前言¶
做招投標數據管線時，常見做法是用正則或關鍵詞規則去切標題和正文，再手工補全採購單位、金額和時間字段。公告來源多、版式雜，規則維護成本高，也很難穩定區分「標訊 / 擬在建 / 非項目 / 異常」以及招標公告、中標公告、變更公告等細分類。
下面介紹 SkillHub 上的「招投標文本結構化與項目甄別 LLM【世舶科技】」。它把世舶科技（武漢）有限公司的標訊文本識別與結構化抽取能力封裝成 Agent Skill，讓模型在對話裏按統一流程完成內容甄別、公告分類和字段抽取，而不是在業務代碼裏堆疊大量規則。
這是什麼¶
一句話定位：面向招投標公告與相關文本的 LLM 處理能力，輸出可檢索、可分析的結構化結果。
出品與維護：世舶科技（武漢）有限公司；Skill 在 SkillHub 社區分發，官方地址爲 https://api.skillhub.cn/sbkj-bid/sbkj-offcial-llm（路徑中的 sbkj-offcial-llm 爲 Skill 標識，拼寫以官方爲準）。
解決的問題：從原始標訊文本中判斷內容類型與招中標分類，並從標題、正文中抽取統一字段，支撐標訊清洗、項目識別和公告標準化。
在 SkillHub 側，該 Skill 歸類爲 data-analysis；社區評分爲 90039，下載量爲 27956 次（數據來自任務線索，以 SkillHub 展示爲準）。訪問 https://skillhub.cn/skills/sbkj-bid/sbkj-offcial-llm 時，頁面可能提示 Skill 已不存在或已下線，安裝與內容獲取仍以官方 API 地址及 SkillHub 安裝文檔爲準。
核心功能¶
以下能力均來自 Skill 官方簡介，可按兩層理解：甄別與分類、結構化抽取。
文本甄別¶
識別輸入文本是否屬於：
- 標訊
- 擬在建項目
- 非項目內容
- 異常信息
招中標分類¶
在標訊範圍內，進一步判斷類型，包括但不限於：
- 招標公告
- 中標公告
- 候選人公示
- 採購意向
- 合同公告
- 變更公告
- 廢標流標
字段抽取¶
從公告標題和正文中抽取並整理爲結構化數據，字段包括：
- 項目名稱
- 採購單位、招標單位、中標單位、候選人
- 項目地區
- 預算金額、中標金額
- 採購內容
- 發佈時間、開標時間
- 項目類型、採購分類
- 附件信息
整體適用於標訊文本清洗、項目識別、公告分類、訓練數據加工、字段抽取、招投標內容標準化和結構化數據整理。
安裝與啓用¶
Skill 遵循通用 SKILL.md 格式。安裝方式與 SkillHub 上同作者其他 Skill 一致：先準備 SkillHub CLI，再安裝到當前 Agent 的 skills 目錄（裝錯目錄會導致 Agent 無法加載）。
1、安裝 SkillHub CLI（未安裝時）¶
檢查是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安裝時可執行完整安裝（CLI + 默認 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
僅安裝 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
說明見 SkillHub 文檔：https://skillhub.cn/install/skillhub.md。
2、安裝本 Skill¶
安裝時必須用 --dir 指向當前 Agent 的 skills 目錄。常用路徑如下（摘自 SkillHub 安裝文檔）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或項目下的.agents/skills/
CLI 安裝示例（包名與官方路徑 sbkj-bid/sbkj-offcial-llm 對應）：
skillhub install @sbkj-bid/sbkj-offcial-llm --dir ~/.cursor/skills/
若你使用 Claude Code 或 Codex，將 --dir 換成上面對應目錄即可。
3、通過對話讓 Agent 安裝¶
也可將下面提示詞發給支持 Skill 的 Agent，由 Agent 按 SkillHub 文檔完成安裝：
請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 @sbkj-bid/sbkj-offcial-llm。
安裝後需重啓或重新加載 Agent，使 skills 目錄生效。本 Skill 簡介未給出獨立的環境變量名或配置文件字段；若安裝包內 SKILL.md 要求配置世舶科技 API 或密鑰，以該文件說明爲準，此處不臆造配置項名稱。
典型用法¶
官方頁面抓取失敗時，可復現的用法以 Skill 設計目標爲準：輸入原始招投標文本，得到甄別結果、公告分類與結構化字段。
推薦流程：
- 確認 Skill 已安裝到當前 Agent 的 skills 目錄並已加載。
- 向 Agent 提供公告標題與正文（可從網頁複製、OCR 結果或內部庫中的純文本字段傳入）。
- 明確任務意圖，例如：「判斷是否爲標訊並給出招中標類型」「抽取項目名稱、採購單位、預算與開標時間等字段」。
- 由 Agent 按 Skill 指引調用世舶科技的文本結構化與項目甄別能力，將返回結果整理爲 JSON 或表格，便於入庫或下游分析。
示例請求（示意，字段名與響應格式以 Skill 實際說明爲準）：
以下是某條公告的標題和正文，請使用招投標文本結構化與項目甄別能力：
1. 判斷內容屬於標訊、擬在建、非項目還是異常；
2. 若是標訊，給出招中標分類；
3. 抽取項目名稱、採購單位、招標單位、地區、預算金額、發佈時間、開標時間及附件信息。
經過上面的步驟，同一條公告可以反覆用於清洗流水線、標註樣本或檢索索引，而不必爲每種版式單獨寫解析規則。
適用場景與注意¶
適合誰
- 需要做標訊入庫、清洗、去重前的類型判斷與分類的數據工程同學。
- 正在構造招投標 LLM 訓練或評測集、需要統一字段口徑的算法同學。
- 在 Agent 工作流裏做「粘貼公告 → 結構化 → 寫入表格/數據庫」的產品或運營支持場景。
使用注意
- SkillHub Web 詳情頁可能顯示下線，不影響以
https://api.skillhub.cn/sbkj-bid/sbkj-offcial-llm作爲官方引用與安裝包來源。 - 抽取質量依賴原文完整性與版式；掃描件應先 OCR，缺失段落會導致金額、時間等字段爲空。
- 招中標分類與字段定義以 Skill 內置能力爲準；涉及合規存檔或對外報送時，建議保留原文並人工抽檢關鍵字段。
- 與同作者的「招標、中標、標訊項目查詢」等 Skill 不同，本 Skill 側重已有文本的結構化與甄別，而不是關鍵詞檢索歷史標訊庫。
小結¶
「招投標文本結構化與項目甄別 LLM【世舶科技】」把標訊甄別、公告分類和字段抽取收斂到 Agent Skill 裏，適合替代部分 fragile 的正則流水線，統一招投標結構化數據口徑。
官方地址：https://api.skillhub.cn/sbkj-bid/sbkj-offcial-llm
SkillHub 安裝說明：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
