随着 ChatGPT、DeepSeek 等大模型逐渐进入日常工作，越来越多的人开始尝试用 AI 写方案、整理材料、分析文档。

但实际使用一段时间后会发现一个问题：

真正复杂的工作，往往不是“让 AI 帮我写一段文字”这么简单。

比如做一个售前项目，需要先理解客户需求、分析痛点、整理调研问题，再形成技术架构和汇报方案；

做一份技术标书，需要阅读招标文件、提取评分项、规划目录、编写几十甚至上百个章节，还要检查内容是否遗漏、前后是否一致；

而项目做完以后，又可能需要整理软件著作权、专利交底书、项目复盘材料。

这些工作本质上都不是一次对话，而是一条完整的工作流。

这也是 禹都AI解决方案助手（YuduBid） 想解决的问题。

它不是单纯再做一个 AI 聊天界面，而是尝试把大模型真正放进售前、招投标、项目管理、科研写作和技术成果整理的实际工作流程中。

项目地址： GitHub - liwg1995/YuduBid
项目官网： https://bid.olei.me
开源协议： AGPL-3.0
支持平台： Windows / macOS

01. 禹都AI解决方案助手是什么？

先来看一下软件目前的整体界面。

禹都AI解决方案助手是一款面向中文办公、解决方案和技术文档场景设计的本地 AI 桌面工作台。

目前已经覆盖：

从定位上来说，它更像：

AI 能力 + 工作流 + 文档引擎 + 本地数据 + 项目管理

组成的一套解决方案工作台。

而不仅仅是一个大模型客户端。

02. 为什么不是直接用 ChatGPT 或 DeepSeek？

这可能也是很多人看到这个项目之后的第一个问题：

我直接把文档丢给大模型不就行了吗？

当然可以。

如果只是总结几页材料，或者生成一段文字，直接聊天是最简单的方式。

但一旦面对长周期、复杂项目，问题就出现了。

简单对比一下：

普通 AI 工具解决的是：

我问一个问题
     ↓
AI 回答

而禹都AI解决方案助手更关注：

导入资料
   ↓
理解项目
   ↓
建立项目
   ↓
分析内容
   ↓
生成成果
   ↓
自动检查
   ↓
人工修改
   ↓
版本沉淀
   ↓
Word 交付

两者并不是谁替代谁的问题。

而是使用场景不同。

03. 一套工作台，覆盖解决方案全生命周期

如果把目前这些功能放到一起，会发现它们其实可以串成一条完整链路。

flowchart LR
    A[客户机会] --> B[售前工作台]
    B --> C[需求分析]
    C --> D[技术方案]
    D --> E[招投标]
    E --> F[项目实施]
    F --> G[项目管理]
    G --> H[项目交付]
    H --> I[成果沉淀]
    I --> J[软件著作权]
    I --> K[国家专利]
    I --> L[知识资产]

这也是我认为这个项目目前比较有意思的地方。

它已经不只是围绕“写标书”做功能，而是在逐渐向整个解决方案生命周期扩展。

04. 第一站：售前工作台

很多技术项目真正的起点，并不是招投标。

而是售前。

客户可能只给了一份建设要求、几份会议纪要，甚至只是口头描述了一些需求。

售前人员要做的是从这些碎片化的信息中逐步搞清楚：

• 客户现在是什么情况？

• 为什么要建设？

• 最大的问题在哪里？

• 真正的需求是什么？

• 应该采用什么技术路径？

• 下一次交流还要问哪些问题？

• 最终怎么向客户汇报？

因此，YuduBid 单独设计了售前工作台。

售前项目可以导入客户已有资料，也可以手动录入已有信息。

然后逐渐形成：

flowchart LR
    A[客户材料] --> B[客户画像]
    B --> C[痛点分析]
    C --> D[需求分析]
    D --> E[调研问题]
    E --> F[技术路径]
    F --> G[架构草稿]
    G --> H[汇报页纲]
    H --> I[售前方案]

这里 AI 扮演的已经不只是“写东西”的角色。

而是开始参与：

理解问题 → 梳理问题 → 形成思路 → 组织方案

这个过程。

05. 核心场景：技术标书

招投标仍然是目前 YuduBid 中非常核心的一块能力。

传统方式做一份技术标书，往往需要经历：

阅读招标文件 → 提取技术要求 → 看评分标准 → 设计目录 → 找历史方案 → 复制修改 → 编写正文 → 检查遗漏 → 统一格式。

如果技术部分有几百页，这个过程的工作量会非常大。

YuduBid 将这一过程拆成了一条明确的工作流。

STEP 01：导入招标文件

首先将招标文件或者技术部分资料导入系统。

系统先对原始文件进行解析，为后续的大模型分析建立上下文。

STEP 02：分析招标内容

解析完成后，再让 AI 对其中真正重要的信息进行结构化提取。

例如：

• 项目背景

• 建设目标

• 技术要求

• 功能要求

• 性能指标

• 评分标准

• 服务要求

• 约束条件

• 潜在风险项

相比直接问：

“帮我总结一下这份招标文件。”

这种方式更强调：

分析结果最终要服务于后续投标。

STEP 03：生成技术方案目录

在理解招标文件以后，进入方案目录设计。

目录既可以自由生成，也可以根据评分要求组织。

一个很重要的思路是：

投标文件不是写得越多越好，而是需要明确回答招标人关心的问题。

因此目录设计本身就是技术响应的一部分。

06. 全局事实：解决长文档前后矛盾的问题

使用 AI 写长篇方案时，经常会遇到一个非常现实的问题：

前面和后面说的不一样。

例如：

第 2 章：采用 Kubernetes 架构
第 6 章：系统采用 Docker Swarm

或者：

前文：部署 10 台服务器
后文：配置 12 台服务器

对于几十万字的技术方案，这种问题非常麻烦。

因此 YuduBid 在正式生成正文之前加入了全局事实设定。

核心项目事实先统一下来：

项目名称
建设目标
总体架构
技术路线
产品型号
数量配置
部署方式
关键指标
……

后续不同章节都尽可能围绕这些统一事实展开。

它其实是在尝试解决大模型长文档中的一个关键问题：

跨章节一致性。

07. 从“生成一段文字”升级到“生成整份方案”

进入正文生成以后，系统不再只是生成一整坨文本。

而是按照已经规划好的目录逐章节执行。

正文生成过程中还可以配置：

• 单章节字数

• 表格要求

• 生成并发数

• 技术图表

• AI 生图

• Mermaid 图

• 内容审计

因此完整链路更接近：

flowchart TD
    A[招标文件] --> B[文件解析]
    B --> C[关键要求提取]
    C --> D[技术目录]
    D --> E[全局事实]
    E --> F[章节生成]
    F --> G[技术图表]
    G --> H[一致性审计]
    H --> I{是否存在问题}
    I -- 是 --> J[自动修复/重新生成]
    J --> H
    I -- 否 --> K[人工编辑]
    K --> L[Word 导出]

这就开始有点像一个文档生产流水线了。

08. AI 不应该“一生成就完事”

我一直觉得 AI 文档工具有一个很容易走偏的方向：

追求“一键生成 10 万字”。

但对于真正要交付的文档来说：

生成只是开始。

真正重要的还有：

• 有没有漏项？

• 技术路线是不是统一？

• 章节之间有没有矛盾？

• 有没有明显重复？

• 有没有写错关键数据？

• 能不能人工修改？

• 修改以后能不能保留？

• 能不能导出一个真正能用的 Word？

所以 YuduBid 在生成之后仍然提供了编辑、扩写、重新生成、审计等操作。

最终目标不是：

“AI 写完了。”

而是：

“这份东西真的可以交付了。”

09. 公文写作

除了技术方案以外，项目还提供了独立的公文写作模块。

主要面向：

• 通知

• 报告

• 请示

• 函

• 工作方案

• 总结材料

等中文办公场景。

普通 AI 写作往往只是关注内容。

而公文还必须考虑：

文种、结构、语气、格式和上下文。

因此这里除了生成，还提供：

• 智能起草

• 模板

• 草稿导入

• 定向改写

• 格式检查

• 降 AI 味

• 历史版本

• Word 导出

它更接近一个：

起草助手 + 修改助手 + 审阅助手。

10. 论文导师

YuduBid 目前还加入了一个比较完整的论文导师模块。

这里的定位并不是：

输入一个题目，然后 AI 自动帮你造一篇论文。

而是希望围绕真实论文过程进行辅助。

例如：

它更适合被理解成：

AI 论文项目管理 + 研究辅助工具。

真实的数据、实验、研究过程仍然需要由用户自己完成。

11. 课题申报

课题申报是另一个非常典型的“不能只靠一次 Prompt”的场景。

真正的课题申报需要同时考虑：

政策方向
+
选题价值
+
研究背景
+
国内外现状
+
研究目标
+
研究内容
+
技术路线
+
创新点
+
研究基础
+
团队能力
+
计划安排
+
预期成果

因此系统采用的思路是：

先建档 → 再诊断 → 再选题 → 再撰写 → 最后评审。

而不是直接点击“一键生成申报书”。

目前还包括：

• 政策分析

• 课题选题

• 分模块生成

• 批量生成

• 内容检查

• 内容优化

• 八维质量检查

• 字段检查

• 模板栏目匹配

• 评审优化

• 答辩准备

对于教师、科研人员以及经常申报项目的人来说，这类工作流会比单纯的 AI 对话更实用。

12. 项目管理：中标之后，工作才刚刚开始

解决方案工作并不会因为中标而结束。

相反，中标以后才是真正项目实施的开始。

所以 YuduBid 又增加了项目管理工作台。

项目被划分成多个阶段：

不同阶段产生的成果可以独立导出，也可以最终整理为完整的项目材料。

这一步让 YuduBid 从：

AI 文档生成器

进一步变成：

AI 项目工作台。

13. 项目做完，还能继续产出软著和专利

一个软件项目开发完成以后，其价值并不会停止在“项目交付”。

项目中已经产生了大量：

• 代码

• 架构设计

• 产品说明

• 技术文档

• 算法

• 业务流程

• 创新方法

这些实际上都可以继续沉淀。

软件著作权

软著模块可以基于已有代码和项目资料，进一步整理：

• 软件信息

• 源代码材料

• 使用说明

• 软件手册

• 申请相关材料

减少大量重复复制和格式整理工作。

国家专利

专利模块则关注另一个问题：

一个已经完成的软件项目中，到底有哪些东西值得申请专利？

系统尝试从：

代码
+
项目资料
+
技术方案
+
架构设计
+
关键算法

中进一步寻找可能的创新点。

再经过：

技术分析
   ↓
创新点挖掘
   ↓
专利方向
   ↓
交底书
   ↓
查新分析
   ↓
修改完善

最终形成可以继续交给专业人员处理的技术材料。

14. 模型并没有写死

这是我比较喜欢这个项目的一点。

YuduBid 并没有把业务能力和某一个特定模型完全绑定。

用户可以自行配置文本模型、生图模型以及部分文档解析能力。

从架构上可以理解成：

flowchart TB
    A[禹都AI解决方案助手]

    A --> B[业务工作流]
    A --> C[文档处理]
    A --> D[本地项目数据]

    B --> E[文本模型接口]
    B --> F[图像模型接口]
    C --> G[文件解析能力]

    E --> H[模型服务 A]
    E --> I[模型服务 B]
    E --> J[OpenAI Compatible API]
    E --> K[私有模型]

    F --> L[生图服务]

也就是说：

模型负责智能，YuduBid 负责业务。

以后模型升级了，不一定要把整个软件重新做一遍。

换一个 API，业务流程仍然可以继续使用。

15. 为什么选择桌面端，而不是全部放到云端？

YuduBid 当前采用 Electron 构建桌面客户端。

一个非常重要的原因是：

很多解决方案工作涉及的资料并不适合全部交给一个在线 SaaS 平台管理。

比如：

• 客户内部资料

• 未公开技术方案

• 投标文件

• 企业代码

• 项目合同

• 科研材料

• 专利技术内容

YuduBid 将：

项目、草稿、资料和任务状态

主要组织在本地工作区中。

模型能力再通过用户自行配置的 API 获取。

这使整个软件形成一种比较有意思的形态：

            云端 / 私有模型
                   ↑
                   │ API
                   │
        ┌──────────┴──────────┐
        │ 禹都AI解决方案助手     │
        │                     │
        │   AI 工作流引擎       │
        │   文档处理能力        │
        │   项目管理            │
        │   本地数据库          │
        └──────────┬──────────┘
                   │
               本地资料

对于未来接入：

• 企业私有模型

• 内部知识库

• 本地大模型

• RAG

• 内网 API

也留下了空间。

16. 长时间任务放到后台运行

大模型写一个回答可能只需要几十秒。

但生成一整份技术方案完全不是一个量级。

其中可能包含：

40 个章节生成
+
40 个章节检查
+
内容修复
+
技术图生成
+
Word 处理

整个过程可能需要较长时间。

因此 YuduBid 提供了后台任务能力。

生成任务运行以后，用户可以继续切换页面处理其他事情。

这实际上是 AI 应用从：

聊天模式

向：

任务模式

演进的一个表现。

17. 最后一定要形成真正可以交付的文件

我认为 AI 办公工具最终非常重要的一点是：

不能只停留在聊天结果。

真正工作的时候，我们最终还是需要：

• Word 文档

• 汇报材料

• 项目方案

• 技术文件

• 申报材料

• 说明书

• 专利交底书

所以 YuduBid 很多模块最后都会回到一个非常现实的功能：

Word 导出。

用户可以继续在 Word 中修改、排版、审核，并最终形成正式成果。

这也是整个项目比较明确的一个设计理念：

AI 的价值，不只是回答了什么问题，而是最终帮助我们完成了什么工作。

18. 技术上是怎么做的？

如果你是一名开发者，可能更关心它到底是不是简单套了一个网页。

整体技术栈大致如下：

从结构上看，它其实正在形成：

flowchart TB

    UI[React 桌面界面]

    UI --> WF[业务工作流]
    UI --> PM[项目管理]
    UI --> DOC[文档编辑器]

    WF --> AI[AI 能力层]
    WF --> TASK[后台任务系统]

    AI --> LLM[文本大模型]
    AI --> IMG[图像模型]

    DOC --> PARSE[文件解析]
    DOC --> MERMAID[Mermaid]
    DOC --> WORD[Word 引擎]

    PM --> DB[(SQLite 本地数据库)]

    TASK --> DB
    WF --> DB

    WORD --> OUT[最终交付文件]

所以严格来说，它不是：

AI + 一个输入框。

而更接近：

桌面应用 + 工作流 + 文档引擎 + 本地数据库 + 大模型。

19. 哪些人比较适合使用？

如果你的工作属于下面这些类型，那么 YuduBid 会比较有参考价值：

特别是对于售前、解决方案和招投标从业者而言：

很多功能并不是为了“展示 AI 有多聪明”。

而是针对每天真实存在的重复工作设计的。

20. 这个项目目前的优点和不足

任何开源项目都不应该只谈优点。

从目前的产品形态来看，我认为 YuduBid 比较明显的特点如下。

优点

1. 场景比较垂直

不是通用聊天机器人，而是真正围绕售前、标书、公文、项目、课题、软著、专利设计流程。

2. 本地工作区

项目和资料主要保存在本机，更适合技术文档场景。

3. 模型相对开放

不会把全部功能锁死在单一模型服务上。

4. 重视最终成果

很多流程最终可以回归 Word，而不是停留在 AI 对话记录。

5. 从单点工具逐渐形成完整工作链

售前 → 投标 → 项目 → 知识产权，这条路线很有继续扩展的空间。

目前仍需要继续完善的地方

1. 产品仍然处于快速迭代阶段

目前版本仍在 0.x 阶段，功能增加速度较快，一些体验还有继续打磨空间，后续会逐步稳定。

2. AI 质量仍然取决于模型

软件能够规范流程，但最终内容质量仍然与使用的大模型能力直接相关。

3. 长文档不可能完全无人审核

尤其是标书、课题、论文和专利等重要材料，AI 生成之后仍然需要人工核查。

4. 更深层的知识库能力还有扩展空间

未来如果进一步增强 RAG、项目知识关联、企业级知识库，会更有价值。

21. 我更看好它未来往哪个方向发展？

如果继续沿着现在的路线发展，我认为 YuduBid 最终最有意思的形态，并不是一个“AI 标书软件”。

而是：

一个面向解决方案团队的 AI 工作操作系统。

它可以逐渐变成：

mindmap
  root((YuduBid))
    售前
      客户画像
      需求调研
      技术方案
    招投标
      招标解析
      技术标书
      废标检查
    项目
      PRD
      计划
      风险
      交付
      复盘
    成果
      软著
      专利
      案例
    知识
      历史方案
      企业知识库
      RAG
    AI
      云端模型
      私有模型
      本地模型
      Agent

特别是未来如果继续增加：

• 企业知识库

• RAG

• Agent

• Skills

• 企业私有模型

• 工作流编排

• MCP

• 模板市场

• 团队协作

• 项目知识图谱

这套系统的想象空间还会更大。

22. 写在最后

大模型出现以后，我们已经不缺能够“生成文字”的 AI。

真正缺的可能是：

如何把 AI 放进实际工作。

一份几百页的技术标书，不是一个 Prompt。

一个持续几个月的售前项目，也不是一次聊天。

一个真正的软件项目更不是生成几个段落就结束。

真实工作需要：

资料
+
上下文
+
流程
+
任务
+
工具
+
AI
+
人工判断
+
最终成果

而这也是禹都AI解决方案助手目前正在尝试探索的方向。

它并不是想让 AI 取代售前工程师、解决方案工程师、项目经理或者科研人员。

更实际的目标是：

把大量重复、机械、耗时的资料整理和文档工作交给 AI，让人把时间重新放到理解问题、方案设计和真正的决策上。

项目目前仍在持续迭代中。

如果你也经常需要写技术方案、做标书、整理项目材料，或者只是对“大模型到底怎样才能真正进入办公工作流”这个问题感兴趣，可以体验一下。

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让 AI 不只帮我们“写点东西”，而是真正和我们一起把事情做完。