法务标书全套生成流水线

要解决的问题

法务标书通常卡在两类问题上：一是模板章节格式偏差，比如表格列数、标点、签章空位不一致，可能触发“无效响应”；二是自由章节内容散落，公司资质、案例、技术方案难以稳定复用，AI 直接生成又容易丢事实。legal-bid-pipeline 的目标是把招标文件解析、素材检索、章节编写、合稿和质检拆成可追踪流水线，减少人工逐章拼凑和漏项风险。

核心能力与关键步骤

• 投标预评估：先从资格条件、废标条款、时间节点和评分权重判断“要不要投”，输出 00_投标可行性预评估报告.md。
• 招标解析与 MECE 拆解：提取资格条件、技术参数、商务条款、评分标准、实质性条款，并生成章节 Brief 和响应矩阵草稿。
• 模板识别与双轨合稿：对招标文件中的表格、签章空位、承诺书、偏离表等做规则扫描；模板章节按原文逐字填空，自由章节按评分项展开。
• 知识库驱动写作：接入 ima-mcp 后优先检索公司资料、资质证书和案例；不可用时回退为 AI 生成并列出待确认内容。
• 质检与评审闭环：执行格式、模板对齐、风险库复检等硬门槛，再进入五维评审、评分项补强和 DOCX/PDF 交付组装。

适用边界

• 输入至少需要招标文件；报价金额、授权代表、团队成员、投/不投决策必须用户提供。
• 更适合规则复杂、模板要求严格的投标/响应文件场景；AI 生成内容仍属于草稿，正式提交前应逐段确认。
• 低规格模型容易出现上下文丢失、模板错位或事实幻觉，建议使用高遵循度模型，并将素材与输出物分开放置。