리) + 사용자 vault 보험 노트 참고. 상품·제도는 2026년 한국 기준 자체 구성.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→pass | 22,775 | 20,614 | -9% | 1 | 1 | 0% | 3,648 | 4,628 | +27% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 20,963 | 24,496 | +17% | 1 | 1 | 0% | 3,513 | 5,138 | +46% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 23,201 | 19,413 | -16% | 1 | 1 | 0% | 3,675 | 4,547 | +24% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 15,460 | 13,023 | -16% | 1 | 1 | 0% | 2,404 | 3,318 | +38% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 11,869 | 15,455 | +30% | 1 | 1 | 0% | 1,894 | 3,673 | +94% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 16,903 | 14,575 | -14% | 1 | 1 | 0% | 2,580 | 3,575 | +39% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 17,306 | 17,404 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,539 | 3,937 | +55% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 14,573 | 15,486 | +6% | 1 | 1 | 0% | 2,196 | 3,783 | +72% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 13,697 | 15,297 | +12% | 1 | 1 | 0% | 2,114 | 3,587 | +70% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 13,385 | 11,605 | -13% | 1 | 1 | 0% | 1,892 | 3,115 | +65% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 13,937 | 10,128 | -27% | 1 | 1 | 0% | 2,048 | 2,853 | +39% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 14,656 | 14,163 | -3% | 1 | 1 | 0% | 2,345 | 3,564 | +52% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 15,670 | 13,664 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,700 | 3,604 | +33% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 15,437 | 14,803 | -4% | 1 | 1 | 0% | 2,310 | 3,512 | +52% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 14,572 | 15,961 | +10% | 1 | 1 | 0% | 2,145 | 3,872 | +81% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 16,070 | 14,034 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,360 | 3,583 | +52% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 13,823 | 16,374 | +18% | 1 | 1 | 0% | 2,116 | 3,842 | +82% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 12,010 | 11,866 | -1% | 1 | 1 | 0% | 1,839 | 3,106 | +69% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→fail | 20,337 | 19,552 | -4% | 1 | 1 | 0% | 3,073 | 4,474 | +46% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 12,930 | 9,938 | -23% | 1 | 1 | 0% | 1,861 | 2,865 | +54% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 16,594 | 10,355 | -38% | 1 | 1 | 0% | 2,483 | 2,899 | +17% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 13,542 | 11,558 | -15% | 1 | 1 | 0% | 2,119 | 3,127 | +48% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +14 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.