上传招标文件，一键提取基本信息、要求清单、评分办法、废标条款与格式要求

按合肥公共资源交易中心「青天大模型」AI 类人评审口径模拟打分：五大维度（完整性 30% / 针对性 25% / 合规性 20% / 可落地性 15% / 规范性 10%），并按招标文件里的评分项逐项核查——缺项该项直接 0 分、空洞套话得分减半、暗标出现单位标识直接否决。
总分＝本地规则引擎算出来的，全程不调用任何大模型：青天的评审服务只在中国公共资源交易中心开标时由其平台侧运行，不对外开放接口，第三方调不到，所以这里是把它的评分规则逐条复刻成确定性判据（同一份文件每次分数一致、每处扣分都能指到具体依据）。已用两个真实项目与青天实评分对照校准：汤池镇 88.52 / 88.89、罗河镇 83.68 / 83.99，偏差都在 ±0.4 分内。
什么时候才用大模型：只有点「AI 深度复核建议」那一步（本地开发走本机 DeepSeek，线上走公司腾讯云通道），用来给「这一段具体怎么改」的细粒度建议，它不参与上面的分数计算。

把已开标项目的青天实际得分录进来，系统会实时重算模拟分并列出偏差。 样本越多越能判断引擎有没有系统性偏差 —— 样本少于 3~5 个时不要据此调判据（那是在拟合噪声）。

上传招标文件、工程量清单与施组（至少一份），AI 按评标办法评分细则逐项找茬：施组与招标/清单的矛盾、缺失与前后不一致，并给出针对性优化建议。

正在读取条数…

按废标类型自动聚类（含疑似重复提示），高频类型可直接生成 keyword 筛查规则，沉淀为「知识库 → 规则 → 筛查」闭环

按开标时间与账龄自动生成，便于按优先级催收

口径：中标率＝中标数 ÷ 自投数（仅统计已开标项目），便于找出高转化方向