企业碳资信评级报告

从客户材料自动抽取字段、确认行业参数、计算企业碳资信评分并生成正式 Word 报告。

企业碳信用评级

核心工作流

每一次评级任务都使用以下工作流：

1. 先阅读客户提供的全部材料：Word、Excel、PDF、图片/OCR 文本、既往报告或纯文本。
2. 自动抽取字段。开始前不要要求客户先填写固定字段清单。
3. 评分前先生成确认摘要：
   • 已识别的企业身份字段及其来源位置
   • 已识别的行业和默认行业参数
   • 可标记为 未采集数据 的非关键缺失字段
   • 需要用户处理的必填缺失字段
4. 执行缺失数据规则：
   • 企业名称、统一社会信用代码、所属行业 和 评价周期 不能缺失。评分前必须请用户提供这些信息。
   • 关键评级字段只有在用户明确接受 保持缺失 时才可以继续缺失；此时输出 不评级。
   • 非关键字段可以缺失，并应披露为 未采集数据。
5. 如果客户提供的既往报告或已确认的客户口径已经给出模块得分、维度得分或否决项检查结果，应将其视为已确认输入，而不是根据不可获得的原始字段重新计算。不要用默认值、0 分、行业均值或基准分替代缺失的原始字段。
6. 用户确认已抽取字段和默认参数后，再计算分数并生成正式 Word 报告。

确认关卡

评分前，向用户展示一张简洁的确认表：

项目	确认内容
企业名称、统一社会信用代码、所属行业、评价周期	必须存在
行业分类	展示推断出的分类
α/β/γ 权重	展示行业默认值
SWV 权重	展示行业默认值
行业参数	展示默认值，并请用户确认或修改
缺失的关键字段	请用户选择补全或保持缺失
客户已确认得分	展示既往报告/模块得分，并请用户确认复用

在必需的身份字段和行业参数确认之前，不要评分，也不要生成最终报告。

使用参考资料

• 计算分数、权重、等级、调整项或不评级结果时，阅读 references/model_rules.md。
• 从客户材料抽取字段，或判断哪些缺失字段会阻断评分时，阅读 references/extraction_dictionary.md。
• 生成正式 Word 报告时，阅读 references/report_generation.md。

内置资源

• assets/企业碳资信评级报告模板_v0.1.docx：Word 报告模板。
• assets/企业碳资信评分规则配置表_v0.1.xlsx：便于人工审计的评分规则工作簿。

内置脚本

当需要确定性计算或报告生成时，使用脚本：

bash

python scripts/score_company.py input.json --out rating_result.json
python scripts/build_report.py rating_result.json --out 企业碳资信评级报告.docx

这些脚本接收由 Codex 抽取并经确认的 JSON。它们是辅助工具，不替代判断：如果来源数据含糊不清，先与用户确认。

评分脚本同时接受嵌套和扁平 JSON。它能够识别 enterprise、metrics、scores、weights.abc、weights.swv 和 veto_check。如果提供了客户已确认的模块得分，缺失的原始 SWV 计算字段应被披露，而不是被静默填补。

输出纪律

最终面向用户的输出通常应包括：

• 简短的评分状态摘要
• 生成的 Word 报告链接
• 只有在用户要求时，才提供中间审计文件的可选链接

如果结果为 不评级，必须披露，并说明准确触发原因，例如 严重失信主体名单、数据造假、重大环境处罚、重大银行不良记录 或 关键必要指标未采集。