Skill的简介
标书创作SKILL的编写采用的是Trea SOLO版本，在Trea IDE版本当中进行SKILL使用的测试，可以说此次编写的SKILL是一个Trea味很浓的SKILL。SKILL得编写也是崎岖坎坷，历经多个版本迭代更新，从V1.0更新到V2.2.0。这是一个帮助投标人员按行业规范快速生成专业投标文件的 Skill，基于标书制作最佳实践和行业知识体系。它会自动检测招标文件所属行业，解析评分标准，生成符合行业特点的技术标内容，也能在遇到新行业时自动创建行业指南并逐步完善。适合正在用 Trea SOLO / IDE 搭建投标文件自动化流程的企业投标部门、投标代理公司和咨询服务机构使用。
适用范围
| 行业 | 适用范围 |
|---|---|
| IT/信息化 | 软件开发、系统集成、数据中心、云计算、大数据、人工智能 |
| 建筑工程 | 建筑施工、工程总承包、装饰装修、市政工程 |
| 医疗健康 | 医疗设备、医疗服务、健康管理、医药 |
| 教育服务 | 教育信息化、教学设备、培训服务、校园建设 |
| 制造业 | 设备制造、工业自动化、智能制造、供应链 |
| 物流运输 | 物流服务、运输服务、仓储服务、供应链管理 |
| 咨询服务 | 管理咨询、技术咨询、审计服务、法律服务 |
| 通用行业 | 适用于其他未列出的行业（自动创建指南） |
适用人群
| 人群 | 使用频率 | 主要用途 |
|---|---|---|
| 投标专员 | 高频 | 日常标书编写 |
| 商务经理 | 中频 | 标书审核和质量控制 |
| 投标代理 | 高频 | 批量标书处理 |
| 企业管理层 | 低频 | 了解投标能力 |
| 新员工 | 中频 | 学习标书编写规范 |
使用场景
场景1：企业投标部门
用户画像： 投标专员、商务经理
使用流程：
Plain Text
收到招标文件 → 上传到Trea → 调用SKILL →自动生成标书 → 人工审核修改 → 提交投标
价值：
- 将标书编写时间从 3-5天 缩短到 几小时
- 确保标书格式规范、内容完整
- 减少人为错误和遗漏
场景2：投标代理公司
用户画像： 投标代理、咨询顾问
使用流程：
Plain Text
多个招标文件 → 批量处理 → 生成多份标书 → 分别审核 → 提交
价值：
- 提高工作效率，承接更多项目
- 标准化输出，保证质量一致性
- 降低人力成本
场景3：跨行业投标
用户画像： 综合型企业、集团公司
使用流程：
Plain Text
不同行业招标文件 → 自动检测行业 → 按行业特点生成 → 统一管理
价值：
- 无需为每个行业配备专业人员
- 自动适配行业特点和规范
- 遇到新行业自动学习扩展
场景4：标书模板积累
用户画像： 企业知识管理部门
使用流程：
Plain Text
首次使用 → 自动生成行业指南 → 保存到SKILL → 后续复用 → 持续完善
价值：
- 逐步积累行业投标经验
- 形成企业知识资产
- 新员工快速上手
场景5：标书质量检查
用户画像： 质量管理人员
使用流程：
Plain Text
已有标书草稿 → 用Trea调用SKILL生成标准版 → 对比差异 → 完善修改
价值：
- 检查标书完整性
- 对照行业标准
- 发现遗漏内容
创作过程
中途出现了各种各样得报错，比如在文本转换时出现得脚本文件编码得错误：
修改了编码错误后，为了让SKILL得适配性更高，就使用Trea MTC模式继续修改以支持IDE软件得SKILL加载和CLI模式得SKILL得加载，是SKILL的适配性更高：
为了丰富SKILL写出来的标书更加专业性，互联网公开的招投标标书的模板撰写思路和培训资料进行了md格式的一个转换，并保存在整体SKILL当中的示例目标文件夹下，以让AI在运行过程中学习到比较专业的标书内容，撰写高质量标书：
为了让SKILL写出来的标书不止局限于某一行业，将SKILL进行再次完善，使其适配市面上所有行业的标书撰写：
加入AI判断行业的步骤，使其更智能的识别相应招标文件所属行业，更好的去写出对应的标书：
效果展示
以真实招标书为测试案例：
全程由Trea IDE 搭配用户自定义模型（当前我使用的是小米的MIMO-V2-PRO模型，其他模型也可以），由Trea AI进行分析并写出TODOWRITE的整体工作计划：
全程由Trea IDA + AI进行操作 无人工进行二次干预，最终完成了整个标书的撰写：
成品效果如下（在WPS当中打开）[仅展示部分页面]：
使用步骤
- 将从GitHub上下载SKILL（可直接下载成压缩包）
2.Trea IDE导入，可以选择全局也可以选择只对当前工作窗的项目，点击创建会弹出一个窗口
可以将ZIP压缩包文件或者是单独的一个SKILL.md文件进行导入，这里拿下载好的压缩包拖入即可导入进去。
点击确认即可完成SKILL的导入。
使用Prompt：文件路径\招标文件正文.doc 根据这个投标书，运用BiaoShu-writer-pro技能帮我写一个标书。就会自动规划并编写：
版本演进
| 版本 | 主要特性 |
|---|---|
| v1.0 | 基础功能：招标文件解析、标书生成 |
| v1.5 | Markdown转换、编码修复 |
| v1.9 | 内容优化、debug文件夹 |
| v2.0 | 通用行业版、支持8个行业 |
| v2.1 | 行业指南自动创建 |
| v2.2 | 时间戳文件夹、路径修复 |
Skill分享链接
总结与思考
回顾整个BiaoShu-writer-pro SKILL的设计与开发过程，从最初的基础版本到如今支持8个行业、具备智能扩展能力的通用行业版，这是一段充满挑战与收获的旅程。项目的初衷源于一个非常实际的痛点——投标文件编写是一项高度重复、耗时且对专业性要求极高的工作，企业投标部门往往需要花费3-5天时间才能完成一份技术标的编写，而其中大量时间消耗在格式调整、内容组织和规范遵循上。我希望通过AI技术来解决这个问题，让机器承担繁重的格式化工作和内容框架搭建，让人类专注于核心策略和差异化竞争点的把控。在技术架构上，我采用了"分步骤流水线"的设计模式，将整个标书生成过程拆解为14个独立步骤，每个步骤由专门的脚本负责，这种模块化设计不仅便于调试和维护，更重要的是允许用户在任意节点介入和调整，比如在大纲生成后人工审核修改，或者在内容生成后单独执行AI去痕处理。在实现过程中，我遇到了许多技术挑战，其中最棘手的是PDF文件的编码问题——当pdfplumber提取某些PDF文件的文本时，会出现UTF-8被错误解码为GBK导致的乱码现象，我通过编写fix_encoding函数，检测乱码字符比例并自动尝试多种编码组合来修复这个问题。另一个重要的设计决策是引入了"行业检测与自动扩展"机制，我意识到如果只支持固定的几个行业，SKILL的应用范围会非常有限，因此我设计了一套智能检测系统：首先通过关键词匹配算法判断招标文件所属行业，然后检查templates文件夹中是否存在该行业的指南文件，如果不存在，系统会自动根据行业配置生成新的指南并保存，告知用户SKILL已完善，这种"自我进化"的能力使得SKILL能够随着使用不断积累行业知识，逐步覆盖更多领域。在输出结构设计上，我也经历了一次重要的迭代——最初所有中间文件直接输出到output目录，导致多次运行时文件混乱，后来我引入了带时间戳的独立文件夹机制，每次运行都会创建一个以"时间戳+招标文件名"命名的文件夹，所有中间文件保存在其下的debug子目录中，而最终标书则输出到招标文件所在目录，方便用户查找和管理。整个开发过程让我深刻体会到，一个好的工具不仅仅是功能的堆砌，更重要的是对用户工作流程的深入理解和对细节的极致追求，比如我在SKILL.md中详细编写了任务决策树，覆盖了18种不同的使用场景，让用户能够快速找到适合自己的使用路径；又比如我要求在生成标书前必须先判断行业类型并通读相关指南，这个看似简单的步骤实际上对标书质量有着决定性的影响。展望未来，这个SKILL还有很大的优化空间，比如可以引入更先进的NLP模型来提升行业检测的准确性，可以接入真实的互联网检索来获取最新的行业规范和标准，可以增加多人协作和版本管理功能来支持大型项目的投标，还可以开发可视化界面让非技术用户也能轻松使用。总而言之，BiaoShu-writer-pro不仅仅是一个标书生成工具，它代表了一种将AI技术与行业知识深度融合的思路，通过模块化设计、智能检测和自动扩展机制，它能够持续学习和进化，逐步成为一个真正通用的、智能的投标文件编写助手。
