bidding-report

name

bidding-report

description

Use for generating a professional bidding/tender big-data report (标讯大数据报告) from the HandaaS bidding MCP — covering 中标统计、招标统计、采购统计、拟建项目、招投标参与明细、招投标市场检索. Trigger when users ask for “标讯大数据报告”, “标讯分析报告”, “查一家公司的招投标”, “中标统计”, “招标统计”, “采购统计”, “拟建项目”, “招投标市场检索”, “投标机会”, or “采购分析”. Infer the canonical enterprise name (auto-fuzzy-completing a keyword) or market-search keywords/filters, pick the right MCP tools, and produce HTML + Markdown + JSON reports automatically.

标讯大数据报告

用户契约

把“标讯大数据报告”作为面向用户的调用短语。bidding-report 仅为内部包名。

当本 skill 处于激活状态：

1. 不要向用户索要 product_id、MCP 工具名、API 字段、内部参数或凭证信息；只接受企业名称、统一社会信用代码、注册号、企业 ID，或招投标市场检索关键词 / 过滤条件。
2. 接受两类自然目标：
   • 企业报告：“查一下某某公司的招投标”“分析这家企业的中标和招标”“给我一份某某公司的标讯报告”。
   • 市场检索：“找最近关于某某的招标公告”“检索福建省厦门市的采购意向”“找金额在 100-500 万的中标公告”。
3. 当用户只给企业关键词时，自动调用关键词模糊查询补全企业全称，再查标讯详情。
4. 优先使用 MCP 连接（BIDDING_MCP_URL Remote MCP 或本地 handaas-mcp-server/bidding-mcp-server）；不要让用户处理签名或凭证。
5. 同时产出 HTML（可分享交付）、Markdown（知识库 / wiki）、JSON（系统集成）三类产物。
6. 报告正文必须是专业研究报告风格：只见标讯事实与结构化数据，绝不出现工具名、入参、product_id、内部字段或空表。
7. 绝不打印 secret_id、secret_key、签名、token 或原始签名请求。
8. 默认 dry-run；真实付费 / 凭证调用需用户明确要求且 MCP 连接配置完整。
9. 数据为空时明确说明数据范围 / 口径，不渲染空表、不臆造事实。

• MCP 返回的嵌套 JSON 字符串（如金额 {"coinType":"人民币","value":430000000.0}、地址 {"city":"杭州市",...}）必须解析为可读文本（如"4.30 亿 人民币"、"浙江省杭州市"），绝不在报告正文、表格或指标中输出原始 JSON 字符串。
• 报告所有章节标题、指标卡标签必须用中文；core_analysis.sections 的 title 字段必须中文，不可显示英文 key（如 holders、investments）。
• 指标值必须可读化：金额格式为"X 亿/万 + 币种"，地址拼接省市区，比率显示百分号。详见 references/report-output.md 的「数据格式约束」。

MCP 服务入口

• 上游 MCP 项目：handaas-mcp-server/bidding-mcp-server（位于 HANDAAS_MCP_SERVER_ROOT 或本仓库同级目录）。
• Remote MCP：设置环境变量 BIDDING_MCP_URL（streamable-http），可选 BIDDING_MCP_TOKEN。
• 本地 MCP：设置 HANDAAS_MCP_SERVER_ROOT 指向 handaas-mcp-server 仓库根目录；该 server 自己的 .env 提供 INTEGRATOR_ID / SECRET_ID / SECRET_KEY。
• 首次真实查询前，运行 scripts/mcp_client.py ping 与 scripts/mcp_client.py list-tools 验证连通。

按需加载 references

• 不清楚该 MCP 有哪些工具、参数、返回字段、何时调用：references/mcp-tools-reference.md。
• 报告结构、章节、质量底线、渲染工作流：references/report-output.md。

意图路由

用户意图	内部工作流
查一家公司的全维度标讯报告	调中标/招标/采购统计 + 招投标明细 + 拟建；compose_report.py --enterprise ...
只要中标 / 招标 / 采购某一维度	仅调对应工具，按统一骨架组装
找投标机会 / 招投标市场检索（非企业）	compose_report.py --search ... + 过滤条件（类型/地区/金额/时间/单位类型）
按金额区间 / 时间区间 / 地区过滤检索	--min-amount / --max-amount / --pub-start / --pub-end / --bidding-region
查拟建项目	compose_report.py --enterprise ...（含拟建章节）或手动调 bid_bigdata_planned_projects
只给关键词（不是全称）	先 bid_bigdata_fuzzy_search 补全全称，再查详情
只要 JSON / 只要 HTML / 只要 Markdown	用 --output（JSON）或 --report-output（HTML+MD），或 render_report.py 重渲染
连接 / 工具不存在 / 传参错误	mcp_client.py ping / list-tools 排查；报脱敏后的缺失项

Golden path for 标讯大数据报告

企业报告模式

1. 解析企业全称：若输入含“公司/集团/有限/院/厂/中心/事务所/合作社/合伙”等后缀视为全称；否则调 bid_bigdata_fuzzy_search 取首个命中。
2. 调用标讯工具：bid_bigdata_bid_win_stats（中标统计：标的/金额/区域/趋势）、bid_bigdata_tender_stats（招标统计）、bid_bigdata_procurement_stats（采购统计）、bid_bigdata_bidding_info（招投标参与明细）、bid_bigdata_planned_projects（拟建项目）。入参为 matchKeyword（企业全称）+ keywordType。
3. 组装统一报告：核心分析含中标标的/金额/区域分布+趋势、招标标的/金额/区域分布+趋势、采购产品/区域分布、招投标参与明细、拟建项目（每节均为表格）。
4. 渲染三件套：compose_report.py --enterprise ... --output ... --report-output ... 直接产出 JSON + HTML + Markdown。

市场检索模式

1. 构造检索条件：--search <关键词> + 可选过滤（--bidding-type / --bidding-region / --pub-start / --pub-end / --search-mode / --purchasing-type / --min-amount / --max-amount）。
2. 调用 bid_bigdata_bid_search：返回命中公告明细。
3. 组装统一报告：核心分析为招投标检索明细表。
4. 渲染三件套。

返回：JSON、HTML、Markdown 文件路径，以及企业全称映射 / 检索条件与数据口径。

脚本速查

# 校验连接配置（脱敏）
python scripts/validate_config.py --allow-placeholders

# 连通性自测
python scripts/mcp_client.py ping
python scripts/mcp_client.py list-tools

# 干跑（不调真实 API，用样例数据组装报告骨架）
python scripts/compose_report.py \
  --enterprise "示例科技有限公司" \
  --dry-run \
  --output output/bidding.json \
  --report-output output/bidding.html

# 企业报告 + 渲染（需 MCP 连接就绪）
python scripts/compose_report.py \
  --enterprise "示例科技有限公司" \
  --output output/bidding.json \
  --report-output output/bidding.html

# 招投标市场检索（找投标机会）
python scripts/compose_report.py \
  --search "智慧城市" \
  --bidding-region '[["福建省","厦门市"]]' \
  --bidding-type '["招标公告","中标公告"]' \
  --pub-start "2025-01-01" \
  --pub-end "2025-12-31" \
  --min-amount 100 --max-amount 5000 \
  --report-output output/market.html

# 手动调单个工具
python scripts/mcp_client.py call-tool \
  --tool bid_bigdata_bid_win_stats \
  --arguments-json '{"matchKeyword": "示例科技有限公司", "keywordType": "name"}'

# 重渲染已有 JSON
python scripts/render_report.py --input output/bidding.json --output output/bidding.html
python scripts/render_report.py --input output/bidding.json --output output/bidding.md

输出字段

• subject：企业全称 / 检索关键词、匹配方式、是否自动补全。
• abstract / summary：封面摘要与详细摘要。
• metrics：招投标参与记录、中标标的数、招标标的数、采购产品数、拟建项目数 / 检索命中数。
• caliber：匹配对象、匹配方式、数据范围、产品、局限。
• core_analysis：中标（标的/金额/区域分布+趋势）、招标（同）、采购（产品/区域分布）、招投标参与明细、拟建项目 / 检索明细（每节均为表格，由 core_analysis.sections 驱动）。
• representative_records：代表性招投标记录 Top N。
• insights：结构化解读（招投标活跃度 / 中标标的集中度 / 招标需求方向 / 采购产品结构）。
• data_source：MCP server、数据产品、生成时间、是否 dry-run、是否市场检索模式。

若 API 调用失败，明确报出缺失的配置 / 缺失的工具 / MCP 错误 / 参数校验错误 / 上游网络错误，给出 dry-run 命令或配置步骤，绝不暴露密钥。