前言¶
做招投标数据管线时，常见做法是用正则或关键词规则去切标题和正文，再手工补全采购单位、金额和时间字段。公告来源多、版式杂，规则维护成本高，也很难稳定区分「标讯 / 拟在建 / 非项目 / 异常」以及招标公告、中标公告、变更公告等细分类。
下面介绍 SkillHub 上的「招投标文本结构化与项目甄别 LLM【世舶科技】」。它把世舶科技（武汉）有限公司的标讯文本识别与结构化抽取能力封装成 Agent Skill，让模型在对话里按统一流程完成内容甄别、公告分类和字段抽取，而不是在业务代码里堆叠大量规则。
这是什么¶
一句话定位：面向招投标公告与相关文本的 LLM 处理能力，输出可检索、可分析的结构化结果。
出品与维护：世舶科技（武汉）有限公司；Skill 在 SkillHub 社区分发，官方地址为 https://api.skillhub.cn/sbkj-bid/sbkj-offcial-llm（路径中的 sbkj-offcial-llm 为 Skill 标识，拼写以官方为准）。
解决的问题：从原始标讯文本中判断内容类型与招中标分类，并从标题、正文中抽取统一字段，支撑标讯清洗、项目识别和公告标准化。
在 SkillHub 侧，该 Skill 归类为 data-analysis；社区评分为 90039，下载量为 27956 次（数据来自任务线索，以 SkillHub 展示为准）。访问 https://skillhub.cn/skills/sbkj-bid/sbkj-offcial-llm 时，页面可能提示 Skill 已不存在或已下线，安装与内容获取仍以官方 API 地址及 SkillHub 安装文档为准。
核心功能¶
以下能力均来自 Skill 官方简介，可按两层理解：甄别与分类、结构化抽取。
文本甄别¶
识别输入文本是否属于：
- 标讯
- 拟在建项目
- 非项目内容
- 异常信息
招中标分类¶
在标讯范围内，进一步判断类型，包括但不限于：
- 招标公告
- 中标公告
- 候选人公示
- 采购意向
- 合同公告
- 变更公告
- 废标流标
字段抽取¶
从公告标题和正文中抽取并整理为结构化数据，字段包括：
- 项目名称
- 采购单位、招标单位、中标单位、候选人
- 项目地区
- 预算金额、中标金额
- 采购内容
- 发布时间、开标时间
- 项目类型、采购分类
- 附件信息
整体适用于标讯文本清洗、项目识别、公告分类、训练数据加工、字段抽取、招投标内容标准化和结构化数据整理。
安装与启用¶
Skill 遵循通用 SKILL.md 格式。安装方式与 SkillHub 上同作者其他 Skill 一致：先准备 SkillHub CLI，再安装到当前 Agent 的 skills 目录（装错目录会导致 Agent 无法加载）。
1、安装 SkillHub CLI（未安装时）¶
检查是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时可执行完整安装（CLI + 默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅安装 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
说明见 SkillHub 文档：https://skillhub.cn/install/skillhub.md。
2、安装本 Skill¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录。常用路径如下（摘自 SkillHub 安装文档）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
CLI 安装示例（包名与官方路径 sbkj-bid/sbkj-offcial-llm 对应）：
skillhub install @sbkj-bid/sbkj-offcial-llm --dir ~/.cursor/skills/
若你使用 Claude Code 或 Codex，将 --dir 换成上面对应目录即可。
3、通过对话让 Agent 安装¶
也可将下面提示词发给支持 Skill 的 Agent，由 Agent 按 SkillHub 文档完成安装：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @sbkj-bid/sbkj-offcial-llm。
安装后需重启或重新加载 Agent，使 skills 目录生效。本 Skill 简介未给出独立的环境变量名或配置文件字段；若安装包内 SKILL.md 要求配置世舶科技 API 或密钥，以该文件说明为准，此处不臆造配置项名称。
典型用法¶
官方页面抓取失败时，可复现的用法以 Skill 设计目标为准：输入原始招投标文本，得到甄别结果、公告分类与结构化字段。
推荐流程：
- 确认 Skill 已安装到当前 Agent 的 skills 目录并已加载。
- 向 Agent 提供公告标题与正文（可从网页复制、OCR 结果或内部库中的纯文本字段传入）。
- 明确任务意图，例如：「判断是否为标讯并给出招中标类型」「抽取项目名称、采购单位、预算与开标时间等字段」。
- 由 Agent 按 Skill 指引调用世舶科技的文本结构化与项目甄别能力，将返回结果整理为 JSON 或表格，便于入库或下游分析。
示例请求（示意，字段名与响应格式以 Skill 实际说明为准）：
以下是某条公告的标题和正文，请使用招投标文本结构化与项目甄别能力：
1. 判断内容属于标讯、拟在建、非项目还是异常；
2. 若是标讯，给出招中标分类；
3. 抽取项目名称、采购单位、招标单位、地区、预算金额、发布时间、开标时间及附件信息。
经过上面的步骤，同一条公告可以反复用于清洗流水线、标注样本或检索索引，而不必为每种版式单独写解析规则。
适用场景与注意¶
适合谁
- 需要做标讯入库、清洗、去重前的类型判断与分类的数据工程同学。
- 正在构造招投标 LLM 训练或评测集、需要统一字段口径的算法同学。
- 在 Agent 工作流里做「粘贴公告 → 结构化 → 写入表格/数据库」的产品或运营支持场景。
使用注意
- SkillHub Web 详情页可能显示下线，不影响以
https://api.skillhub.cn/sbkj-bid/sbkj-offcial-llm作为官方引用与安装包来源。 - 抽取质量依赖原文完整性与版式；扫描件应先 OCR，缺失段落会导致金额、时间等字段为空。
- 招中标分类与字段定义以 Skill 内置能力为准；涉及合规存档或对外报送时，建议保留原文并人工抽检关键字段。
- 与同作者的「招标、中标、标讯项目查询」等 Skill 不同，本 Skill 侧重已有文本的结构化与甄别，而不是关键词检索历史标讯库。
小结¶
「招投标文本结构化与项目甄别 LLM【世舶科技】」把标讯甄别、公告分类和字段抽取收敛到 Agent Skill 里，适合替代部分 fragile 的正则流水线，统一招投标结构化数据口径。
官方地址：https://api.skillhub.cn/sbkj-bid/sbkj-offcial-llm
SkillHub 安装说明：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
