SHEYU.AIAI 讀懂百頁招標文件， 單人也能做好標書。
105 頁招標文件，130 秒抽出 180 條要求並標好頁碼出處。證據從你的資料庫裡挑，正文按冊生成，17 條規則替你把關。
目錄
- 1.1招標文件進料✓
- 1.2要求清單✓
- 1.3企業資料庫✓
- 1.4響應矩陣✓
- 2.1全局事實表✓
- 2.2大綱與章節✓
- 2.3報價✓
- 2.4格式文件✓
- 3.1合規自檢✓
- 3.2模擬評審✓
- 3.3新舊對照✓
- 3.4導出與遞交✓
由招標文件到遞交，五步。
- 01
讀標
把上百頁文件讀成一張清單。
- 02
對賬
每條要求找到能頂上的證據。
- 03
成文
按冊按節寫，引用帶標記。
- 04
把關
規則與評審先過一遍。
- 05
交付
補齊才放行，導出成冊。
沒依據的地方，留一個待補。
業績、人員、證書編號，只能引用資料庫裡真實存在的條目，每處引用都帶 [證據] 標記；沒有的就寫【待補】。
把招標文件讀成一張可逐條響應的清單。
逐頁讀完招標文件
docx / pdf 逐頁進料，掃描件走 OCR。
要求清單帶出處
每條記頁碼與條款號，★ 自動標記。
響應矩陣掛證據
要求 × 響應 × 證據 × 章節，一表對完。
按冊按節成文
按文件原詞分冊，引用帶標記。
自檢與模擬評審
17 條規則分紅黃綠灰四級，葉子評分項逐項預估。
二次投標只改差異
派生上一版，只重寫變了的章節。
問投標官
側欄只根據矩陣、資料庫與章節作答；資料庫沒有的，就直說沒有。
五步，十二個模塊。
招標文件進料
docx / pdf 逐頁解析、掃描頁 OCR、表格與目錄還原、每頁條目覆蓋率可查。
要求清單
九類要求分類、頁碼出處、★ 標記、人工補錄與確認。
企業資料庫
按投標主體分庫：證照、資質證書、財務社保、業績、人員；有效期預警；財務類對員工隱藏。
響應矩陣
逐條響應狀態、證據掛載、落到章節；按資料庫一鍵預填並核證書有效期。
全局事實表
工期、質保、響應時限、團隊配置等承諾值集中確認，跨章節矛盾自動報紅。
大綱與章節
按文件原詞分冊、按主題歸章、逐節生成與改寫、負責人分配與定稿審批。
報價
分項報價表、合計與人民幣大寫程序生成、三處報價聯動、成本底線與限價預警。
格式文件
識別招標文件要求的格式表單、按抽取字段重排、蓋章位提示。
合規自檢
17 條規則紅黃綠灰、佔位符清單、殘留檢查、導出阻塞項逐條列出。
模擬評審
葉子評分項逐項預估與失分說明、價格分程序計算。
新舊對照
補遺／澄清帶來的變化、二次投標條目配對、只重寫差異章節。
導出與遞交
分冊導出 docx、阻塞項未清零即鎖死、遞交清單與蓋章頁提示。
每一條要求，都記著出自哪一頁。
每條帶頁碼、條款號與原文。頁面熱圖標出哪些頁一條都沒抽出來，讓人逐頁翻查。
- 九類要求，由資格到報價與格式文件
- 置信度低於 90% 的條目強制人工確認
- 掃描頁已 OCR，表格內技術參數標記待人核
- 人工補錄與刪除，全部留痕
- ★ 條款零漏，須人工按頁確認
為小團隊而設，一個人身兼數職也行。
決定投不投，並為每一份出門的文件簽批。
- 動筆前先看可行性速查
- 逐冊審批才能導出
- 可見報價、成本底線與歷史中標價
- 處理工作台派給他的 ★ 未響應項
日常處理要求、證據與章節。
- 確認低置信度要求
- 在響應矩陣掛證據
- 生成與修改章節
- 報價、成本底線與財務資料對其隱藏
保持企業資料庫齊全、在有效期內。
- 上傳證照、資質、業績與人員資料
- 接收工作台的證書到期提示
- 補上矩陣報出的缺項
負責遞交中與錢相關的部分。
- 接收工作台的保證金截止提示
- 核對保證金金額、形式與到賬時間（第 7 條規則）
把標書這件事，由一個人的手藝變成一條流水線。
一個工期，一個質保，全文同一口徑。
章節是逐節並發生成的，彼此看不見。工期、質保、響應時限這類承諾值集中確認一次，再供給每一節；跨章節矛盾自動報紅。
17 條規則，過關才出門。
每條規則分紅黃綠灰四級，規則集按採購方式掛載。其中 13 條法定規則出自《招標投標法實施條例》第 51 條與財政部 87 號令第 63 條。
- 01簽章簽字清單齊全
- 02聯合體須有共同投標協議
- 03資格證據齊全且在有效期內
- 04報價唯一、三處一致、大寫等於小寫
- 05報價不超最高限價；低於成本預警
- 06★ 實質性要求逐條響應
- 07保證金金額、形式、到賬時間
- 08無採購人不能接受的附加條件
- 09投標有效期不短於要求
- 10文件組成與目錄順序符合規定
- 11份數、正副本、裝訂、字體、頁邊距
- 12項目名稱、編號、採購人全文一致
- 13日期邏輯：簽署日、業績區間、證書有效期
- 14目錄、頁碼與正文一致
- 15技術參數偏離表完整
- 16人員／業績數量達標
- 17全文承諾口徑一致
投標是倒計時驅動的。
工作台按遞交截止排序，逐項列出每個項目還差甚麼。每日巡檢再補上那些「到點就無法挽回」的事。
- 01遞交截止臨近，但仍有 ★ 未響應或自檢紅燈✓
- 02保證金將到期而未標記已繳✓
- 03證書將在某項目遞交日前到期✓
- 04招標文件解析後 ★ 條目多日無人處理✓
- 05雷達疑似到期重招：同採購人、標題相似、上次服務期臨近✓
SHEYU AIBID 投標官今天做得到的全部。
以下每一條都能在線上網站或已上線的工作台裡找到。
招標文件進料
- docx 與 pdf 逐頁讀取
- 頁數不設上限
- 掃描頁走 OCR
- 表格與目錄還原
- 每頁條目覆蓋率熱圖
- .doc 須先另存為 docx
- 補遺與澄清以新版文件上傳
要求清單
- 九類要求分類
- 每條帶頁碼、條款號與原文
- ★ 實質性條目自動標記
- 置信度低於 90% 須人工確認
- 人工補錄
- 動筆前先跑可行性速查：資格達標率、缺項、預計得分
企業資料庫
- 按投標主體分庫
- 證照、資質證書、財務社保、業績、人員
- 上傳掃描件、照片或 PDF，最大 50MB
- OCR 自動抽取字段
- 有效期預警
- 財務類資料只對負責人可見
- 導出時原件自動裝訂進附件位
響應與成文
- 響應矩陣：逐條狀態、證據、落到章節
- 按資料庫預填，並以遞交截止日核證書有效期
- 分冊名稱沿用招標文件原詞
- 按主題歸章，逐節生成
- 引用標記 [證據] 與 [要求]
- 缺失事實留作【待補】
- 模型自編的證據編號改寫成佔位符
- 同類章節以歷史標書作範文
- 全局事實表供所有章節共用
報價與格式文件
- 分項報價表
- 合計與人民幣大寫由程序計算
- 投標函、開標一覽表、分項表三處聯動
- 限價比對與成本底線預警
- 識別所需表單：投標函、授權書、開標一覽表、偏離表、中小企業聲明函
- 按項目、主體、報價與矩陣自動填欄
- 標示蓋章位
自檢與評審
- 17 條規則，紅黃綠灰四級
- 規則集按採購方式掛載
- 殘留檢查：舊名稱、舊編號、舊年份、舊採購人
- 葉子評分項給出預估區間、理由與補強建議
- 價格分按 87 號令第 55 條公式由程序計算
- 最低評標價法：只出符合性清單，不打分
- 上次失分之處優先提示
版本與二次投標
- 條目級對照，不是全文比對
- 補遺：新增、刪除、變更逐條列出
- 二次投標：由上一個項目派生章節
- 全文替換項目名、編號、採購人與日期
- 受影響章節標記需重寫或需校對
- 列出上次投標以來資料庫的變化
- 分包項目可按包另開項目
- 開標後錄入得分與名次
導出與遞交
- 分冊導出 docx；排版以 PDF 為準
- 阻塞項未清零即鎖定導出
- 每冊須負責人審批
- 可列印交付單：份數、裝訂、密封、地點與截止
- 簽章清單
- 每次下載留痕
- 標記已遞交，進入等開標
廢標不是輸在方案， 是漏了一條。
雷達發現機會，投標官接著寫。
在招標雷達的公告詳情頁點一下「AI 寫標書」，項目直接立起來，採購人、標題、附件一併帶過去；公開附件自動拉取，拉不到會提示上傳。
支援與涵蓋
關於 AIBID，你可能想問的。
甚麼是 ★ 要求？
招標文件中的實質性要求，通常以 ★ 標示，散落各章，漏答一條就是廢標。投標官自動標記，未全部響應前導出直接鎖死。
支援哪些採購方式？
公開招標、競爭性磋商、競爭性談判。
130 秒、180 條的數字從何而來？
以一份真實公開發佈的 105 頁招標文件實測所得。
會寫出沒有依據的內容嗎？
不會。業績、人員、證書編號只引用資料庫裡的條目；沒有的就寫【待補】，不替你編。
我需要準備甚麼？
企業資料庫：證照、資質證書、業績與人員。須自行上傳後方可產出完整標書。
可以直接電子投標嗎？
不可以。加密標書由交易平台客戶端生成；投標官只出 docx 與 PDF，供匯入平台，或列印、蓋章後人手遞交。遞交後回來標記「已遞交」，項目進入等開標。
員工看得到我們的報價嗎？
看不到。報價、成本底線、歷史中標價與財務資料都對員工隱藏；定稿審批與導出只屬負責人。
模擬評審能預測中不中標嗎？
不能。它的定位是找弱項：每個葉子評分項給出預估區間與理由。價格分按公式由程序計算，不交給模型。
招投標 相關的 AI 新觀察。
中小企抄哪步
拆解香港BUD申請易15萬港元、30億算力補貼與餘杭AI+OPC政策，講清現金型與資源型資助的門檻差異，幫中小企找到能對上時間點的申報路徑。
大模型動態 · 2026 年 9 月 26 日Opus 5.5 降四成、GPT-6 砍一半，出海企業 AI 賬單為何沒降
大模型API集體降價四到五成，出海企業的AI賬單卻沒同步下降。拆解降價背後的定價邏輯變化，指出真正吃預算的是內容外包與工具切換成本，並給出把模型能力裝進日常工序的落地思路。
AI 早報 · 2026 年 9 月 26 日Anthropic 的七年 116 億美元算力長約，簽給了 Akamai
Anthropic 與 Akamai 簽下七年 116 億美元 CPU 算力長約，揭示 AI 成本正從訓練轉向推理。文章拆解這筆交易對 API 定價、中小企業與出海團隊的真實影響。