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工程监测招投标专业知识库。当编制投标文件、分析招标文件或进行商务报价时加载此技能，获取评分要素、报价策略和资质要求指引。
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | bidding-knowledge |
| description | 工程监测招投标专业知识库。当编制投标文件、分析招标文件或进行商务报价时加载此技能，获取评分要素、报价策略和资质要求指引。 |
| 序号 | 章节 | 评分权重（典型） | 编制要点 |
|---|---|---|---|
| 1 | 项目理解与分析 | 10~15分 | 体现对项目特点、重难点的深入理解，切忌泛泛而谈 |
| 2 | 监测方案 | 25~35分 | 测点布设图、仪器选型、监测频率、数据处理方案 |
| 3 | 质量保证措施 | 10~15分 | ISO体系、三级校核制度、数据复核流程 |
| 4 | 安全文明施工 | 5~10分 | 安全教育、应急预案、文明施工措施 |
| 5 | 工期保证 | 5~10分 | 人员及设备投入计划、关键节点时间表 |
| 6 | 项目业绩 | 10~15分 | 类似工程合同+完工证明，优先选择地铁/基坑类 |
| 7 | 人员配置 | 10~15分 | 项目负责人资质（注册测绘师）、技术骨干经验 |
| 8 | 应急预案 | 5~10分 | 超限应急响应流程、24小时值班制度 |
| 要素 | 说明 |
|---|---|
| 报价构成 | 人工费 + 仪器折旧/租赁费 + 交通差旅费 + 管理费 + 利润 + 税金 |
| 报价策略 | 基准价浮动法：以成本估算为基础，根据竞争态势调整下浮率 |
| 不平衡报价 | 前期投入项（基准点埋设、方案编制）可适当提高单价，后期常规监测按次计费 |
| 资质要求 | 工程测量甲级/乙级、测绘资质、ISO认证、安全生产许可证 |
| 监测项目 | 单次费用参考（元） | 计费方式 |
|---|---|---|
| 精密水准（沉降） | 15~30/点·次 | 按点按次 |
| 全站仪（水平位移） | 20~40/点·次 | 按点按次 |
| 测斜仪（深层位移） | 30~60/孔·次 | 按孔按次 |
| 地下水位 | 10~20/孔·次 | 按孔按次 |
| 裂缝监测 | 10~15/处·次 | 按处按次 |
| 基准点埋设 | 500~2000/个 | 一次性 |
| 监测方案编制 | 5000~20000/项 | 一次性 |
| 月报/总报编制 | 2000~8000/份 | 按份 |
收到招标公告、链接或招标文件摘录时，先输出下表，再进入正式投标文件编制：
| 字段 | 判定方法 |
|---|---|
| 项目匹配度 | 对比公司地铁保护区、基坑、控制测量、自动化监测业绩 |
| 资质差距 | 核查测绘/勘察资质、人员证书、ISO、安全生产等要求 |
| 业绩匹配 | 标注可用业绩、缺失业绩和证明材料缺口 |
| 技术重难点 | 判断保护区距离、施工工况、自动化投入、专家评审风险 |
| 商务风险 | 付款节点、保证金、履约保证、低价风险、工期压缩 |
| 建议动作 | 跟进、谨慎跟进、补资料后判断、放弃 |
无法从资料中核验的信息必须写“待核验”，不得补写公告没有给出的预算、评分办法或截止时间。
催款前先做对账：
| 核验项 | 说明 |
|---|---|
| 合同金额 | 合同总价、暂定价、单价合同或补充协议 |
| 已确认产值 | 监测期数、报告数量、工作量签认单 |
| 已开票金额 | 发票号、开票日期、税率 |
| 已收款金额 | 银行流水或甲方付款记录 |
| 应收余额 | 按付款节点计算，不只按合同总价减已收 |
| 差额原因 | 未开票、已开票未付、付款条件未触发、扣款、口径不一致 |
金额不一致时优先输出《结算对账说明》或《对账确认函》，不要直接生成强硬催款函。
生成和导出 PPT 的专业工作流 Skill。适用于把 Markdown、报告、方案、会议材料或已有文档整理为演示文稿，按策略规划、设计规范、SVG 页面生成和 PPTX 导出步骤执行。
中文 AI 味去除与文章润色 Skill。适用于把 AI 生成稿改得更自然、更有读者感，同时保留原意、逻辑和关键事实。
文本 AI 痕迹审阅与人类表达对照 Skill。基于 HC3 对比语料和检测仓库资料，帮助判断文本是否有 ChatGPT/AI 写作特征，并给出修正建议。
中文写作、改写、润色、翻译和审阅的去 AI 味技能。用于保留原意和原文风格，减少路标词、讲义腔、模板句式、协作口吻和 AI 痕迹。默认轻量加载，按任务只读取必要参考章节。
Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, passive voice, negative parallelisms, and filler phrases.
去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。
