NewGen 退休规划 Skillset · 升级建议

从「写 Prompt」升级到「Skills as Software」—— 基于 AI Business OS 研究库的 13 篇文章
对象：retirement-planning skillset 仓库：LucaLinkAI/newgen-insurance-skills 日期：2026-06-20

一、这份设计已经做对的

你的《Easy Retire Skillset》PDF 比线上站点成熟得多，已经覆盖了若干核心最佳实践 —— 这些保持不变。

✅ 多路由（Primary / Secondary / Not Recommended）

解决了「退休是多需求、却只能单选」的根本问题。

✅ 标签 + 5 张评分表 + 5 层决策树

Income Gap / IRA Tax Bomb / Estate / LTC / Liquidity —— 把判断结构化。

✅ 统一的 Case Skill 结构与输出

9–10 段固定骨架，对应 Managed Workforce 的标准化交接。

✅ 分层 + 文件目录

shared-logic / product-KB / output-templates 分离，产品与逻辑解耦。

✅ 分阶段 MVP（1 + 3）

先做 Meta + 3 个典型 case，对应 SkillOps 的渐进式扩张。

✅ 合规话术与 suitability 约束

Case Skill prompt 内置 red flags 与 CPA/attorney 协作提醒。

⚠️ 设计 ≠ 实现：先消除漂移。 线上 newgen-skills.lucalink.com 把 LTC/Survivorship/Charitable 合成一个，且没有评分表、决策树、标签、多路由。 第一件事不是改设计，而是让线上实现追上这份 PDF。

二、下一层升级建议

这份设计本质仍是 prompt-centric（每个 skill 是一段大 system prompt）。文章那批的共同主张：把判断变成代码、把状态变成数据、把治理变成强制关卡。
1

路由器别把 case 清单写死进 prompt → 真正的 skill graph + 渐进披露

依据：Stop Stuffing Your System Prompt · Skill Graphs · Deep Dive SKILL.md
最高优先
问题Meta prompt 里硬编码 Available Case Skills: … 整串；N 从 8 涨到 14+ 时 prompt 膨胀、每次全量进 context —— 正是 Stop Stuffing 批评的「塞满系统提示词」。
改法每个 case 写成标准 SKILL.md，frontmatter 只放 name / description / when_to_use（结构化触发条件）；路由器读 description（图的边），按需才加载正文+脚本。路由依赖「图的发现机制」而非「prompt 里列了哪些」。
2

5 张评分表 + 决策树 → 代码 / 规则文件，不是 prompt 文字

依据：Deep Dive SKILL.md（确定性脚本优先于 LLM 推理）· GraphFlow（形式可验证）
最高优先
问题IRA Tax Bomb（$500k/$1.5M/$2M）、Income Gap（80%/50%）等让 LLM 读表去算。金融合规场景下 LLM 算钱会出错、且不可复现。
改法落成 scripts/risk_score.py + routing_rules.json，skill 调脚本得分数与路由，LLM 只负责解释与话术。可复现 · 可单测 · 可审计（能证明「为什么 route 到 ILIT」）。
3

「标签 + 评分 + Snapshot」其实是客户本体 → 定义为共享、带版本的结构化对象

依据：Ontology Engineering as Semantic OS · Building Knowledge Graphs as Agentic OS
高
问题Client Tags / Risk Scores / Snapshot 已是隐性数据模型，但每个 skill 从散文 Fact Finder 各自重新解析。
改法定义唯一事实源 Client schema（带类型字段）：intake 写入、scoring/case-skill 读写同一对象。且应跨整个 NewGen 共用（underwriting / case design / policy review 都要客户事实）。agent 之间传结构化状态，而非 prose。
4

加入状态持久化与回写 → 让它有记忆，而非一次性问诊

依据：Building Knowledge Graphs as Agentic OS · The AI OS: Managed Workforce
高
问题现在是 intake→route→proposal 的一次性流程。但退休规划是纵向多年：RMD 每年变、Roth 是多年窗口、年度 policy review。
改法把 Client 对象 + 推荐结果写回 KG/DB，skill 可读历史、对比「计划 vs 实际」、到点触发复盘（如每年低税率 Roth 窗口提醒）。从「聪明的问诊 prompt」变成有记忆的 Managed Workforce 成员。
5

把那个 62 岁案例变成 eval 黄金用例（回归测试）

依据：SkillOps（把技能库当自维护软件生态管理）
高
问题你已有很好的 worked example（62 岁、$2.3M IRA → 主路由 IRA-to-ILIT），但没有固化为测试。改 prompt 会静默回归。
改法每个 case 配 2–3 个 golden cases：输入 → 期望 tags/scores/route。①合规要能证明同类客户路由一致；②防止迭代时悄悄改坏。
6

Compliance：从「每个 prompt 抄一遍」→ 一个强制关卡 + 人审状态

依据：GraphFlow（可验证工作流）· BPMN human-agentic（人在环节点）· Managed Workforce 治理
最高优先
问题Rules（不要全押年金、建议 CPA review、suitability）写在每个 case skill prompt 里 —— 8+ 个各抄一份必然漂移，LLM 也可能无视。
改法独立 Compliance Review Skill 作为所有 proposal 的后置关卡；输出 schema 加必需的 advisor_approved 状态门。规则改一处、全局生效（DRY），对监管可证明「每份方案都过了合规闸 + 人审」。
7

修掉 registry 漂移 + 把 Product KB 变成可查询数据

依据：SkillOps（防漂移/重复）· Skill Graphs（显式边）· Agent Skills（resources）
中
漂移决策树 route 到 IRA Tax Bomb Planning Skill，但 8-skill 清单里没有它；IRA Growth Annuity 与 Annuity Bucket Strategy 重叠。让「skill 注册表」成为唯一事实源，决策树/路由器/清单都由它生成。
产品库现在是散文（cap/spread/surrender…），但产品资料经常变。结构化成每产品一条 JSON/CSV（type、surrender_period、cap、par_rate、rider_cost、GLWB…）。红线：产品数字永远不能由 LLM 生成。

三、需立即修复的具体漂移

四、如果只做接下来 3 步

  1. 让线上站点追上这份 PDF。 补 scoring/决策树/多路由/标签，拆开 LTC·Survivorship·Charitable —— 消除设计↔实现漂移。
  2. #2 + #3： 评分/路由变代码、客户对象变共享 schema —— 这是「prompt → software」的转折点，也是合规可辩护性的地基。
  3. #6： Compliance 独立成关卡 + 人审门 —— 在真正给客户出方案前，这条优先级最高。

五、更大的格局

它是更大 NewGen Insurance OS 的一棵子树 —— 价值在「打通」

来自 The Next Unicorns Won't Build Apps / The AI OS: Managed Workforce：真正的价值不在孤立工具，而在整合的 OS。退休 intake 识别出「需要 ILIT 寿险」时，应直接 handoff 给 NewGen OS 里已有的 IUL/Term case-design skill，而不是各做各的。把跨 skillset 的交接边定义出来，它才是「一个 OS」而非两个孤岛（顺便解决 annuity 在两边重复的问题）。