Bid Proposal

投标技术方案编写。当用户输入"投标方案##"或"写投标方案"时触发。提供结构化协作式投标方案编写流程：需求分析→大纲推荐→逐章生成→Word输出。适用于安全服务、产品交付、等保测评、综合安全等投标场景。

投标技术方案编写

概述

本 Skill 提供一套结构化、分阶段协作的投标技术方案编写流程。用户上传招标文件技术需求（Word 或文本），AI 自动分析项目类型、提取评分标准、推荐章节大纲，经用户确认后逐章生成内容，最终输出 Word 文档。

核心能力：

• 智能场景识别：根据招标需求自动判断项目类型（安全服务/产品交付/等保/综合）
• 评分项驱动：章节大纲与评分标准对应，确保方案覆盖所有得分点
• 素材库辅助：支持导入公司技术能力、历史方案等素材，提升生成质量
• 状态持久化：支持中断后恢复，在任意阶段保存进度

触发词

• 新建方案：投标方案##、写投标方案、投标方案 <项目名>
• 文件触发：用户通过飞书聊天框直接发送 .docx 文件（招标技术需求）时自动触发
• 继续编写：继续投标方案
• 素材管理：投标素材导入

前提条件

• Python 环境：pip3 install python-docx
• 素材库（可选）：material-lib/ 目录下可预先导入公司能力描述和过往方案范例

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会话管理（保存 & 恢复）

保存并退出

用户在任意阶段说 保存并退出、暂停 时：

1. AI 将当前全部进度保存为 JSON 状态文件到 bids/<项目简称>.json
2. 状态文件包含：项目信息、当前步骤、章节列表及各章状态、所有已确认内容、时间戳
3. 保存成功后告知用户：可后续用「继续投标方案」恢复

继续编写

用户输入 继续投标方案 时：

1. AI 扫描 bids/ 目录下所有 .json 状态文件
2. 如果只有 1 个已保存方案：直接加载并恢复
3. 如果有多个已保存方案：列出所有方案（项目名、进度、最后更新时间），请用户选择一个
4. 如果没有已保存方案：提示用户无已保存方案，询问是否新建
5. 加载后告知用户当前进度（已完成哪些步骤、当前处于哪个步骤），继续执行

状态文件格式

json

{
  "project_name": "XX集团XX项目",
  "project_type": "安全服务类",
  "current_step": 3,
  "steps": {
    "1": { "status": "completed", "result": { "project_type": "...", "scoring_items": [...], "tech_domains": [...] } },
    "2": { "status": "confirmed", "result": { "chapters": [...] } },
    "3": { "status": "in_progress", "current_chapter": 2, "chapters": [ { "id": "...", "status": "pending|generated|confirmed", "content": "..." } ] }
  },
  "created_at": "ISO 8601",
  "updated_at": "ISO 8601"
}

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工作流程

输入方式

用户通过飞书聊天框直接发送 Word 文档（.docx），将招标文件的技术需求整理后发送给 AI。

⚠️ 用户需先将招标文件中的技术需求、评分标准等内容整理到一个 Word 中再发送，不要直接发送完整标书（正文过长不利于分析）。

Step 1：分析需求文档

目标：解析招标文件，提取关键信息。

执行：

1. 读取用户提供的招标需求（通过 scripts/analyze_requirements.py 或 AI 直接分析）
2. 识别项目类型（安全服务 / 产品交付 / 等保 / 综合）
3. 提取评分标准（评分项名称、分值、要求）
4. 提取技术关键词和内容域

匹配场景：

• 根据 references/scene-mapping.json 的场景关键词匹配项目类型
• 如果无法自动匹配，列出所有场景让用户手选

输出示例：

text

📊 需求分析结果 — QG2025年年度安全服务项目

项目类型：安全服务类
识别关键词：渗透测试、重保、应急响应、安全运营

评分标准提取：
| 评分项 | 分值 | 要求 |
|--------|------|------|
| 项目理解 | 5分 | 对项目背景和目标的理解深度 |
| 需求分析 | 10分 | 对安全需求的准确识别 |
| 服务方案 | 25分 | 服务内容完整性和专业性 |
| 实施计划 | 10分 | 实施步骤和人员配置合理性 |
| 服务承诺 | 5分 | SLA和服务保障措施 |

Step 2：推荐章节大纲

目标：基于场景配置 + 实际评分项，推荐最合适的章节结构。

执行：

1. 加载 references/scene-mapping.json 获取默认章节
2. 根据提取的评分项补充/调整章节
3. 为每章标注对应的评分项
4. 区分必选章节（✅）和可选章节（⚪）

输出示例：

text

📋 推荐方案大纲 — QG2025年年度安全服务项目
类型：安全服务类

必选章节：
✅ 1. 项目背景与目标 （对应评分项：项目理解，5分）
✅ 2. 需求分析 （对应评分项：需求分析，10分）
✅ 3. 服务方案 （对应评分项：服务方案，25分）
✅ 4. 实施方案 （对应评分项：实施计划，10分）

可选章节：
⚪ 5. 服务保障与SLA （对应评分项：服务承诺，5分）

请确认或调整：
• 添加章节：`+ 章节名`
• 删除章节：`- 章节名`
• 调整顺序：`X和Y调换`
• ✅ 确认 → 开始逐章编写

Step 3：用户确认/调整大纲

用户通过简洁指令调整大纲：

• + 培训方案 → 在末尾添加"培训方案"章节
• - 服务保障与SLA → 删除该章节
• 3和4调换 → 交换第3章和第4章顺序
• 确认 / 开始编写 → 进入逐章生成

Step 4：逐章生成内容

执行：

1. 对每个章节按顺序生成内容
2. 使用 scripts/prompt_builder.py 构建每章写作 prompt：
   • 章节名称和类型
   • 对应评分项的详细要求
   • 招标需求上下文
   • 素材库中相关章节（如有）
3. AI 生成章节内容（Markdown 格式）
4. 用户审阅后确认、修改或跳过

交互格式：

text

📝 正在生成：3. 服务方案（对应评分项：服务方案，25分）

[生成的 Markdown 内容]

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✏️ 修改 / ✅ 确认 / ⏭ 跳过

用户修改指令：

• 确认 / 继续 → 保存内容，进入下一章
• 跳过 → 保留空白，进入下一章
• 直接输入修改后的文本 → 替换当前章节内容
• 重新生成 → AI 重新生成当前章节

Step 5：生成 Word 文档

执行前先询问：

text

📄 是否需要使用 Word 模板？

A. 使用模板 → 请发送模板 .docx 文件
B. 不使用模板 → 使用内置默认模板（同简要方案的模板）

执行：

1. 收集所有已确认的章节内容
2. 调用 scripts/generate_docx.py：
   • 如果用户提供了模板 .docx，基于用户模板生成
   • 如果用户选择不使用模板，基于 references/default-template.docx 生成（复用 brief-proposal 的模板格式）
   • 按章节顺序写入内容
   • 保留自动目录（SDT）
3. 输出为新的 .docx 文件
4. 通过飞书聊天框直接发送 Word 文档给用户
5. 提示用户：打开文档后右键目录区域，选择"更新域"以刷新目录
6. 清理临时 Markdown 中间文件

样式规范（复用 brief-proposal 标准）：

• Normal：10.5pt（五号）
• Heading 1：16pt（三号），加粗
• Heading 2：15pt（小三号），加粗
• Heading 3：14pt（四号），加粗
• 分页符放在章节标题之前的空白段落上

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场景选择

根据招标需求关键词自动匹配，四种场景覆盖主流投标类型：

场景	典型关键词	推荐章节数
安全服务类	渗透测试、重保、应急响应、安全运营、MSS	5-6 章
产品交付类	分类分级、脱敏、DLP、防火墙、WAF、堡垒机	6-7 章
等保测评类	等保、等级保护、测评、备案、整改	5-6 章
综合类	安全建设、整体安全、安全体系	7-8 章

详见 references/scene-mapping.json。

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素材库

素材库位于 material-lib/，结构如下：

text

material-lib/
├── README.md                 # 使用说明
├── company-capabilities.md   # 公司技术能力描述（技术栈、方法论、服务全景）
├── past-projects/            # 历史项目方案节选
│   └── 2025-XX-项目方案.md
└── chapter-examples/         # 章节写作范例
    ├── 需求分析范例.md
    ├── 服务方案范例.md
    └── 技术方案范例.md

导入素材

用户说 投标素材导入 <文件路径> 时：

1. 读取指定文件
2. 分析内容类型（公司能力 / 历史方案 / 章节范例）
3. 存入对应的 material-lib/ 子目录
4. 确认导入成功

素材使用

AI 生成章节时：

1. 在素材库中搜索与当前章节类型匹配的范例
2. 提取公司能力描述中相关部分
3. 将素材融入写作 prompt 中作为参考

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与 brief-proposal 的关系

维度	brief-proposal	bid-proposal
输入	用户口头描述背景	招标需求 Word/文本
框架	固定 7 阶段	AI 动态推导
内容风格	政府公文	投标技术方案
素材库	无	支持素材库
评分驱动	无	评分项驱动章节
场景匹配	无	4 种场景自动匹配

复用的能力：

• python-docx 脚本技术
• Word 样式规范（字号、分页符、SDT 目录）
• 会话状态保存/恢复机制
• 飞书文档交互能力

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交互节奏

1. 信息先行：优先基于招标需求信息推断，确实无法判断的才提问
2. 草稿制：每章生成后提交草稿，用户一次性审核
3. 进度可见：每次交互告知用户当前进度（如"第3/6章"）
4. 可回溯：允许用户在任何章节要求修改前面已确认的内容
5. 批处理：同一阶段的多个问题合并为一条消息

语言风格要点

投标技术方案风格

• 正式、专业、客观，避免口语化
• 使用行业术语：等保、重保、渗透测试、安全运营、态势感知、零信任、纵深防御
• 突出技术优势和方案亮点
• 对标评分标准，确保每章内容满足评分要求
• 量化能力：人员数量、服务年限、响应时间等
• 避免"或许""可能""大概"等不确定表述
• 不用"我们""你们"，使用客观表述

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脚本说明

脚本	功能	调用方式
scripts/analyze_requirements.py	分析招标需求文本，提取项目类型、评分项、关键词	python3 scripts/analyze_requirements.py <输入> [--format json|text]
scripts/prompt_builder.py	根据章节+需求+素材构建写作 prompt	python3 scripts/prompt_builder.py <chapter_config_json> <analysis_json>
scripts/generate_docx.py	基于模板生成最终 Word 文档	python3 scripts/generate_docx.py <template> <chapters_json> <output>