| name | bid-generator |
| description | 自动应标方案生成系统。根据招标需求,自动从历史标书知识库中检索相关内容,AI生成应标方案Word文档。触发方式:用户说"生成应标方案"、"生成标书"、"自动投标"等。 |
自动应标方案生成系统
概述
根据招标需求,自动从历史标书知识库中检索相关内容,AI生成应标方案初稿。
工作流程
招标需求 → 关键词提取 → 向量检索(LanceDB) → AI生成(Minimax 2.7) → Word文档
快速开始
1. 首次安装配置
Python 依赖:
pip3 install python-docx lancedb requests
环境变量配置(必须):
export MINIMAX_API_KEY="你的API Key"
source ~/.zshrc
获取 Minimax API Key:
Ollama 服务(用于向量 Embedding):
ollama serve
ollama pull nomic-embed-text
2. 使用命令
cd ~/.openclaw/workspace/skills/bid-generator
python3 main.py --requirement "招标需求文本或文件路径" --output 我的方案.docx
python3 main.py --max-chapters 5 --output test.docx
python3 main.py --requirement /path/to/招标文件.docx --output 方案.docx
3. 参数说明
| 参数 | 说明 |
|---|
--requirement, -r | 招标需求(字符串或 .txt/.docx 文件路径) |
--output, -o | 输出 Word 路径(默认: test_output.docx) |
--no-build-kb | 跳过知识库构建,复用现有索引 |
--max-chapters | 最多生成章节数(0=全部,默认0) |
目录结构
bid-generator/
├── SKILL.md # 本文档
├── config.py # 配置文件(API Key 从环境变量读取)
├── knowledge_base.py # 文档读取、切片、向量化、存储到 LanceDB
├── retriever.py # 向量检索 + 垃圾内容过滤 + 标题匹配加权
├── generator.py # 调用 Minimax 2.7 生成章节内容
├── doc_builder.py # 构建 Word 文档(python-docx)
├── main.py # 主入口
├── templates/
│ └── 应标方案模板.md # 应标方案模板(7章53节)
└── data/ # LanceDB 知识库(1265 chunks 历史标书 + 37 chunks CPIOT白皮书)
知识库
当前内容
- 历史标书:7份设备/资产管理投标方案(共1265个chunk)
- 物联网白皮书:CPIOT中设智控物联平台技术白皮书(37个chunk)
更新知识库
新的标书或资料放到以下目录,然后告诉小K更新:
/Users/visionsl/Documents/资料/标书方案
支持格式:
- Word 文档(.doc / .docx)✅
- Markdown 文本(.md)✅
- PDF(需先转换)❌ → 先用 markitdown 转成 .md
模板结构
生成的方案包含7章:
- 项目总体说明 - 项目基本情况、安全保障机制
- 系统技术说明 - 技术架构、CPII工具集、性能/安全性设计
- 系统业务功能设计 - 资产管理、故障管理、维修管理、报表等
- 应用平台技术方案 - 非功能性设计、二次开发平台
- 项目实施方案 - 实施计划、团队、质量控制、风险防控
- 培训计划 - 培训对象、课程安排
- 技术支持和维护服务 - 售后服务内容、质保期服务
移植到其他设备
步骤
1. 拷贝 skill 目录:
scp -r ~/.openclaw/workspace/skills/bid-generator user@目标机器:~/.openclaw/workspace/skills/
2. 拷贝知识库数据(建议):
scp -r ~/.openclaw/workspace/skills/bid-generator/data user@目标机器:~/.openclaw/workspace/skills/bid-generator/
3. 安装依赖:
pip3 install python-docx lancedb requests
4. 配置环境变量:
export MINIMAX_API_KEY="你的API Key"
5. 启动 Ollama:
ollama serve
技术栈
- Python 3
- python-docx(Word生成)
- LanceDB(向量数据库)
- Ollama(本地AI,用于向量化)
- nomic-embed-text(向量化模型)
- Minimax 2.7(在线AI,用于内容生成)
注意事项
- API Key 安全:Key 只放在环境变量中,不写在代码里
- Ollama 必须运行:
ollama serve 需要保持运行状态
- 生成时间:完整方案约需20-25分钟,请耐心等待
- 生成内容为初稿:需人工审核调整后再使用
- 中文输入:招标需求建议提供中文内容,效果更佳
扩展建议
- 增加更多历史标书:放入标书目录即可自动索引
- 调整模板:修改
templates/应标方案模板.md
- 更换生成模型:修改
config.py 中的 GENERATE_MODEL
- 添加新行业模板:创建新的模板文件,调整章节结构
版本:v1.1
更新日期:2026-03-27
更新内容:API Key 改为环境变量配置