1. 投标团队的真实困境从找标讯到编标书哪些环节最耗人做投标的人都有体会真正累人的不是开标那天而是之前那段准备期。每天要盯政府采购网、公共资源交易平台、第三方聚合站点光是把这些渠道过一遍就要大半天。不同网站的信息格式还不一样要从一堆公告里挑出真正符合公司资质和业务方向的项目得逐条核对资质等级、预算金额、报名截止时间。等招标文件到手少则十几页多则上百页技术方案、资质条件、商务条款、评分标准每一条都得理解清楚稍有遗漏就可能废标。我所在的团队过去两个月一直在试 OpenClaw 这个开源 AI 助手想看看它能不能在投标场景里真正省点力气。结论是能但要用对方法。核心思路是把重复性的检索、拆解、比对工作封装成可复用的 Skill再通过 TaoToken 统一 Key 和 API 通道接入模型能力让整条链路从商机发现到初稿编标跑通。这篇文章面向的是投标专员、商务经理、以及想用 AI 提效的中小投标团队。我会给出可复制的 Skill 配置片段、商机匹配和标书生成的验证步骤以及实际跑下来遇到的报错和排查方法。你不需要是程序员只要能改 JSON 配置文件、会发 HTTP 请求就能跟着做。先说清楚 OpenClaw 在投标场景里能做什么、不能做什么。能帮上的机械性的信息检索和筛选、标准化内容的生成和复用、格式和条款的初步检查、知识经验的积累和复用。帮不了或者帮得有限的高度定制化的技术方案撰写、涉及商业判断的投标策略、盖章清晰度这类依赖人眼判断的细节。把它当成效率工具而不是替代方案心态就对了。整条链路我拆成四段商机监控 Skill 负责每天定时抓取和筛选招标文件解析 Skill 负责提取评分标准和资质要求标前评分 Skill 负责生成资质对照表和应答点清单标书辅助撰写 Skill 负责按预设章节结构生成初稿。四段都通过 TaoToken 的 API 通道调用模型Key 统一管理不用每个 Skill 单独配。下面从 TaoToken 的前置准备开始一步步把配置和验证跑通。2. TaoToken 前置准备统一 Key 与 API 通道接入模型能力OpenClaw 本身不绑定模型它通过 API 调用外部模型能力。如果你每个 Skill 都单独配一个模型的 Key管理起来会很乱而且不同模型的计费和限流策略不一样排查问题也麻烦。TaoToken 的作用就是提供一个统一的 Key 和 API 通道把模型调用集中管理。2.1 注册与获取 API Key打开 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册账号后进入控制台。在控制台左侧找到「API Keys」菜单点进去创建一个新的 Key。创建时建议给 Key 起一个能区分用途的名字比如openclaw-bidding这样后面如果多个项目共用能快速定位是哪个 Key 在调用。创建完成后Key 只会显示一次复制下来保存到安全的地方。如果你用的是团队协作建议每个成员用独立的 Key方便按人统计用量和排查问题。2.2 确认 Base URL 和可用模型TaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api 这个地址不加任何 UTM 参数直接作为 Base URL 使用。在控制台的「模型对话」页面你可以先手动测试一下模型是否可用确认返回正常后再接入 OpenClaw。模型 ID 的格式通常是厂商/模型名比如anthropic/claude-sonnet-4-20250514这类。具体有哪些模型可用、当前计费是多少以控制台「模型对话」页面显示的为准。我建议在接入前先用「模型对话」发一条测试消息确认 Key 和模型都正常再去配 OpenClaw这样能把问题范围缩小。2.3 在 OpenClaw 中配置模型通道OpenClaw 的模型配置通常放在项目根目录的config目录下具体文件名可能是models.json或settings.json取决于你用的版本。下面是一个可复制的配置片段把 Base URL、Key、Model ID 三件套填进去{ model_providers: { taotoken: { base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, models: [ { id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514, name: Claude Sonnet 4, max_tokens: 8192 } ] } }, default_provider: taotoken, default_model: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 }注意api_key不要直接写死在配置文件里提交到代码仓库。如果你用 Git 管理 OpenClaw 配置建议把 Key 放到环境变量里配置文件里引用变量名。OpenClaw 支持${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法具体看你用的版本是否支持不支持的话就在启动脚本里注入。2.4 验证通道是否打通配置完成后不要急着写 Skill先用 OpenClaw 自带的命令行工具发一条测试请求。假设你的 OpenClaw 安装目录是~/openclaw执行cd ~/openclaw openclaw chat --provider taotoken --model anthropic/claude-sonnet-4-20250514 --message 回复通道正常如果返回类似「通道正常」的文本说明 Base URL、Key、Model ID 三件套都配对了。如果报错先看错误类型401 通常是 Key 不对或没生效连接超时通常是 Base URL 写错或网络问题模型不存在通常是 Model ID 拼错。这几个错误在第五节会详细对照排查。通道打通后就可以开始写 Skill 了。TaoToken 在这里的角色是「统一入口」后面所有 Skill 都走这个通道不用再单独配模型。3. 可复制配置商机筛选与编标 Skill 的 JSON 片段OpenClaw 的 Skill 本质是一个任务模板用 JSON 描述输入、处理步骤和输出格式。下面给出两个核心 Skill 的配置片段商机监控 Skill 和招标文件解析 Skill。你可以直接复制到 OpenClaw 的skills目录下改一下关键词和筛选条件就能用。3.1 商机监控 Skill 配置这个 Skill 的作用是每天定时抓取多个渠道的招标公告按你设定的条件筛选输出结构化表格。配置文件命名为bid_monitor.json{ name: bid_monitor, description: 每日抓取招标公告并按资质和地区筛选, schedule: 0 8 * * *, inputs: { keywords: [桥梁工程, 市政道路, 施工总承包], regions: [浙江省, 江苏省, 上海市], qualification: 建筑工程施工总承包一级, min_budget: 5000000 }, steps: [ { action: fetch, sources: [ https://www.ccgp.gov.cn/, https://www.ggzy.gov.cn/, https://zfcg.czt.zj.gov.cn/ ], extract: [项目名称, 预算金额, 报名截止时间, 资质要求, 采购单位] }, { action: filter, conditions: { keyword_match: any, region_match: any, budget_gte: 5000000, qualification_contains: 施工总承包一级 } }, { action: format, output: table, columns: [项目名称, 预算金额, 报名截止时间, 资质要求, 匹配度] } ], model: { provider: taotoken, id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 } }schedule字段用的是 cron 表达式0 8 * * *表示每天早上 8 点跑一次。sources里列的是抓取渠道你可以按自己关注的地区增删。filter里的条件按你的实际资质和业务方向改比如把qualification_contains改成你公司持有的资质名称。3.2 招标文件解析 Skill 配置这个 Skill 的作用是读取招标文件提取评分标准、资质要求、应答点生成检查清单。配置文件命名为bid_parser.json{ name: bid_parser, description: 解析招标文件并生成评分标准与应答点清单, inputs: { file_path: {{tender_file}}, output_format: markdown }, steps: [ { action: read, format: [pdf, docx], chunk_size: 4000 }, { action: extract, targets: [ 资质要求, 评分标准, 商务条款, 技术方案要求, 签字盖章要求, 废标条款 ] }, { action: generate, outputs: [ 资质对照表, 评分项拆解表, 应答点清单, 格式检查清单 ] } ], model: { provider: taotoken, id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 } }chunk_size控制每次送给模型的文本长度招标文件长的话会分多次处理最后合并结果。targets里列的是要提取的关键信息你可以按项目类型增删比如工程类项目加上「施工组织设计要求」服务类项目加上「服务方案要求」。3.3 标前评分 Skill 配置这个 Skill 把评分标准和公司资源做对照生成资质预打分表。配置文件命名为bid_scoring.json{ name: bid_scoring, description: 根据评分标准生成资质对照与预打分, inputs: { scoring_criteria: {{parsed_criteria}}, company_resources: {{company_profile}} }, steps: [ { action: match, logic: 逐条对照评分项与公司资源标注满足/不满足/待补充 }, { action: score, method: 按评分标准权重计算预估得分 }, { action: output, format: table, columns: [评分项, 分值, 公司现状, 是否满足, 预估得分, 备注] } ], model: { provider: taotoken, id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 } }company_resources指向一份公司资质和业绩的结构化文件建议用 JSON 维护比如{ qualifications: [ {name: 建筑工程施工总承包一级, valid_until: 2027-12-31}, {name: 市政公用工程施工总承包二级, valid_until: 2026-06-30} ], projects: [ {name: 某桥梁工程, amount: 62000000, year: 2023, type: 桥梁}, {name: 某道路工程, amount: 48000000, year: 2024, type: 道路} ], personnel: [ {name: 张三, cert: 一级建造师建筑, title: 中级, valid_until: 2028-03-31} ] }这份文件维护得越细AI 打分的准确度越高。建议每季度更新一次把新中标的业绩和人员证书变动补进去。3.4 标书辅助撰写 Skill 配置这个 Skill 按预设章节结构生成标书初稿。配置文件命名为bid_writer.json{ name: bid_writer, description: 按章节结构生成投标文件初稿, inputs: { tender_requirements: {{parsed_criteria}}, company_profile: {{company_profile}}, template: construction_bid }, steps: [ { action: outline, sections: [ 投标函, 法定代表人身份证明, 授权委托书, 商务标, 技术标, 施工组织设计, 项目管理机构, 业绩证明 ] }, { action: generate, per_section: true, reference: [tender_requirements, company_profile] }, { action: review, checks: [格式一致性, 评分项覆盖, 资质引用准确性] } ], model: { provider: taotoken, id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 } }template字段指向一个章节模板你可以按项目类型建多个模板比如construction_bid、service_bid、it_bid。per_section设为 true 表示逐章节生成避免一次性生成太长导致模型输出截断。四个 Skill 配好后整条链路就搭起来了。下面验证一下实际跑的效果。4. 验证请求与成功结果从商机发现到初稿编标跑通配置写完不代表能跑通得实际发请求验证。我按链路顺序把每一步的验证命令和预期结果列出来。4.1 验证商机监控 Skill先手动触发一次商机监控看能不能抓到数据并筛选出结果cd ~/openclaw openclaw skill run bid_monitor --input {keywords:[桥梁工程],regions:[浙江省],min_budget:5000000}预期输出是一张表格类似项目名称预算金额报名截止时间资质要求匹配度某市跨江桥梁工程施工8200万2025-07-15施工总承包一级高某区市政道路改造5600万2025-07-20施工总承包二级及以上中如果输出为空先检查sources里的网址是否可访问再检查filter条件是不是设得太严。我试过把min_budget设成 5000 万结果一个都没匹配上后来降到 3000 万才有结果。条件要按实际市场情况调。4.2 验证招标文件解析 Skill拿一份真实的招标文件测试解析openclaw skill run bid_parser --input {file_path:./samples/tender_2025_001.pdf,output_format:markdown}预期输出包含四部分资质对照表、评分项拆解表、应答点清单、格式检查清单。评分项拆解表应该长这样评分项分值评分标准公司现状预估得分施工组织设计20方案完整、针对性强有类似项目模板16人员配备15项目经理一级建造师中级职称建造师有职称缺10业绩20近三年5000万以上桥梁业绩有2个20这里要注意AI 提取的评分标准可能和原文有细微出入尤其是涉及政策术语的地方。我建议把 AI 输出的评分项和原文逐条对照一遍确认没有漏项或错项。这一步人工花 10 分钟能避免后面编标时踩坑。4.3 验证标前评分 Skill把上一步解析出的评分标准喂给标前评分 Skillopenclaw skill run bid_scoring --input {scoring_criteria:./output/parsed_criteria.json,company_resources:./data/company_profile.json}预期输出是一张预打分表列出每个评分项的满足情况和预估得分最后给出总分。如果总分低于招标文件要求的门槛或者和竞争对手比没优势就可以考虑放弃这个项目把精力放在更有把握的标上。4.4 验证标书辅助撰写 Skill最后测试标书初稿生成openclaw skill run bid_writer --input {tender_requirements:./output/parsed_criteria.json,company_profile:./data/company_profile.json,template:construction_bid}预期输出是一份 Markdown 格式的标书初稿按章节组织。生成后不要直接交先做三件事一是检查评分项是否都覆盖到了二是核对资质引用是否准确三是检查格式是否符合招标文件要求。AI 生成的初稿能省掉从零开始写的时间但校对和润色还是得人工来。4.5 整条链路的串联四个 Skill 单独跑通后可以用一个主流程把它们串起来openclaw pipeline run bid_pipeline --steps bid_monitor,bid_parser,bid_scoring,bid_writerbid_pipeline是一个 pipeline 配置文件定义步骤顺序和数据传递。这样每天早上跑一次就能从商机发现一路走到标书初稿。实际用下来标准化程度高的项目整条链路跑完大概 20 到 30 分钟人工再花 1 到 2 小时校对和补充比纯手工快不少。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth跑链路的过程中我踩过几个典型的坑这里按报错类型对照排查。5.1 401 Unauthorized报错信息类似Error: 401 Unauthorized - invalid api key原因通常是 Key 不对或没生效。排查步骤先确认 TaoToken 控制台里 Key 的状态是「启用」没有被禁用或删除再确认配置文件里api_key字段没有多余空格或换行如果 Key 放在环境变量里确认启动 OpenClaw 的 shell 能读到这个变量可以用echo $TAOTOKEN_API_KEY检查。还有一种情况是 Key 复制时漏了前缀或后缀重新复制一次。5.2 local proxy failed报错信息类似Error: local proxy failed - connection refused这个报错通常和网络配置有关。先确认 Base URL 写的是https://taotoken.net/api没有多写路径或参数。再确认本机没有配置额外的网络代理如果有先关掉再试。如果公司网络有防火墙限制确认taotoken.net在允许列表里。这个报错和 Key 无关纯粹是连接层的问题。5.3 reading choices 相关报错报错信息类似Error: reading choices - unexpected response format这个报错说明请求发出去了但返回的数据格式和 OpenClaw 预期的不一致。常见原因是 Model ID 写错了比如把anthropic/claude-sonnet-4-20250514写成了claude-sonnet-4导致模型找不到返回了错误格式。排查方法去 TaoToken 控制台的「模型对话」页面确认你要用的 Model ID 的准确写法复制过来替换。另外确认max_tokens没有超过模型上限超了也可能返回异常格式。5.4 OAuth 相关报错报错信息类似Error: OAuth token expired or invalid如果你用的是 Claude Code 或类似工具接入可能会遇到 OAuth 相关的报错。这类报错通常是因为认证方式配错了。OpenClaw 走的是 API Key 认证不是 OAuth所以如果你在配置里混用了 OAuth 的字段会报这个错。排查方法确认配置文件里只有api_key字段没有oauth_token或refresh_token之类的字段。如果你同时用 Claude CodeClaude Code 的配置和 OpenClaw 的配置要分开不要混在一个文件里。5.5 三件套检查清单遇到任何接入问题先按这个清单过一遍检查项正确值常见错误Base URLhttps://taotoken.net/api多写路径、加了 UTM 参数API Key控制台创建的 Key复制不全、有空格、已禁用Model ID控制台显示的完整 ID简写、拼错、用了不存在的模型这三项确认无误大部分接入问题都能解决。如果还是不行去 TaoToken 控制台的「接入文档」页面看最新的配置示例或者用「模型对话」页面手动测试确认是模型侧的问题还是 OpenClaw 侧的问题。6. 把链路用起来从一个小场景开始整条链路搭好后不建议一上来就全流程跑。先从一个小场景试起比如商机监控跑一周看看筛选出来的项目准不准再决定要不要扩展到解析和编标环节。我自己的经验是商机监控的匹配度在政府采购和公共资源项目上能到七八成企业自主招标的项目因为信息分散在各个集团官网抓取质量会差一些。但即便只省掉一半的筛选时间也已经值回投入了。标前评分这个环节容易被忽略但实际影响很大。提前知道自己在哪些评分项上丢分就能决定是补齐短板还是放弃项目。用 AI 做资质对照速度快、结构清晰比手工对 Excel 表靠谱。标书规范审查这块AI 能挑出明显的格式问题比如表格跨页没加表头、图表编号顺序有误、目录页码不对应。但盖章清晰度、签字笔迹规范这些依赖人眼判断的细节还是得人工把关。把 AI 审查当第一道关卡人工审核当最后把关两者结合效果最好。如果你团队每天被找标讯、编标书占去太多时间建议先从商机监控这个 Skill 开始配。跑通之后再逐步把解析、评分、撰写加进来。TaoToken 的 Key 和 API 通道统一管理后面加 Skill 不用重复配模型省事。需要看更多接入示例的话可以去 TaoToken 的接入文档页面里面有不同工具的配置片段。模型对话页面可以手动测试模型可用性API Keys 页面管理你的 Key。长期做编码和 Agent 类任务的团队可以看看 Coding Plan 的计费方式按用量选合适的方案。
1. 投标团队的真实困境从找标讯到编标书哪些环节最耗人做投标的人都有体会真正累人的不是开标那天而是之前那段准备期。每天要盯政府采购网、公共资源交易平台、第三方聚合站点光是把这些渠道过一遍就要大半天。不同网站的信息格式还不一样要从一堆公告里挑出真正符合公司资质和业务方向的项目得逐条核对资质等级、预算金额、报名截止时间。等招标文件到手少则十几页多则上百页技术方案、资质条件、商务条款、评分标准每一条都得理解清楚稍有遗漏就可能废标。我所在的团队过去两个月一直在试 OpenClaw 这个开源 AI 助手想看看它能不能在投标场景里真正省点力气。结论是能但要用对方法。核心思路是把重复性的检索、拆解、比对工作封装成可复用的 Skill再通过 TaoToken 统一 Key 和 API 通道接入模型能力让整条链路从商机发现到初稿编标跑通。这篇文章面向的是投标专员、商务经理、以及想用 AI 提效的中小投标团队。我会给出可复制的 Skill 配置片段、商机匹配和标书生成的验证步骤以及实际跑下来遇到的报错和排查方法。你不需要是程序员只要能改 JSON 配置文件、会发 HTTP 请求就能跟着做。先说清楚 OpenClaw 在投标场景里能做什么、不能做什么。能帮上的机械性的信息检索和筛选、标准化内容的生成和复用、格式和条款的初步检查、知识经验的积累和复用。帮不了或者帮得有限的高度定制化的技术方案撰写、涉及商业判断的投标策略、盖章清晰度这类依赖人眼判断的细节。把它当成效率工具而不是替代方案心态就对了。整条链路我拆成四段商机监控 Skill 负责每天定时抓取和筛选招标文件解析 Skill 负责提取评分标准和资质要求标前评分 Skill 负责生成资质对照表和应答点清单标书辅助撰写 Skill 负责按预设章节结构生成初稿。四段都通过 TaoToken 的 API 通道调用模型Key 统一管理不用每个 Skill 单独配。下面从 TaoToken 的前置准备开始一步步把配置和验证跑通。2. TaoToken 前置准备统一 Key 与 API 通道接入模型能力OpenClaw 本身不绑定模型它通过 API 调用外部模型能力。如果你每个 Skill 都单独配一个模型的 Key管理起来会很乱而且不同模型的计费和限流策略不一样排查问题也麻烦。TaoToken 的作用就是提供一个统一的 Key 和 API 通道把模型调用集中管理。2.1 注册与获取 API Key打开 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册账号后进入控制台。在控制台左侧找到「API Keys」菜单点进去创建一个新的 Key。创建时建议给 Key 起一个能区分用途的名字比如openclaw-bidding这样后面如果多个项目共用能快速定位是哪个 Key 在调用。创建完成后Key 只会显示一次复制下来保存到安全的地方。如果你用的是团队协作建议每个成员用独立的 Key方便按人统计用量和排查问题。2.2 确认 Base URL 和可用模型TaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api 这个地址不加任何 UTM 参数直接作为 Base URL 使用。在控制台的「模型对话」页面你可以先手动测试一下模型是否可用确认返回正常后再接入 OpenClaw。模型 ID 的格式通常是厂商/模型名比如anthropic/claude-sonnet-4-20250514这类。具体有哪些模型可用、当前计费是多少以控制台「模型对话」页面显示的为准。我建议在接入前先用「模型对话」发一条测试消息确认 Key 和模型都正常再去配 OpenClaw这样能把问题范围缩小。2.3 在 OpenClaw 中配置模型通道OpenClaw 的模型配置通常放在项目根目录的config目录下具体文件名可能是models.json或settings.json取决于你用的版本。下面是一个可复制的配置片段把 Base URL、Key、Model ID 三件套填进去{ model_providers: { taotoken: { base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, models: [ { id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514, name: Claude Sonnet 4, max_tokens: 8192 } ] } }, default_provider: taotoken, default_model: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 }注意api_key不要直接写死在配置文件里提交到代码仓库。如果你用 Git 管理 OpenClaw 配置建议把 Key 放到环境变量里配置文件里引用变量名。OpenClaw 支持${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法具体看你用的版本是否支持不支持的话就在启动脚本里注入。2.4 验证通道是否打通配置完成后不要急着写 Skill先用 OpenClaw 自带的命令行工具发一条测试请求。假设你的 OpenClaw 安装目录是~/openclaw执行cd ~/openclaw openclaw chat --provider taotoken --model anthropic/claude-sonnet-4-20250514 --message 回复通道正常如果返回类似「通道正常」的文本说明 Base URL、Key、Model ID 三件套都配对了。如果报错先看错误类型401 通常是 Key 不对或没生效连接超时通常是 Base URL 写错或网络问题模型不存在通常是 Model ID 拼错。这几个错误在第五节会详细对照排查。通道打通后就可以开始写 Skill 了。TaoToken 在这里的角色是「统一入口」后面所有 Skill 都走这个通道不用再单独配模型。3. 可复制配置商机筛选与编标 Skill 的 JSON 片段OpenClaw 的 Skill 本质是一个任务模板用 JSON 描述输入、处理步骤和输出格式。下面给出两个核心 Skill 的配置片段商机监控 Skill 和招标文件解析 Skill。你可以直接复制到 OpenClaw 的skills目录下改一下关键词和筛选条件就能用。3.1 商机监控 Skill 配置这个 Skill 的作用是每天定时抓取多个渠道的招标公告按你设定的条件筛选输出结构化表格。配置文件命名为bid_monitor.json{ name: bid_monitor, description: 每日抓取招标公告并按资质和地区筛选, schedule: 0 8 * * *, inputs: { keywords: [桥梁工程, 市政道路, 施工总承包], regions: [浙江省, 江苏省, 上海市], qualification: 建筑工程施工总承包一级, min_budget: 5000000 }, steps: [ { action: fetch, sources: [ https://www.ccgp.gov.cn/, https://www.ggzy.gov.cn/, https://zfcg.czt.zj.gov.cn/ ], extract: [项目名称, 预算金额, 报名截止时间, 资质要求, 采购单位] }, { action: filter, conditions: { keyword_match: any, region_match: any, budget_gte: 5000000, qualification_contains: 施工总承包一级 } }, { action: format, output: table, columns: [项目名称, 预算金额, 报名截止时间, 资质要求, 匹配度] } ], model: { provider: taotoken, id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 } }schedule字段用的是 cron 表达式0 8 * * *表示每天早上 8 点跑一次。sources里列的是抓取渠道你可以按自己关注的地区增删。filter里的条件按你的实际资质和业务方向改比如把qualification_contains改成你公司持有的资质名称。3.2 招标文件解析 Skill 配置这个 Skill 的作用是读取招标文件提取评分标准、资质要求、应答点生成检查清单。配置文件命名为bid_parser.json{ name: bid_parser, description: 解析招标文件并生成评分标准与应答点清单, inputs: { file_path: {{tender_file}}, output_format: markdown }, steps: [ { action: read, format: [pdf, docx], chunk_size: 4000 }, { action: extract, targets: [ 资质要求, 评分标准, 商务条款, 技术方案要求, 签字盖章要求, 废标条款 ] }, { action: generate, outputs: [ 资质对照表, 评分项拆解表, 应答点清单, 格式检查清单 ] } ], model: { provider: taotoken, id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 } }chunk_size控制每次送给模型的文本长度招标文件长的话会分多次处理最后合并结果。targets里列的是要提取的关键信息你可以按项目类型增删比如工程类项目加上「施工组织设计要求」服务类项目加上「服务方案要求」。3.3 标前评分 Skill 配置这个 Skill 把评分标准和公司资源做对照生成资质预打分表。配置文件命名为bid_scoring.json{ name: bid_scoring, description: 根据评分标准生成资质对照与预打分, inputs: { scoring_criteria: {{parsed_criteria}}, company_resources: {{company_profile}} }, steps: [ { action: match, logic: 逐条对照评分项与公司资源标注满足/不满足/待补充 }, { action: score, method: 按评分标准权重计算预估得分 }, { action: output, format: table, columns: [评分项, 分值, 公司现状, 是否满足, 预估得分, 备注] } ], model: { provider: taotoken, id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 } }company_resources指向一份公司资质和业绩的结构化文件建议用 JSON 维护比如{ qualifications: [ {name: 建筑工程施工总承包一级, valid_until: 2027-12-31}, {name: 市政公用工程施工总承包二级, valid_until: 2026-06-30} ], projects: [ {name: 某桥梁工程, amount: 62000000, year: 2023, type: 桥梁}, {name: 某道路工程, amount: 48000000, year: 2024, type: 道路} ], personnel: [ {name: 张三, cert: 一级建造师建筑, title: 中级, valid_until: 2028-03-31} ] }这份文件维护得越细AI 打分的准确度越高。建议每季度更新一次把新中标的业绩和人员证书变动补进去。3.4 标书辅助撰写 Skill 配置这个 Skill 按预设章节结构生成标书初稿。配置文件命名为bid_writer.json{ name: bid_writer, description: 按章节结构生成投标文件初稿, inputs: { tender_requirements: {{parsed_criteria}}, company_profile: {{company_profile}}, template: construction_bid }, steps: [ { action: outline, sections: [ 投标函, 法定代表人身份证明, 授权委托书, 商务标, 技术标, 施工组织设计, 项目管理机构, 业绩证明 ] }, { action: generate, per_section: true, reference: [tender_requirements, company_profile] }, { action: review, checks: [格式一致性, 评分项覆盖, 资质引用准确性] } ], model: { provider: taotoken, id: anthropic/claude-sonnet-4-20250514 } }template字段指向一个章节模板你可以按项目类型建多个模板比如construction_bid、service_bid、it_bid。per_section设为 true 表示逐章节生成避免一次性生成太长导致模型输出截断。四个 Skill 配好后整条链路就搭起来了。下面验证一下实际跑的效果。4. 验证请求与成功结果从商机发现到初稿编标跑通配置写完不代表能跑通得实际发请求验证。我按链路顺序把每一步的验证命令和预期结果列出来。4.1 验证商机监控 Skill先手动触发一次商机监控看能不能抓到数据并筛选出结果cd ~/openclaw openclaw skill run bid_monitor --input {keywords:[桥梁工程],regions:[浙江省],min_budget:5000000}预期输出是一张表格类似项目名称预算金额报名截止时间资质要求匹配度某市跨江桥梁工程施工8200万2025-07-15施工总承包一级高某区市政道路改造5600万2025-07-20施工总承包二级及以上中如果输出为空先检查sources里的网址是否可访问再检查filter条件是不是设得太严。我试过把min_budget设成 5000 万结果一个都没匹配上后来降到 3000 万才有结果。条件要按实际市场情况调。4.2 验证招标文件解析 Skill拿一份真实的招标文件测试解析openclaw skill run bid_parser --input {file_path:./samples/tender_2025_001.pdf,output_format:markdown}预期输出包含四部分资质对照表、评分项拆解表、应答点清单、格式检查清单。评分项拆解表应该长这样评分项分值评分标准公司现状预估得分施工组织设计20方案完整、针对性强有类似项目模板16人员配备15项目经理一级建造师中级职称建造师有职称缺10业绩20近三年5000万以上桥梁业绩有2个20这里要注意AI 提取的评分标准可能和原文有细微出入尤其是涉及政策术语的地方。我建议把 AI 输出的评分项和原文逐条对照一遍确认没有漏项或错项。这一步人工花 10 分钟能避免后面编标时踩坑。4.3 验证标前评分 Skill把上一步解析出的评分标准喂给标前评分 Skillopenclaw skill run bid_scoring --input {scoring_criteria:./output/parsed_criteria.json,company_resources:./data/company_profile.json}预期输出是一张预打分表列出每个评分项的满足情况和预估得分最后给出总分。如果总分低于招标文件要求的门槛或者和竞争对手比没优势就可以考虑放弃这个项目把精力放在更有把握的标上。4.4 验证标书辅助撰写 Skill最后测试标书初稿生成openclaw skill run bid_writer --input {tender_requirements:./output/parsed_criteria.json,company_profile:./data/company_profile.json,template:construction_bid}预期输出是一份 Markdown 格式的标书初稿按章节组织。生成后不要直接交先做三件事一是检查评分项是否都覆盖到了二是核对资质引用是否准确三是检查格式是否符合招标文件要求。AI 生成的初稿能省掉从零开始写的时间但校对和润色还是得人工来。4.5 整条链路的串联四个 Skill 单独跑通后可以用一个主流程把它们串起来openclaw pipeline run bid_pipeline --steps bid_monitor,bid_parser,bid_scoring,bid_writerbid_pipeline是一个 pipeline 配置文件定义步骤顺序和数据传递。这样每天早上跑一次就能从商机发现一路走到标书初稿。实际用下来标准化程度高的项目整条链路跑完大概 20 到 30 分钟人工再花 1 到 2 小时校对和补充比纯手工快不少。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth跑链路的过程中我踩过几个典型的坑这里按报错类型对照排查。5.1 401 Unauthorized报错信息类似Error: 401 Unauthorized - invalid api key原因通常是 Key 不对或没生效。排查步骤先确认 TaoToken 控制台里 Key 的状态是「启用」没有被禁用或删除再确认配置文件里api_key字段没有多余空格或换行如果 Key 放在环境变量里确认启动 OpenClaw 的 shell 能读到这个变量可以用echo $TAOTOKEN_API_KEY检查。还有一种情况是 Key 复制时漏了前缀或后缀重新复制一次。5.2 local proxy failed报错信息类似Error: local proxy failed - connection refused这个报错通常和网络配置有关。先确认 Base URL 写的是https://taotoken.net/api没有多写路径或参数。再确认本机没有配置额外的网络代理如果有先关掉再试。如果公司网络有防火墙限制确认taotoken.net在允许列表里。这个报错和 Key 无关纯粹是连接层的问题。5.3 reading choices 相关报错报错信息类似Error: reading choices - unexpected response format这个报错说明请求发出去了但返回的数据格式和 OpenClaw 预期的不一致。常见原因是 Model ID 写错了比如把anthropic/claude-sonnet-4-20250514写成了claude-sonnet-4导致模型找不到返回了错误格式。排查方法去 TaoToken 控制台的「模型对话」页面确认你要用的 Model ID 的准确写法复制过来替换。另外确认max_tokens没有超过模型上限超了也可能返回异常格式。5.4 OAuth 相关报错报错信息类似Error: OAuth token expired or invalid如果你用的是 Claude Code 或类似工具接入可能会遇到 OAuth 相关的报错。这类报错通常是因为认证方式配错了。OpenClaw 走的是 API Key 认证不是 OAuth所以如果你在配置里混用了 OAuth 的字段会报这个错。排查方法确认配置文件里只有api_key字段没有oauth_token或refresh_token之类的字段。如果你同时用 Claude CodeClaude Code 的配置和 OpenClaw 的配置要分开不要混在一个文件里。5.5 三件套检查清单遇到任何接入问题先按这个清单过一遍检查项正确值常见错误Base URLhttps://taotoken.net/api多写路径、加了 UTM 参数API Key控制台创建的 Key复制不全、有空格、已禁用Model ID控制台显示的完整 ID简写、拼错、用了不存在的模型这三项确认无误大部分接入问题都能解决。如果还是不行去 TaoToken 控制台的「接入文档」页面看最新的配置示例或者用「模型对话」页面手动测试确认是模型侧的问题还是 OpenClaw 侧的问题。6. 把链路用起来从一个小场景开始整条链路搭好后不建议一上来就全流程跑。先从一个小场景试起比如商机监控跑一周看看筛选出来的项目准不准再决定要不要扩展到解析和编标环节。我自己的经验是商机监控的匹配度在政府采购和公共资源项目上能到七八成企业自主招标的项目因为信息分散在各个集团官网抓取质量会差一些。但即便只省掉一半的筛选时间也已经值回投入了。标前评分这个环节容易被忽略但实际影响很大。提前知道自己在哪些评分项上丢分就能决定是补齐短板还是放弃项目。用 AI 做资质对照速度快、结构清晰比手工对 Excel 表靠谱。标书规范审查这块AI 能挑出明显的格式问题比如表格跨页没加表头、图表编号顺序有误、目录页码不对应。但盖章清晰度、签字笔迹规范这些依赖人眼判断的细节还是得人工把关。把 AI 审查当第一道关卡人工审核当最后把关两者结合效果最好。如果你团队每天被找标讯、编标书占去太多时间建议先从商机监控这个 Skill 开始配。跑通之后再逐步把解析、评分、撰写加进来。TaoToken 的 Key 和 API 通道统一管理后面加 Skill 不用重复配模型省事。需要看更多接入示例的话可以去 TaoToken 的接入文档页面里面有不同工具的配置片段。模型对话页面可以手动测试模型可用性API Keys 页面管理你的 Key。长期做编码和 Agent 类任务的团队可以看看 Coding Plan 的计费方式按用量选合适的方案。
