标书分析（Bid Analysis）

1. 技能概述

1.1 技能定位

标书分析技能是一个面向招投标业务场景的专业化智能分析工具，旨在通过对标书文档的结构化解析、关键信息提取、合规性校验及评分预测，辅助用户高效完成标书评估与决策。分析完成后同步生成结构化分析报告文件，存储至源文件所在目录，便于后续查阅与归档。

1.2 核心价值

• 提效降本：将传统人工逐页审阅标书的时间从数小时缩短至分钟级
• 降低风险：系统性检测标书响应缺失、格式偏离等合规风险点
• 决策支持：基于评分规则模型提供量化的得分预估与竞争力分析
• 报告输出：分析完成后自动生成结构化分析报告文件，与源文件同目录保存，便于归档与查阅

1.3 使用场景

1.4 触发条件

当用户出现以下任一情况时，本技能应被自动调用：

• 上传或打开 .pdf、.docx、.doc、.xlsx 格式的标书文件
• 提出"分析标书"、"评估投标文件"、"检查标书合规性"等请求
• 询问"标书评分"、"投标条款"、"技术方案评估"等与招投标相关的内容
• 需要对比多份标书或提取标书中的关键信息
• 需要生成或导出标书分析报告

执行说明：本技能被触发后，除在对话中输出分析结果外，必须按第11章（报告输出执行指令）的要求，自动将分析报告保存为文件。

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2. 功能模块划分

2.1 模块总览

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    标书分析系统                       │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐          │
│  │ 文档解析  │  │ 信息提取  │  │ 合规检查  │          │
│  │  模块    │  │  模块    │  │  模块    │          │
│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘          │
│       └──────────────┼──────────────┘               │
│                      ▼                              │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐          │
│  │ 评分预测  │  │ 对比分析  │  │ 报告生成  │          │
│  │  模块    │  │  模块    │  │  模块    │          │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘          │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

2.2 文档解析模块

功能描述：支持多格式标书文档的导入与结构化解析。

2.3 信息提取模块

功能描述：从解析后的文档中提取关键业务信息。

识别失败处理规则：对于无法归入上述任何已知类别的条款内容，必须记录其原文片段和所在文档位置（段落号/页面/表格位置），不得静默跳过。这些记录将在报告生成阶段汇总至"附注 - 未识别条款说明"章节。

2.4 合规检查模块

功能描述：对标书进行格式合规性、响应完整性、资质有效性检查，以及条款可识别性和冲突检测。

2.5 评分预测模块

功能描述：基于招标评分规则，对投标文件进行量化评分预估。

2.6 对比分析模块

功能描述：支持多份标书的横向对比与差异化分析。

2.7 报告生成模块

功能描述：根据分析结果自动生成标准化评估报告，并自动保存为文件。

2.7.1 自动触发机制

分析流程完成（信息提取、合规检查、评分计算全部结束后）后，系统自动触发报告生成与文件保存，无需用户手动干预。

2.7.2 文件命名规则

命名规则公式：{源文件主名}_标书分析报告.md

其中源文件主名指去除扩展名后的文件名称部分。

2.7.3 文件存储位置

报告文件保存至与源招标文件相同的目录下。例如：

• 源文件路径：c:\Users\xxx\Documents\投标项目\公开招标文件1.docx
• 报告文件路径：c:\Users\xxx\Documents\投标项目\公开招标文件1_标书分析报告.md

2.7.4 报告输出格式

Markdown格式同时具备以下优势：

• 纯文本，体积小，打开速度快
• 支持表格、代码块、列表、标题层级等丰富排版
• 可被Git等版本控制系统追踪变更
• 可方便转换为PDF/HTML等其他格式

2.7.5 报告内容结构

自动生成的分析报告必须包含以下10个标准章节，按顺序编排：

2.7.6 报告类型对照

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3. 核心算法设计

3.1 算法架构

输入文档 → 预处理 → 特征提取 → 模型推理 → 结果聚合 → 输出报告

3.2 文档预处理算法

3.3 关键信息抽取算法

3.4 合规性检查算法

3.5 评分预测算法

score_prediction = Σ(weight_i × score_i)

其中:
- weight_i: 第 i 个评分项的权重系数
- score_i: 第 i 个评分项的模型预测得分
- 权重系数从招标文件的评分标准中解析得到
- 预测得分基于历史评分数据训练的回归模型

3.6 文本相似度计算

# 伪代码示例：基于混合策略的文本相似度评估
def compute_similarity(text_a, text_b):
    # 基础语义相似度 (基于 Sentence-BERT 编码)
    sem_sim = cosine_similarity(encode(text_a), encode(text_b))
    
    # 关键词覆盖度 (基于 TF-IDF 的关键词交集)
    kw_a = extract_keywords(text_a)
    kw_b = extract_keywords(text_b)
    kw_overlap = len(kw_a & kw_b) / len(kw_a | kw_b)
    
    # 结构相似度 (基于文档树结构匹配)
    struct_sim = tree_edit_distance(doc_tree_a, doc_tree_b)
    
    # 混合加权
    final_sim = 0.5 * sem_sim + 0.3 * kw_overlap + 0.2 * struct_sim
    return final_sim

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4. 数据处理流程

4.1 数据流架构

输入层                     处理层                      输出层
┌───────┐   ┌──────────────────────────────────┐   ┌──────────┐
│ PDF   │──▶│ 文档解析 → 文本清洗 → 结构重建   │──▶│ JSON     │
├───────┤   ├──────────────────────────────────┤   ├──────────┤
│ DOCX  │──▶│ 信息提取 → 实体识别 → 关系抽取   │──▶│ Excel    │
├───────┤   ├──────────────────────────────────┤   ├──────────┤
│ XLSX  │──▶│ 评分计算 → 合规检查 → 对比分析   │──▶│ 分析报告  │
└───────┘   │ 报告生成 → 格式渲染 → 文件保存   │   │ (.md)    │
            └──────────────────────────────────┘   │          │
                                                   │ 保存路径  │
                                                   │ 同源文件   │
                                                   │ 目录      │
                                                   └──────────┘

4.2 输入数据处理

4.3 数据清洗规则

4.4 结构化数据模型

{
  "bid_document": {
    "metadata": {
      "title": "项目名称",
      "bidder": "投标人",
      "date": "2026-01-15",
      "total_pages": 120,
      "file_format": "pdf"
    },
    "structure": {
      "chapters": [
        {
          "id": 1,
          "title": "投标函",
          "level": 1,
          "page_start": 1,
          "page_end": 3,
          "content": "..."
        }
      ],
      "tables": [...],
      "appendices": [...]
    },
    "extracted_info": {
      "qualifications": [...],
      "tech_solution": {...},
      "pricing": {...},
      "key_personnel": [...],
      "past_performance": [...]
    },
    "compliance": {
      "overall_status": "pass",
      "issues": [...],
      "coverage_rate": 0.97
    },
    "scoring": {
      "price_score": 28.5,
      "tech_score": 42.3,
      "commercial_score": 18.2,
      "total_score": 89.0,
      "confidence": 0.87
    }
  }
}

4.5 输出数据格式

4.5.1 主要输出：Markdown分析报告文件

分析完成后，系统自动生成Markdown格式的分析报告文件，保存至源文件同一目录。

4.5.2 辅助输出格式

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5. 用户交互界面规范

5.1 交互流程

用户上传标书 → 系统自动解析 → 展示解析进度 → 输出分析结果 → 自动保存报告文件 → 告知用户文件路径

5.2 对话式交互模式

5.3 进度反馈标准

5.4 结果展示规范

5.5 视觉设计规范

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6. 性能指标要求

6.1 处理性能指标

6.2 质量性能指标

6.3 并发与容量指标

6.4 可用性指标

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7. 兼容性说明

7.1 文件格式兼容性

7.2 平台兼容性

7.3 字符编码兼容性

7.4 依赖兼容性

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8. 安全机制设计

8.1 数据安全

8.2 敏感信息脱敏规则

8.3 访问控制

8.4 安全审计

8.5 隐私合规

• 遵循《个人信息保护法》（PIPL）对个人信息处理的要求
• 标书分析结果仅保留必要时间，到期自动清除
• 用户可随时请求删除自己的分析记录
• 不将标书内容用于模型训练或任何非授权用途
• 如需使用用户数据进行模型优化，需事先获得明确授权

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9. 维护与更新策略

9.1 维护周期

9.2 模型更新策略

9.3 规则库维护

9.4 文档模板更新机制

# 伪代码示例：文档模板自动更新流程
def update_template_library(new_bid_document):
    # 1. 对新文档进行结构解析
    structure = parse_document_structure(new_bid_document)
    
    # 2. 与现有模板库进行匹配
    best_match = find_best_template(structure)
    similarity = compute_structure_similarity(structure, best_match)
    
    # 3. 如果相似度低于阈值，则创建新模板
    if similarity < 0.7:
        new_template = create_template(structure)
        flag_for_review(new_template)
        return {"action": "created", "template_id": new_template.id}
    
    # 4. 如果相似度足够高，更新现有模板
    merge_into_template(structure, best_match)
    return {"action": "merged", "template_id": best_match.id}

9.5 性能监控指标

9.6 版本管理与回滚

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10. 附录

10.1 术语表

10.2 参考资料

• 《中华人民共和国招标投标法》（2017 修订）
• 《电子招标投标办法》（国家发改委令第 20 号）
• ISO 32000-1:2008 文档管理 — 便携式文档格式
• GB/T 36344-2018 信息技术 — 文档格式兼容性要求

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11. 报告输出执行指令

重要：本章节为AI执行指令，当执行标书分析任务时必须严格遵循以下流程。

11.1 执行流程

当用户请求分析标书文件时，AI必须按以下步骤执行：

Step 1: 读取源招标文件，提取完整内容
Step 2: 按 2.3 信息提取模块要求提取关键信息，**同步记录无法识别的条款**
Step 3: 按 2.4 合规检查模块要求进行合规性检查（**含条款可识别性检测和冲突检测**）
Step 4: 按 2.5 评分预测模块要求进行评分计算
Step 5: 按 2.7.5 报告内容结构生成完整分析报告正文（**如有未识别条款，追加附注章节**）
Step 6: 确定文件保存路径（同源文件目录）和文件名
Step 7: 使用 Write 工具将报告写入文件
Step 8: 告知用户报告已生成并说明文件路径，**如有异常同步提示**

11.2 文件保存指令

必须执行的保存操作：

保存路径:   源招标文件所在目录
文件名:     {源文件主名}_标书分析报告.md
文件格式:   Markdown (UTF-8编码)
保存方式:   使用 Write 工具写入文件

路径确定规则示例：

• 源文件：c:\Users\xxx\Documents\投标项目\公开招标文件1.docx
• 主名：公开招标文件1
• 报告路径：c:\Users\xxx\Documents\投标项目\公开招标文件1_标书分析报告.md

11.3 报告内容生成规范

生成报告正文时必须包含以下内容，按顺序编排：

# {项目名称} 标书分析报告

> **生成时间**：{当前日期时间}
> **源文件**：{源文件完整路径}

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## 一、基本信息摘要

（关键信息卡片表格）

## 二、时间节点梳理

（时间节点表格）

## 三、采购需求与技术规格

（产品清单、技术指标、性能要求等）

## 四、评分标准深度解析

（评分项目表、分值权重、评分规则说明）

## 五、商务条款与投标要求

（付款条件、资格要求、实质性要求标记等）

## 六、投标重点分析

（按分值排序的重点领域及策略建议）

## 七、技术难点分析

（技术难点及应对思路）

## 八、潜在风险提示

（按🔴🟡🟢分级风险列表）

## 九、需特别关注的条款

（无效投标情形、围标串标审查等）

## 十、综合竞争态势分析

（评分权重一览、核心结论、准备建议）

## 附注、未识别条款说明

> 📝 本附注章节仅在有未识别条款或存疑内容时出现。
> 以下为本次分析中无法自动识别或存疑的条款，需人工复核确认。

| 序号 | 所在位置 | 原文片段 | 问题类型 | 建议处理方式 |
|------|----------|----------|----------|-------------|
| 1 | 第X章/第X段/表格X | ... | 未识别格式/OCR低置信度/外部引用等 | 人工核查原始文档 |

---

*本报告由标书分析技能自动生成*

11.4 内容质量要求

11.5 异常处理

核心原则：所有无法识别或存疑的条款，必须以"附注 - 未识别条款说明"章节的形式在报告中明确记录，不得静默跳过或忽略。用户应当清楚知道哪些内容被完整分析、哪些内容需要人工复核。

11.6 验证确认

报告文件保存后，AI应在回复中向用户输出以下确认信息：

✅ 标书分析已完成，分析报告已自动保存至：
   {完整文件路径}
   
报告包含以下内容：
   一、基本信息摘要
   二、时间节点梳理
   三、采购需求与技术规格
   四、评分标准深度解析
   五、商务条款与投标要求
   六、投标重点分析
   七、技术难点分析
   八、潜在风险提示
   九、需特别关注的条款
   十、综合竞争态势分析
   附注、未识别条款说明（如有）

若分析过程中存在未识别的条款或检测到条款冲突，应额外提示用户注意"附注 - 未识别条款说明"章节和"潜在风险提示"章节中的相关内容。

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本文档遵循行业最佳实践编制，版本号：2.0.0，更新日期：2026-05-20。