Bid Dup Check 1.1.0

标书查重专家（bid-dup-check）

Overview

将主流标书查重 / 围串标检测能力封装为轻量化专家技能（标书查重专家），实现「上传文件 → 自动解析 → 风险检测 → 结构化报告」的闭环。核心定位是标书风险快速初筛助手，而非专业查重系统：用大模型做语义比对与实体抽取，用脚本做确定性的文档解析与报告渲染，避免重计算与自建向量库。

适用：投标人自检、招标人初步筛查。不适用：评标委员会正式判定。仅支持中文标书。

本 Skill 是「给 AI 智能体的行为准则」，而非「给工程师的 SOP」。下面的每一步都同时规定做什么 + 怎么想 + 怎么输出 + 出错怎么办；核心推理（Step 4）的 Schema 已内联，不依赖你"去读外部文件才能知道字段"。

When To Use

出现以下意图时触发本 Skill：

• 「检查这几份标书有没有雷同 / 抄袭」
• 「这几份投标文件是不是串标 / 围标」
• 「对比两份标书，标出增删改」
• 「生成标书查重检测报告」
• 用户上传 2–10 份 .docx / .pdf（含文本层）/ .txt 标书，并要求查重或风险检测

未触发时勿主动调用。

Environment & Dependencies（P3-1 修订：版本与自动检测）

脚本运行于 WorkBuddy 托管 Python 环境。执行前先自动检测依赖是否就绪：

• Python >= 3.9
• python-docx >= 0.8.11（docx 解析与报告生成）
• pypdf >= 3.0.0（pdf 文本与元数据）

检测与安装方式（用托管 Python 的 pip）：

python -c "import docx, pypdf; print('deps ok')" || pip install python-docx pypdf

若导入失败，先安装再继续。若依赖安装失败，给出替代方案：提示用户将文档转为 .txt 后重新上传（.txt 仅需标准库即可解析）。

提取脚本会一并导出 docx 内嵌图片到 extracted_images/ 目录，供视觉 OCR 使用。

Path Resolution（P2-1 修订：路径变量规范化）

执行任何脚本前，必须先确定两个真实路径变量（严禁在命令中保留尖括号 < > 占位符）：

• SKILL_DIR：本 Skill 的根目录绝对路径，即本 SKILL.md 所在目录。其下的 scripts/ 即脚本目录。
• WORKSPACE：当前会话的工作目录绝对路径，即用户上传文件所在目录（用 pwd 获取）。

命令模板（将 [...] 整体替换为真实绝对路径后再执行）：

python "[SKILL_DIR]/scripts/extract_documents.py" \
  --files "[FILE1]" "[FILE2]" \
  [--bidding "[TENDER]"] \
  --out "[WORKSPACE]/extracted.json"

若不确定 SKILL_DIR 的真实位置，可在本会话中用文件检索定位 scripts/extract_documents.py 的真实绝对路径后代入。绝不要把字面量 `` / <工作目录> 当作命令参数传给 Shell。

Workflow

Step 1 — 收集文件 + 启动确认（P2-2）

向用户确认待检测的投标文件（2–10 份）。若用户希望排除「大家都照抄招标文件」造成的误报，可一并收集招标文件用于基线剔除。

输入约束：单文件 ≤ 50 MB；格式 .docx / .pdf（文本层）/ .txt。扫描版 PDF 若无文本层，当前环境 OCR 默认不可用，需在报告中标注限制。

收到文件后立即回复启动确认（P2-2）：

已收到 N 份文件：[文件名列表]。正在进行文档解析，预计需要 X 分钟……

估算规则（供填 X 参考，不要求精确）：总段落数 ≤ 100 → 约 1–2 分钟；100 < 总段落数 ≤ 300 → 约 3–5 分钟；> 300 → 约 5–10 分钟；若含扫描件 OCR，每张图片额外增加 5–10 秒。

仅上传 1 份文件时：提示至少需要 2 份才能比对，并询问是否仅做单文档结构分析（此时只输出结构概览，不做碰撞检测）。

Step 2 — 提取结构化内容

运行提取脚本，将文档转为统一 JSON（路径按上文 Path Resolution 规范处理）：

python "[SKILL_DIR]/scripts/extract_documents.py" \
  --files "[FILE1]" "[FILE2]" \
  [--bidding "[TENDER]"] \
  --out "[WORKSPACE]/extracted.json"

进度反馈：解析完成后简要告知：

✅ 文本提取完成，共解析 N 个段落 / M 份文档。

输出 JSON 含每份文档的段落、表格、元数据与图片路径。若 extracted.json 中出现 errors 或文档 warnings（如 PDF 无文本层），按 Step 6 的错误处理策略处理。

Step 3 — 图片 / 扫描件处理（P1-3 修订：OCR 职责澄清）

⚠️ 本步解决原文档的矛盾：原 Step 3 说"用视觉能力做 OCR"，Notes 又说"OCR 默认不可用"，导致职责不清。职责归属如下：

3.1 检查 extracted.json 中每个文档的 char_count：若某文档文本量极少（< 100 字/页）但图片极多 → 判定为扫描件。

3.2 若你具备视觉多模态能力：

• 对 extracted_images/ 下该文档的图片逐张进行 OCR 文字提取；
• 将识别文字作为「伪段落」补回该文档文本，并在来源中标注 source: vision_ocr；
• 每张图片处理后简要告知用户进度。

3.3 若无视觉能力或 OCR 不可用：

• 跳过该图片；
• 在最终 findings 的 limitations 中记录：文档 [文件名] 含 N 张图片/扫描页，未提取文字，风险检测覆盖率不完整。

⚠️ 严禁对图片做图像哈希或 Logo 比对，本 Skill 仅聚焦图片中的文字内容（如 Logo 上的文字、资质证书编号）。

Step 4 — 语义分析与碰撞检测（LLM 核心推理环节 · 内联 Schema + 思维链）

⚠️ 本步骤是整个 Skill 的核心，必须严格按子步骤顺序执行，不得跳过。references/detection_rules.md 含敏感字段与补充规则的详细说明，可在需要时通过文件读取工具查看；但本步内联的字段清单、定级标准与输出 Schema 为唯一权威——两者冲突时一律以本步为准，不得自行增删字段。

4.0 前置分流（应对长文档）

• 统计 extracted.json 中所有文档的总段落数 total_paragraphs；
• 若 total_paragraphs ≤ 200：直接进入 4.1 全量比对；
• 若 total_paragraphs > 200：先执行摘要阶段——每份文档生成章节级摘要（格式：{"chapter": "技术方案", "key_entities": ["张三", "1000万"], "data_points": ["工期365天"]}）；仅对摘要中命中敏感字段或高度相似的章节进入 4.3 精比；未命中的章节在报告中标注「摘要阶段未命中，未进入精比」。

4.1 实体归一化与敏感字段清单（降噪前置 + 字段内联，避免依赖外部文件）

先对齐本步检测的敏感字段清单（确定性与一致性以此为准，不得自行增删）： 公司名称 / 公司简称、项目经理、造价师、联系电话、邮箱、开户行与账号、法人 / 授权代表、注册地址、统一社会信用代码。

实体归一化：

• 公司名称模糊匹配：中建三局 = 中建三局集团有限公司；
• 人名去注释：李四（项目经理） → 李四；
• 数字统一：10年 = 十年 = 10 年。

4.2 基线剔除（关键降噪，P0 采纳）

• 若提供了招标文件（--bidding）：雷同文本同时出现在招标文件和 ≥2 份投标文件中 → 标记 baseline，level 设为 低，reason 注明「该段文本源自招标文件第 X 章，属正常引用」；
• 仅计算投标文件之间独有的雷同；
• 若未提供招标文件：直接互比，并在 limitations 注明「未启用基线剔除，存在基线误报可能」。

4.3 风险检测（按优先级执行，低成本高价值优先）

1. 关键信息碰撞（人员 / 资质 / 地址 / 联系方式）
2. 文档属性比对（作者 / 最后作者 / 公司 / 创建修改时间）
3. 文本语义相似度（仅针对粗筛命中的段落，见 Context Management）
4. 表格结构相似度（报价表 / 清单表）

4.3.5 差异比对（仅当投标文件数 = 2 时触发）

• 若用户上传的投标文件恰好为 2 份，执行段落级 diff（增 / 删 / 改）；
• 若文件数 > 2，跳过 diff（避免组合爆炸），并在 conclusion 或 limitations 中说明「文件数超过 2 份，差异比对暂不适用，建议两两单独比对」。

4.4 相似度定级标准（P0-2 修订：定性锚定，替代"感觉分数"）

场景修正规则：

• 技术方案章节：整体下调一档（行业术语趋同属正常）；
• 商务报价章节：整体上调一档（报价格式趋同属正常）；
• 通用条款 / 法律法规引用：直接标记 低，不计入风险。

输出要求：每条 text_similarity 必须含 level、score（取上表对应档位代表值）、reason（解释定级依据的定性特征）、type（直接复制 / 同义改写 / 结构相似）。

4.5 强制输出 Schema（严格按此输出，禁止增删顶层字段）

{
  "overview": {
    "file_count": 2,
    "risk_total": 5,
    "high_risk_count": 2,
    "avg_similarity": 0.42,
    "summary": "一句话概述"
  },
  "key_info_collisions": [
    {
      "field": "项目经理",
      "value": "张三",
      "files": ["a.docx", "b.pdf"],
      "locations": ["a.docx 第12段", "b.pdf 第8段"],
      "level": "高",
      "reason": "两家投标文件的项目经理为同一自然人"
    }
  ],
  "text_similarity": [
    {
      "file_a": "a.docx",
      "file_b": "b.pdf",
      "score": 0.90,
      "level": "高",
      "type": "直接复制",
      "reason": "连续三段落结构完全一致，且关键数据相同",
      "segments": [
        {"text": "（前50字）……", "location": "a.docx 第X段 / b.pdf 第Y段"}
      ]
    }
  ],
  "attribute_warnings": [
    {
      "file": "a.docx",
      "level": "高",
      "fields": {"author": "张三", "company": "XX"},
      "detail": "作者/公司相同",
      "reason": "不同投标方文档的作者元数据相同"
    }
  ],
  "table_similarity": [
    {
      "file_a": "a.docx",
      "file_b": "b.pdf",
      "level": "中",
      "detail": "表格结构相似",
      "reason": "报价表行列结构一致，仅单价尾数不同"
    }
  ],
  "diff": [
    {"type": "add|delete|change", "file_a": "a.docx", "file_b": "b.pdf", "content": "……"}
  ],
  "limitations": [
    "文档 c.txt 含 N 张扫描页未提取文字，覆盖率不完整"
  ],
  "baseline_note": "已使用招标文件做基线剔除",
  "conclusion": "综合建议文本"
}

level 取值仅限 高 / 中 / 低 三选一；score 取 4.4 表对应档位代表值；baseline_note 未启用时为 null；conclusion 必填。

4.5.1 limitations 字段填充规则（合并以下来源，去重后输出字符串数组）

• 来自 extracted.json 中各文档的 warnings（如「PDF 无文本层」）；
• 来自 Step 3.3 的 OCR 跳过记录；
• 来自 Step 6 错误处理中「部分文件解析失败」的记录；
• 若未提供招标文件，追加：「未启用基线剔除，招标文件原文片段可能被误报为雷同」；
• 若某文档总字数 < 500 且图片占比 > 50%，追加：「[文件名] 疑似扫描件，文字覆盖率低，检测结果参考价值有限」。

4.6 自检清单（输出前必须逐项确认）

• 所有 level ∈ {高, 中, 低}
• 所有文件路径与 extracted.json 中的 filename 完全一致
• 无风险的部分输出空数组 []，严禁省略该字段
• 每条 finding 都含 reason 字段
• overview.risk_total / high_risk_count 与各数组长度一致
• limitations 已记录解析失败 / 扫描件未识别等覆盖缺口

确认无误后，将 JSON 写入 [WORKSPACE]/findings.json。

Step 5 — 渲染报告

将 findings JSON 写入文件后渲染报告（路径按 Path Resolution 规范）：

python "[SKILL_DIR]/scripts/build_report.py" \
  --findings "[WORKSPACE]/findings.json" \
  --out "[WORKSPACE]/标书查重报告.docx" \
  [--markdown "[WORKSPACE]/标书查重报告.md"]

结果交付（三层递进，P2-2）：

1. 3 句话风险摘要（如："检测到 2 处高危雷同、1 处关键人员重叠，建议重点关注技术方案章节"）；
2. 结构化详细报告（先展示 Markdown，再提供 .docx 下载）；
3. 文件下载链接。

报告须含七部分：检测概览 → 一、关键信息碰撞 → 二、文本语义相似度 → 三、文档属性预警 → 四、表格内容相似度 → 五、差异比对 → 六、综合结论与建议 →（附）限制与免责声明。

所有对外生成内容（对话摘要、Markdown 报告、docx 报告）末尾必须自动附统一署名与反馈脚注（由 build_report.py 渲染，护栏铁律级，不可省略）：「署名：一线评标专家&ChesaraM ｜ 反馈/交流：微信公众号「一线评标专家」（使用问题、误报反馈、实务建议，欢迎留言交流）」。

追问支持（P2-2）：用户可针对任意一条 finding 追问。定位原文时回读 extracted.json 中对应文档该段落前后各 1–2 段作为上下文展示，而非仅依赖 segments 中的截取片段；若 segments 的位置信息（如「第 12 段」）不明确，用关键词在原文中模糊搜索回补。同时解释定级理由、建议进一步核实方向。

Step 6 — 边界、错误处理与免责声明

在对话或报告末尾说明：本 Skill 为初筛/辅助工具，不替代专业查重系统或法律判定；高利害场景须人工复核。不承诺「100% 检出」或「绝对判定围串标」。

错误与降级处理（P1-1，异常不得静默退出）：

通用原则：脚本报错时立即终止后续脚本执行，读取 stderr，用通俗语言向用户解释；任何步骤失败都必须给出明确反馈，不得静默退出。

Resources

scripts/

• extract_documents.py — 从 docx/pdf/txt 提取段落、表格、元数据、内嵌图片路径，输出统一 JSON（含 errors/warnings）。
• build_report.py — 读取 findings JSON，渲染 docx（及可选 markdown）检测报告，安全展示 reason/type/limitations。

references/

• detection_rules.md — 敏感字段清单、风险等级、相似度定性评分锚点、基线剔除规则、报告 schema 与免责声明。作为 Step 4 的补充参考（Step 4 内联 Schema 为唯一权威）。

Context Management Strategy（P1-2）

标书篇幅长、多份两两比对时上下文压力大。提取脚本已将文档结构化为 JSON，分析在 JSON 上进行；额外策略：

• 段落切分：按文档标题层级切分，每段 ≤ 500 字；无标题时按 300 字滑窗切分（重叠 50 字）；表格作独立单元不拆分。
• 分批（文档总段落数 > 200 时）：先摘要后精比两阶段 —— 阶段一（粗筛）每份文档生成结构化摘要（章节标题 + 关键实体 + 数据点）；阶段二（精比）仅对摘要中标记高相似的章节逐段精比。
• 比对优先级：关键信息碰撞（低成本高价值）→ 文档属性比对（零成本）→ 文本语义相似度（高成本，仅精比命中段落）→ 表格相似度。

Interaction Protocol（P2-2 汇总）

• 启动确认：收到文件即回复「已收到 N 份文件……预计 X 分钟」。
• 进度反馈：每完成一步简要告知（✅ 文本提取完成 / 正在进行语义比对（第 2/5 组）/ 分析完成，正在生成报告）。
• 交付：3 句话摘要 → 结构化报告 → 下载链接。
• 追问：对任意 finding 回读 extracted.json 原文上下文（前后各 1–2 段）、解释理由、给核实建议。

Privacy & Security（P2-3）

• 所有文件仅在当前会话中处理，不持久化存储于 Skill 外部。
• 处理完成后，提示用户清理工作目录临时文件（extracted.json、extracted_images/）。
• 不将标书内容用于模型训练或任何二次用途。
• 报告中涉及个人信息（身份证号、手机号）时脱敏展示（如 138****5678）。
• 若检测到文件中含明显敏感信息，主动提醒用户注意。

Notes & Limitations

• 不纳入 Skill 的能力：图片感知哈希、大规模自建库查重、专业逐字/LCS 算法、人工审核工作流、硬件/系统级报告操作（刻录/打印）。
• 扫描版 PDF OCR：依赖视觉多模态能力；若无能力则跳过并在 limitations 标注（见 Step 3）。
• 上下文限制：单次 2–10 份常规标书；过多会导致上下文过长、成本与响应时间上升（见 Context Management）。

报告结构摘要（P3-2）

1. 检测概览：文件清单、检测时间、总体风险等级、平均相似度。
2. 关键信息碰撞：人员 / 资质 / 地址等硬指标重叠。
3. 文本语义相似度：按风险等级排序的段落对比（含 reason/type）。
4. 文档属性预警：作者 / 修改时间 / 软件版本等。
5. 表格内容相似度：报价表 / 清单表结构对比。
6. 差异比对（可选）：两两文档差异摘要。
7. 综合结论与建议：含限制说明与免责声明。

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署名：一线评标专家&ChesaraM ｜ 反馈/交流：微信公众号「一线评标专家」（使用问题、误报反馈、实务建议，欢迎留言交流）