投标文件去AI味

投标文件技术方案中常出现AI生成的痕迹，导致内容显得模板化、空洞，缺乏人类写作的真实感。这不仅影响文档的可信度，还可能在评审中被扣分。本技能旨在检测并消除这些AI痕迹，使技术方案更贴近人类撰写风格。

问题背景

投标文件的技术方案章节需要精准响应招标要求，但许多文档存在以下AI痕迹：

• 词汇层问题：如AI引用标记、机器人残留、Markdown格式残留、自问自答句式、礼貌AI腔等，这些直接暴露AI生成。

• 模板化问题：连接词骨架重复、起句结尾雷同、标签化拆解，导致内容像套用模板。

• 内容空洞：空洞案例、完美方案、技术选型无理由，缺乏实质性细节。

• 数据编造：数字无来源、完美整数、资质无证明，削弱文档可信度。

• 一致性缺失：前后矛盾、结构过度均匀、无约束或风险描述，显得不真实。

这些AI味的本质是废话填充、句式骨架和修辞外壳，v8.1版本进一步扩展到数据层和一致层，检测编造数据和过度完美特征。

核心检测体系

本技能采用六层检测体系，覆盖42类AI痕迹，分为三级优先级：

• P0（直接暴露AI）：必须立即处理。包括词汇层的AI引用标记、模板层的连接词骨架、宣讲层的文学化叙述等。

• P1（空洞/模板化/编造）：需结合招标上下文判断。如内容层的空洞案例、数据层的无来源数字。

• P2（建议优化）：用户可选优化。如词汇层的填充短语、一致层的标题层级完美。

检测层面包括：

1. 词汇层：识别AI特有词汇和句式，如将字承诺、自问自答。

1. 模板层：检查结构重复和模式化，如保形去壳。

1. 内容层：验证案例和技术选型的真实性。

1. 宣讲层：避免过度宣传和元叙述。

1. 数据层：新v8.1增加，检测数字和资质的可信度。

1. 一致层：新v8.1增加，检查文档内部一致性和人类特征缺失。

工作流程与改写方法

技能遵循严格的工作流程：

1. 检测阶段：先进行全面检测，输出标注版或清单版报告。绝对不得直接修改原文。

1. 批准阶段：用户确认检测结果后，授权进入改写。

1. 改写阶段：基于检测报告进行改写，核心原则是招标响应锚定——确保改写后内容能直接对应招标要求，量化指标只搬用招标已有数字。

校验通过脚本如check_forbidden.py、check_density.py等执行黑盒检查，确保质量。

适用边界与注意事项

本技能仅限投标文件技术方案章节，适用于：

• 投标技术方案正文各章节，如系统架构设计、功能方案、技术选型、项目案例。

• 投标自查和投后改写。

不适用于：

• 商务标、价格分、实施方案。

• 公司介绍、项目团队、售后服务、质量保障等章节。

• 合同协议、图片扫描件。

注意：商务/资质/财务章节含法定格式用语，不检测。用户触发时需先确认检测范围，P0占比高时需暂停等待确认。