技能介绍

招投标场景里，招标文件和投标文件都带着高敏感信息：预算、限价、报价策略、公司资质、业绩和人员名单。一旦用在线 AI 工具处理，这些内容就离开了本机，很难保证不再被用于训练或留存。

这个技能把“解读 → 生成 → 合规自检”整条链路搬到本机：所有脚本都在本地执行，不发起网络请求，不调用云端 API，也不需要任何 App Key。底层只用 Python 3 标准库手写 .docx，PDF 抽取依赖 pypdf，技术方案的页数核对依赖本机 LibreOffice。

核心工作流

整个流程由 facts.json 驱动，助手读完标书后先把项目编号、预算、限价、截止时间、评分结构、资格和商务技术条款写进这个事实来源，后续生成和审查都只认它。五条工作流可以单独跑，也可以串起来：

智能解读：逐页精读招标文件，按项目信息、合标项、废标红线、评分标准、关键要求、商务条款、报价要求、采购背景八个维度产出结构化结论，并附带控标洞察。
生成投标文件：根据 facts.json 渲染完整 .docx，支持 --pkg 逐包生成；缺字段自动用 【待填】 占位，用户离线补全即可。
合规审查：按废标红线 → 资格审查 → 符合性 → 评分覆盖 → 商务条款的顺序逐条比对，输出带风险分级和去重待办清单的 HTML。
商务部分填写框架：这是隐私增强的关键环节。产出的 .docx 只按招标要求列出清单和空表——供应商基本信息、资格审查材料、类似业绩、拟派人员、商务偏离表、报价表、承诺声明、自检清单，八大块里所有敏感字段全部留白。商务资料一次都不进 AI 推理流，下载后在本地手工填写。
技术方案生成：服务方案、货源保障、配送方案这类非敏感正文可以直接由助手在本地写好。设置 tech_pages 后，脚本用 soffice 转 PDF 核对真实页数；加 --trim 会按每页约 780 字的预算对超长章节做硬截断，不加则只核对和警告。

适用边界与注意点

这是一套本地规则化工具，不是拥有招投标知识库的判标系统。遇到冷门领域或强控标场景，例如指定品牌是否构成强制，结论需要人工复核，必要时向代理机构书面确认。

extract.py 在缺少 pypdf 时会以退出码 2 退出并打印安装提示，不会静默失败；遇到这种情况按提示装库即可。gen_tech_solution.py 依赖本机 LibreOffice 做真实页数核对，未安装时回退到字数估算，最终页数仍需在 Word 或 WPS 里确认。

生成文档里的 【待填】 不是装饰，合规审查会把它们全部列为待办——提交前不补全，按未实质性响应判无效。敏感商务资料走离线填表路线，技术正文走本地生成路线，两者分工明确：前者守住数据不出本机，后者省掉重复劳动。