Claude Duet未披露收入;原帖未给出金额、工时或中标结果公开 · 免费

把几百页询价函与工程量清单压成一张需求表:让 Agent 读标书、抽条款、再算报价情景

r/ClaudeAI 讨论串留言者(原帖不可读,未取得用户名)Reddit · 未披露

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来源文字 / 整理摘要

采集站 agentusecases.ai 的编辑摘要(原帖 Reddit 线程在本次采集时不可读,以下为转述而非引文):一位解决方案架构师在工作中用它处理 RFQ 与 BOQ 及其附件,通读 PDF、Word、Excel 格式的数百页材料,把需求抽取到一张 Excel 表中,并把本方能力与人员资质纳入考虑,同时计算不同情景下的报价金额;他建议为每条工作流做一个可复用的插件。结果方面,他称这样能对询价函形成非常准确的认知,提交投标书时信息也更准确,但帖内没有给出硬指标或失败案例。已知条件:设备为 MacBook Pro M5、24GB 内存,可复用的工作流插件能避免重复配置。

业务摘要

把一叠投标材料拆成一张可交付的需求清单:按固定表头逐条抽出编号、描述、数量、单位、规格、交付期限与来源页码,把原文说不清或缺失的条款单独列成待确认清单,再在人工确认后的基础上叠加本方资质与人员条件,给出若干情景的报价测算区间。它替代的是人翻几百页找条款的时间,不替代投标决策。

需要响应 RFQ/BOQ 的中小工程、系统集成、设备供应与专业服务商;一个人或小团队要同时跟多个标、没人专职做标书梳理的情况;也适合任何要在一大叠合同附件里找出「我方必须满足什么」的人。

执行链路

  1. 先定表头,再谈抽取

    把要抽的字段一次性写死:编号、要求描述、数量、单位、规格参数、交付/工期要求、验收标准、来源文件与页码。表头就是验收标准,字段不全就补,不要边抽边改,否则每行口径不一致。

  2. 整理输入目录并做清单

    把主文件与全部附件放进同一目录,让 Agent 先回一份文件清单(文件名、页数、格式、疑似语种),人工核对有没有漏传附件再开始,避免抽完才发现少了一份关键附录。

  3. 让它先复述口径再动手

    要求 Agent 用自己的话说明它会如何处理多语言、多格式、页码缺失与重复条款,人工确认后才进入抽取。这一步能挡掉后面最常见的静默口径漂移。

  4. 分批抽取并逐条留痕

    按文件或按章节分批推进,每批结束回传行数与来源分布。每条必须带文件名与页码或章节号;原文没有的信息留空,不允许自行补全。

  5. 人工抽验并锁定待确认项

    随机抽 10 到 20 条回到原文件核对,重点看数量、单位、期限三类最易错字段;把含糊条款汇成待确认清单,走正式澄清流程,不靠 Agent 猜。

  6. 确认后才做报价情景

    需求表被人工确认后,再让 Agent 结合本方资质与人员条件做 2 到 3 个情景的测算,输出假设、算法与区间,连同假设一并交付,供人做投标决策。

复用方案

  • 能拿到完整的 RFQ/BOQ 主文件与全部附件(缺附件会直接导致漏项)
  • 对本方资质、人员证书与产能有现成口径,否则报价测算无法进行
  • 助手能读取本地目录中的 PDF、Word、Excel 文件
  • 有人愿意做抽验与澄清——Agent 不能替人承担投标责任
  • 涉及商业敏感材料时,先确认所用助手的数据处理与留存策略

工作流 Prompt

让 Agent 把一叠投标材料抽成带页码的需求表

你是一个投标材料梳理助手。任务是把我给的询价材料抽成一张可交付的需求表,不做投标决策。

【输入】
目录路径:[粘贴目录路径]
包含:RFQ/询价函主文件、BOQ/工程量清单、以及全部附件(PDF / Word / Excel 混排)。
固定表头(不得增删,不得改字段名):
序号 | 要求描述 | 数量 | 单位 | 规格与技术参数 | 交付或工期要求 | 验收标准 | 来源文件 | 页码或章节 | 备注

【执行步骤】
1) 先只回一份文件清单:文件名、格式、页数、语种。不要开始抽取。等我确认没有漏传附件。
2) 我确认后,先用你自己的话说明你会如何处理:多语种条款、扫描件与不可选文本页、页码缺失、
   正文与附件互相矛盾的条款、以及重复出现的同一要求。我确认口径后你再动手。
3) 按文件分批抽取,每批结束后报告本批新增行数与来源文件分布。
4) 原文没有的信息一律留空,禁止用行业惯例、常见做法或你的推测补齐。
5) 全部抽完后输出一份「待确认清单」:原文含糊、缺失、互相矛盾的条款,逐条写明为什么需要澄清。

【输出要求】
- 需求表:每行一条要求,来源文件与页码/章节必须填写;填不出页码就写章节或文件名并标注「页码不可用」。
- 待确认清单:单列,条目之间不合并。
- 结尾附一段「抽取说明」:你跳过了哪些内容、为什么跳过、以及哪些页面无法读取。
- 不要修改、移动或重命名任何原始文件。

【人工确认点】
- 文件清单需我确认后才进入抽取。
- 口径说明需我确认后才进入抽取。
- 需求表需我抽验后才进入报价环节;未经我确认,不得生成任何报价金额。
- 待确认清单中的条款由我决定是否发起正式澄清。

【完整小型合成输入输出:非真实业务数据,未调用模型执行】
以下 JSON 给出全部演示输入和人工编写的参考输出;不得从未提供的文件补造事实。参考输出仅覆盖此最小输入,不代表真实业务复现。
{
  "input": {
    "sources": [
      {
        "file": "RFQ.txt",
        "location": "section 4.3",
        "text": "Commissioning: at least 2 person-days."
      },
      {
        "file": "Appendix.txt",
        "location": "section 2",
        "text": "Commissioning: at least 3 person-days."
      }
    ],
    "required_fields": [
      "requirement",
      "quantity",
      "unit",
      "source",
      "notes"
    ]
  },
  "expected_output": {
    "requirements": [
      {
        "requirement": "Commissioning",
        "quantity": 2,
        "unit": "person-days",
        "source": "RFQ.txt section 4.3",
        "notes": "conflicts with Appendix.txt section 2"
      },
      {
        "requirement": "Commissioning",
        "quantity": 3,
        "unit": "person-days",
        "source": "Appendix.txt section 2",
        "notes": "conflicts with RFQ.txt section 4.3"
      }
    ],
    "clarifications": [
      "Confirm which commissioning requirement governs."
    ],
    "pricing": "not produced; human clarification required",
    "original_files_modified": false
  },
  "mode": "synthetic_read_only_reference_not_model_execution"
}

运行成本与避坑指南

成本:原帖未披露任何 token、费用或用量数据,采集站也未给出。数百页材料分批处理的实际成本随所用平台与批次数变化,本站不给出未经核实的数字;建议先用单个文件试跑估量。

运行条件:数百页混排文档必须分批,单批过大容易丢条款或截断;扫描件与图片型 PDF 需要 OCR 前置,否则只能标为不可读。原帖环境为 MacBook Pro M5 / 24GB 内存,且作者建议把流程沉淀为可复用插件以避免每次重配;首次配置耗时未披露。

避坑:最大风险是漏项:附件没传全、页码缺失、或 Agent 把「上下文推测」当成原文要求写进表,最后按一张看似完整实则缺条的表去投标。其次是口径漂移——边抽边改表头会让各行不可比。再次是把待确认条款自行消化掉,跳过正式澄清。含商业敏感内容时还要先确认数据留存策略。

原作者自述:交易、收入及自动运行效果未经独立审计。

AgentFlow 的拆解与试用 Prompt 属于分析及推演,不保证收益或复刻效果。

原文与配图归原作者;完整内容请通过原帖链接查看。

本站未复现该流程,未运行任何抽取,也未取得原帖逐字文本——采集时 Reddit 各公开端点均返回 HTTP 403,Wayback 无快照。本条基于采集站 agentusecases.ai 的编辑摘要做原创拆解,执行链路、Prompt 与避坑均为本站推演,不是实测结论。

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