标书全流程智能助手

投标场景的具体挑战

投标是项目承揽的核心环节，但传统流程面临两大痛点：一是合规性文档撰写耗时且易出错，投标函、技术方案、报价表等格式严苛，任何一个细节疏漏都可能导致废标；二是围串标风险隐蔽，多份投标文件间的无意雷同或有组织的相似性难以凭肉眼察觉，依赖人工比对效率低下且风险高。这些挑战要求工具既能生成标准化文档，又能进行深度的语义级风险分析。

技能的双线工作流

本技能通过 A线（制作） 和 B线（核查） 两条独立又衔接的工作流来解决上述问题。

A线：标书生成与合规自查

该模块的核心是将行业规范转化为 AI 的可执行规则。它内嵌了“铁规则清单”，强制要求提供项目名称、公司全称等关键信息，并禁止编造虚假资质。生成流程分为：

1. 按需填充：用户选择“工程类”、“货物采购类”或“服务类”模板，AI 基于提供的公司资料与项目信息，按固定目录结构（如投标函、技术标、报价标）生成内容。
2. 内置护栏：在生成过程中，AI 自动执行“废标风险自查”，检查报价大小写一致性、负偏离标注、必备条款完整性等 32 项红线。
3. 输出与迭代：输出为 Markdown 格式，并提供“继续”、“润色”、“重写”等修改指令集，支持对单句、段落或章节进行精细调整。

B线：围串标风险初筛

该模块结合了 确定性脚本 进行文档解析，与 大模型 进行语义分析。

1. 结构化提取：通过 extract_documents.py 脚本，将上传的 .docx/.pdf/.txt 文件统一解析为包含段落、表格、元数据的结构化 JSON。
2. 智能检测：大模型根据内置的“敏感字段清单”和“相似度定级标准”，对提取内容进行比对。检测按优先级执行：关键信息碰撞 > 文档属性比对 > 文本语义相似度 > 表格结构相似度。
3. 报告生成：使用 build_report.py 脚本，将分析结果（findings.json）渲染成结构化的检测报告，包含风险摘要、详细定位及综合结论，并自动脱敏个人信息。

适用边界与注意点

本技能是辅助工具，有其明确的适用场景和边界：

• A线：适用于常规体量的标书（单次处理建议 500 页以内）。不支持生成具有法律效力的签章文件，也无法查询实时招标信息或“保证中标”。所有输出内容必须由人工审核后使用。
• B线：定位为初筛与辅助决策，其输出报告不替代专业查重系统、评标委员会的正式判定或法律认定。它擅长发现显性雷同和结构性相似，但对深度改写或格式重组的内容检测能力有限。
• 工作流闭环：推荐将 A 线生成的标书导出后，作为 B 线的输入之一，与历史标书或招标文件进行交叉比对，以主动规避风险。
• 隐私与安全：处理过程不持久化数据，报告中自动进行隐私脱敏，会话结束后应清理临时文件。