【龙虾实战派】使用WorkBuddy创建标书制作SKILL，帮我快速写标书

工作上常常需要快速制作标书，有的半天内就要完成，比如这次，老板要求根据招标方的三份Word文件：一份竞争性磋商采购文件、一份技术要求、一份投标注意事项，跟我说：「帮我根据这份招标文件制作标书。下班前做好」

说实话，换做以前，我第一反应是：「这个很复杂，需要你提供更多信息……」

但这次，我只是笑了一下，说：「好的。」

原因是，我用WorkBuddy创建技能的功能，给自己造了一个「做标书」的AI Skill——我把做标书的全流程，教会了AI自己。

🎯 整个过程：我只说了几句话，AI自动解析了3份文件、识别了11项技术要求、匹配了24分的评分策略，最后生成了一份9章完整结构的专业标书Word文档。

生成后的效果如图1：

一、痛点：每次做标书，都是一场体力消耗战

做过标书的朋友都知道——这活儿本身难度不大，但极其磨人。

一份完整的竞争性磋商响应文件（俗称"标书"），通常包含以下章节：投标函、资质证明、技术响应文件、技术方案、报价文件、诚信承诺函……每一章都有固定的格式和话术，每一项指标都要逐条对应。

光是「把采购文件里的技术要求读懂、抄过来、变成自己的话」这件事，就足以消耗掉一整个下午。

📋这份标书的难度系数

3份原始文件

项目编号D405EB2508210X，采购方是中国某院，预算44万，供应商是一家叫「人工智能」的公司。

换句话说，这不是小打小闹——是真实的中标级标书，技术规格写满了整整两页，评分标准精确到每一项功能指标。

二、解法：给AI造一个「专用技能」

AI Agent（智能体）这个概念，现在很火。但大多数时候，我们用AI的方式还是「问一句答一句」——效率并没有本质提升。

真正让AI产生质变的，是「专用技能」的概念：把一个完整的专业流程，固化成AI可以独立执行的「技能包」。

💡 核心思路

不要问AI「怎么做」，而是告诉AI「你是谁、做什么、怎么做」，让它在接到任务时自动启动完整的工作流。

我做的第一件事，是设计一个叫 `bid-document-maker` 的Skill（技能包）。它的核心文件只有一个——SKILL.md，但这一个文件里，包含了做标书的全部智慧，如下图2：

▲ AI标书制作四阶段工作流：解析 → 策略 → 生成 → 质检

1解析采购文件

自动识别项目名称、采购预算、资格门槛、技术指标、评分标准、交货节点——所有关键信息，一键提取。

2制定投标策略

分析评分权重，确认己方优势，规划差异化亮点，制定报价策略（该案例报价29万，远低于44万预算）。

3生成标书文档

一键输出完整Word标书：封面→目录→投标函→技术响应→方案→报价→承诺函，9章结构，专业格式。

4质检与优化

逐条核对技术响应是否完整，检查格式规范，识别可能导致废标的风险点，输出修改建议。如下图3：

三、实录：AI是怎么工作的

有了Skill，剩下就是一句话的事了。我把三份文件扔给AI，AI自动启动了工作流。

🤖 实际对话： "帮我根据这份招标文件制作标书" + 三份附件 → AI自动解析 → 识别11项带★的实质性技术要求 → 制定针对性响应策略 → 生成完整Word文档 → 输出质检报告

如下图4：

最让我惊讶的，是AI在「评分策略」这件事上的表现。它没有简单地把采购要求复制一遍，而是根据评分标准（技术18分 + 方案24分），自动为每一项技术指标匹配了「差异化亮点话术」。

比如，同样是「声音前向通道增益≥60dB」，AI自动补充了：「我方采用低噪声前置放大器设计，增益可达65dB（典型值），信噪比满足精密检测需求。」——比原要求多出5dB的余量，让评委没有理由扣分。如下图5：

四、踩坑：这些坑我都替你踩过了

造Skill的过程并不是一帆风顺的，中间踩了好几个坑，记录在这里，大家可以绕行：

🔴 坑1：Word文档解析

python-docx库网络安装超时。最终解决方案：docx文件本质是zip，直接用zipfile解压XML，提取文本内容——绕过了安装问题。

🔴 坑2：docx库版本兼容

项目用的是docx v9，API与旧版差异巨大。`TableRow`的构造必须是`{children: [...]}`对象形式，不能直接传数组；`LineRuleType`等类型已被移除。这些细节文档里不会写，全靠试错。

🔴 坑3：PDF图片型文件

供应商提供的学习材料PDF是扫描/图片型，无法提取文字内容。AI只能根据已有文本信息生成，无法利用PDF中的技术参数——这部分只能人工补充。

五、成果：一键生成完整标书

最终，AI生成了一份完整的PIND（颗粒碰撞噪声检测仪）采购项目竞争性磋商响应文件，共9章：

9章完整

标书里的每一项技术指标，都逐一列出了「采购要求」和「我方响应」，并标注了「满足」——这正是评分细则里要求的「技术要求满足情况」18分的核心。

技术方案部分，针对评分细则的24分，AI分别从总体方案（4分）、指标实现路径（6分）、安全性（3分）、可靠性（3分）、质量管理（2分）、安装调试（2分）、进度计划（2分）、售后服务（2分）八个维度，分别撰写了差异化描述。如下图6：

六、经验：普通人也能复制的方法

这次实践让我彻底想明白了一件事：AI时代最有价值的技能，不是「用AI做什么」，而是「教会AI做事的方法」。

把专业流程「Skill化」，是让AI真正发挥价值的关键一步。一旦Skill建好，每次遇到同类任务，只需要一句话，AI就会自动跑完整个流程。

🛠️ 普通人复制的方法

找到一个你反复做的复杂任务 → 把流程拆解成4-5个标准步骤 → 给每个步骤写清楚「做什么、输出什么」 → 打包成一个Skill → 以后同类任务，一句话搞定。

我已经把「bid-document-maker」Skill打包成了一个可分发的zip文件，任何人都可以安装使用。如果你也经常需要做标书，或者想把某个重复性工作流自动化，欢迎留言交流。

做标书这件事，从此不用再熬夜了。

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📌 本文涉及工具：WorkBuddy AI助手 · 多模态内容生成

🎯 Skill名称：bid-document-maker

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