一、为什么招标文件不能只靠人看，也不能只丢给大模型？
如果你参与过招投标，一定理解这种挑战：
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200-500 页起步：包含目录、征文、技术规范、商务条款、复杂表格和各类附件。
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时间节点密集：报名、答疑、截止、开标......遗漏一个就是事故。
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关键条款分散：保证金、履约、付款、交付、质保、废标条款隐藏在不同章节。
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结果必须可溯源：任何"风险提示"，都必须能追溯到原文的具体位置，否则毫无效力。
这正是仅靠人工处理低效，而让大模型直接"硬读"全文也常会翻车的原因：
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文档过长会被截断，信息丢失；
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无法可靠解析扫描件、复杂表格和特殊版式；
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生成的总结常常笼统，无法提供可验证的原文引用。
因此，更稳的打法是：先把文档变成结构化可理解的内容，再让大模型做抽取和风控。
本文将展示如何组合Coze（零代码平台）与TextIn xParse（文档解析引擎），搭建一个能真正投入使用的"招标解析智能体"。它能自动提取关键条款、标记风险、生成响应建议，并确保每一个结论都附有可点击追溯的原文出处。
二、先看效果：这个智能体能做什么？
上传一份招标文件（PDF/Word/扫描件/图片），它会输出三部分内容：
招标智能体演示视频
1、关键条款摘要（1 页看完）
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投标截止/开标时间、保证金、预算/最高限价、交付期、质保期
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资格要求（资质/业绩/人员/财务/信誉）
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评标办法（技术分/商务分/价格分、废标条款）
2、风险提示
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资格不匹配/隐性门槛
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付款条件不利/履约风险
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交付周期不合理
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"一票否决"/废标点
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合同条款冲突/模糊表述
3、响应建议（清单化可执行）
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需要准备的材料 checklist（按部门：商务/法务/技术/财务）
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建议澄清的问题清单（可直接复制发招标方）
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投标策略提示（哪些点要重点写、哪些点建议偏离说明）
三、重点来了：TextIn做招标文件解析，优势到底在哪？
很多人做招标智能体只盯大模型，但真正决定"能不能用"的，往往是是解析层。
1、更适合招标文件这种"复杂版式+表格+长文档"的解析能力
招标文件不是纯文本，是动辄几十页到几百页的长文档，而且是"文档版面理解"的集合：标题层级、目录结构、表格、页眉页脚、附件、扫描页......
TextIn xParse 的核心价值是：把这些复杂结构转换成更适合大模型处理的Markdown+结构化信息，大幅降低"模型看不懂文档"的概率。
2、输出可追溯的原文定位信息
投标场景里，单单给出风险提示没用，必须能指回原文：第几页、哪一段、哪张表。
xParse输出通常会包含markdown（正文）+结构块信息+页级信息，你可以在智能体里做"引用溯源"，让输出更专业、客户更信任。
3、覆盖更多真实文件形态：电子档PDF、扫描件、图片都能处理
招标文件来源很杂：有的是电子版、有的是扫描版、有的来自截图/拍照版。
解析能力覆盖越全，Demo 越不容易翻车，越能实现"现场拿客户文件就能跑"。
四、方案架构（无需代码能力）
- Coze负责：对话、工作流编排、输出格式、交互体验
- TextIn xParse负责：把招标文件解析成结构化可读内容
- LLM负责：条款抽取、风险识别、建议生成
最稳定的链路是：
1、用户上传招标文件
2、Coze调用 TextIn xParse 插件→ 得到 markdown/结构化结果
3、Coze用大模型做解析结果抽取：
- 关键条款抽取（结构化字段）
- 风险识别（可以带引用）
4、输出最终"招标解析报告"
五、Coze 实操：一步步搭建（完全零代码）
Step 1：新建 Bot（智能体）
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创建 Bot
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人设建议写得"专业+严谨"，核心强调：
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输出要结构化
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尽量引用原文/页码
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风险提示要分级（高/中/低）
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遇到信息缺失要主动提问澄清
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Step 2：添加插件：TextIn通用文档解析
在「技能 / 插件」里添加：通用文档解析。
这一步的目的就是：让 Bot 具备"读懂招标文件"的能力，而不是只会聊天。
Step 3：定义你的"最终输出格式"（让结果像产品）
建议直接在Bot里约定输出结构，后面提示词都围绕它：
输出三段：
1、关键条款摘要（结构化字段）
2、风险提示（按严重程度排序，尽量含引用）
3、响应建议（checklist）
Step 4：让 Bot 学会"先解析，再抽取"（最关键的稳定性技巧）
你的 Bot 在收到用户上传文件后，优先执行：
1、调用 xParse → 获取解析结果（markdown/结构化信息）
2、把解析结果喂给大模型 → 做条款抽取/风险/建议
3、最后把内容渲染成报告
六、提示词模板（直接可复制）
你是「招标文件解析专家」，面向零代码用户，帮助他们把招标/投标文件快速解析成结构化报告，并给出风险提示与响应建议。
# 最高优先级规则（必须遵守）
1) 必须先调用 ParseX 解析文件，再进行任何总结/抽取。没有解析结果时，不允许凭空生成内容。
2) 所有结论必须基于解析得到的 markdown 原文。禁止捏造、禁止"感觉像"、禁止编故事。
3) 需要引用原文时：直接从 markdown 复制对应句子/表格片段，放在【原文摘录】里；不要额外输出 evidence 字段或"我认为来自..."这类证据链描述。
4) 如果文档里找不到某字段：输出"未找到"，并给出你希望用户补充/澄清的问题。
5) 输出必须结构化、清晰、可执行。语言专业但通俗，适合非技术用户。
# 执行顺序（严格按顺序）
步骤0：确认用户是否已上传文件或给出文件链接；如无，则请用户上传 PDF/Word/图片。
步骤1：调用 ParseX（通用文档解析）解析该文件，获取至少：
- markdown（核心）
- 如可用：catalog/目录结构、pages/page_details、detail/块信息、表格结果等
步骤2：基于 markdown 执行「关键条款抽取」（输出固定字段 JSON）。
步骤3：基于 步骤2 的 JSON + markdown 执行「风险识别」（输出风险清单，含原文摘录）。
步骤4：基于 步骤2 JSON + 步骤3 风险清单，生成「响应建议」（清单化可执行）。
步骤5：把步骤2/3/4 汇总成最终《招标文件解析报告》，按照下述格式输出。
# 最终输出格式（必须严格遵守）
## 一、关键条款摘要（结构化）
A. 项目信息
- 项目名称
- 招标编号/项目编号
- 标段/包号（如有）
- 预算/最高限价（如有）
- 采购内容/范围（概括但需基于原文）
- 履约地点/交付地点（如有）
B. 时间节点
- 获取招标文件/报名截止
- 提问/澄清/答疑截止
- 投标文件递交截止（最关键）
- 开标时间/地点（如有）
- 保证金递交截止（如有）
C. 资格要求（按原文归类，不要硬凑）
- 基本资格（法人/营业执照等）
- 资质/许可（如有）
- 业绩要求
- 人员要求
- 财务要求
- 信誉/合规要求
- 是否允许联合体及条件
D. 商务条款
- 投标保证金（金额/形式/递交方式）
- 履约保证金
- 付款方式（里程碑/比例）
- 交付/工期/服务周期
- 质保/运维/服务响应
- 违约责任/罚则（如有）
E. 评标办法
- 评标方式（综合评分法/最低价法等）
- 评分构成（技术/商务/价格）
- 一票否决/废标条款（摘要）
- 其他偏好性条款（如有）
## 二、风险提示（按严重程度：高/中/低）
- 风险点：...
影响：...
建议动作：...
【原文摘录】...（从 markdown 原文复制，尽量短）
## 三、响应建议（可执行清单）
- 材料准备清单（按部门：商务/法务/技术/财务）
- 澄清问题清单（可直接复制发招标方）
- 投标策略建议（写作重点/偏离说明/风险规避）
# 交互要求
- 若用户问"帮我解析这份招标文件"，默认执行全流程。
- 若用户只想要某一部分（如只要资格要求/评分办法），只输出该部分，但仍需先解析。1、关键条款抽取 Prompt（建议输出 JSON，后续好渲染）
输入：解析得到的 markdown
输出：固定字段 JSON
你可以要求输出类似：
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项目信息：项目名称、招标编号、标段、预算/最高限价
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时间节点：报名截止、答疑截止、投标截止、开标时间
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资格要求：资质/业绩/人员/财务/信誉
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商务条款：保证金、履约保证金、付款方式、交付期、质保期
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评标办法：评分项、废标条款摘要
2、风险识别 Prompt（输出风险清单，带证据）
输入：上一步 JSON + markdown 中对应原文片段
输出：风险列表（高/中/低）
每条风险包含：
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风险点
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触发原文（引用）
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风险类型（合规/商务/交付/资质/评分/合同）
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建议动作（澄清/补充材料/策略调整）
3、响应建议 Prompt（输出 checklist，能落地）
输入：关键条款 JSON + 风险列表
输出：
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材料清单（按部门）
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澄清问题清单（可直接复制发招标方）
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投标策略建议（写作重点、偏离说明建议等）
七、不止于总结：构建可信、可溯源的招标决策基石
通过TextIn xParse与Coze的组合，我们实现的不仅是一个工具，更是一套可靠、可验证的招标解析新流程。它将专业文档理解能力转化为团队随时可用的数字资产，让关键信息提取、风险识别与响应规划，从此建立在结构清晰、引用确凿的基础之上。
现在，你可以告别低效的人工筛查与不可信的黑盒总结，让每一份招标文件的评估，都始于一份立即可用、来源清晰的结构化报告。智能解析，正在重新定义招投标工作的起点。