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。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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}

---

## 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。

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。