# 任务 T15 · 通用场景验证服务 > 这是本任务的说明书。**按第 1 节的顺序把该读的读完再动笔。** > 项目 `p488b1e` · test。路径里的项目编号和任务号要同时对上。 > 篇幅与结构标准对齐本门户「宁夏天地奔牛」定稿：成章撰文，两轮交稿。 | 项 | 值 | |---|---| | 任务号 | `T15` | | 项目 | `p488b1e` · test | | 类型 | 写作 | | 分类 | 技术 | | 评分 | 未单列 | | **目标篇幅** | **33 页**　≈ **29,700 字** | | 篇幅依据 | 按摘录规模估算的成章配额（约 900 字/页），不是清单勾选篇幅 | | 实质条款 | 75 条（另有办事项／表单格计入摘录总数） | | **论述下限** | 剥掉 SVG 后约 **30,000 字**（实质条×400 与配额 70% 取高） | | 负责人 | test1 | | 当前状态 | 未启动 | | 覆盖摘录 | 80 条 | > 本任务配额：**33 页 ≈ 29,700 字**。未达到成章结构与论述下限前，不算写完；宁可把实质条款写透，也不要用套话凑页。 ## 0. 版式与篇幅基准 合稿用固定版式估页： | 版式项 | 取值 | |---|---| | 纸张 / 页边距 | A4 · 上 22mm 下 20mm 左右各 18mm | | 正文 | 宋体约小四 · 行距 1.9 · 首行缩进 2 字 | | 标题 | 黑体，一级标题另起 | | 表格 / 图 | 整表、整图不从中间拆开 | - 数自己的字数时先去掉 `…`，SVG 标记不算正文。 - 离论述下限差一倍以上，先查是否漏了实质条款或只写了表、没写论述。 - 超出配额三成以上，在任务评论说明，不要自行删已回应内容。 - 约每 800–1200 字有一张图或一张表。 ## 0b. 两轮写法 1. **盖住摘录**：逐条对应，表可作索引，【待填】标清缺件。 2. **扩写成章**：按第 2 节结构补总述、分条论述、图与交件；表不能代替正文。 只交第 1 轮对照表，视为未完成。 ## 1. 必读顺序 用能取到全文的方式打开这些地址。只看摘要会把硬约束丢掉。 1. **全局工作指引** —— `/p/p488b1e/guide.md`（含成章写法与去机器腔） 2. **本文件** —— `/p/p488b1e/agent/t/T15/SKILL.md` 3. **本任务要回应的招标摘录** —— `/p/p488b1e/agent/t/T15/tender.md` 4. **关联任务** —— `/p/p488b1e/agent/t/T15/related.md` 一次拿全本任务材料：`/p/p488b1e/agent/t/T15/context.md`（第 2 到第 4 份合并）。 当前成稿的排版：`/p/p488b1e/preview?only=T15#sec-T15`。 上传的标书原件：`/p/p488b1e/tender`。 需要对照样章密度时，可打开本机天地奔牛预览：`/preview?only=T1#sec-T1`。 ## 2. 本任务要交什么 这是撰文任务。对齐天地奔牛定稿写法：**按章论述**，不要只用对照表勾选交差。 每条实质要求写出可核验的做法、界面与验收口径；办事项／表单格一句话落实或【待填】即可。 必须完成两轮：先盖住摘录，再扩写成章。 成章结构（缺段即未完成）： 1. `##` 定位与编制依据 2. `##` 总体应答口径／主线（可含总图） 3. `##` 分条应答（`###` 展开；表只作索引） 4. `##` 图示与流程（内联 SVG） 5. `##` 验收、交件与待补材料 式搜索，支持实时数据在线异常检测，并持续优化模型准确性。 需验证可针对报警提醒，提供原因分析、处置方法、备件准备建议。 通用场景验证服务 管理制度智能问答 管理制度是企业规范运营和合规管理的基石，具有数量繁多、更新频繁、专业性强、条文关联性密、理解门槛高等特点。传统制度查询与咨询存在检索不精准、解读不一致、响应速度慢、制度执行偏差、跨部门制度冲突等问题。 本场景围绕管理制度的应用效能提升，运用大模型自然语言理解、知识图谱构建、多模态文档解析等人工智能技术，建设一套覆盖管理制度体系的智能问答助手。构建管理制度知识库，统一纳管各类管理制度知识，实现管理制度内容的结构化、数据化，支撑公司业务合规运营。 须提供管理制度问答验证能力，包括但不限于： 须验证管理制度知识库建设能力，包含管理办法、实施细则、操作规程在内的制度条文知识，以及制度类别、适用范围、发布部门、条文关联关系的管理知识。 须验证制度智能问答能力，支持对制度条文的精准检索、语义解读与多文档跨制度咨询。 须验证制度关联分析能力，支持自动建立制度间的引用关系、逻辑校验。 须验证服务响应效率，支持制度查询与复杂咨询反馈时长较人工查阅模式明显缩短。 技术标准智能问答 技术标准是企业研发设计、生产制造和质量控制的准绳，具有专业门槛极高、数据图表密集、跨学科关联性强、更新迭代快、标准引用复杂等特点。传统技术标准查阅与应用存在查询费时费力、参数提取不准、条文解读分歧、新旧版本混用、设计选型合规性难校验等问题。 本场景围绕技术标准的应用效能提升，运用大语言模型、多模态文档解析、智能检索与匹配等人工智能技术，建设一套覆盖技术标准体系的智能问答助手。构建技术标准知识库，统一纳管各类技术标准知识，实现技术标准内容的结构化、数据化，并辅助技术标准编制，缩短技术标准编制周期，提高技术标准的使用便捷性。 须验证技术标准知识库建设能力，包含国家标准、行业标准、企业标准、设计手册在内的条文规范知识，以及技术参数限值、标准引用关系、版本更迭记录与典型合规案例在内的标准应用知识。 须验证标准智能问答能力，支持多轮对话式问答、历史版本制度问答。 需验证技术标准文件解析能力，支持表格、公式等半结构化内容提取，表格解析须达到单元格级精度。 须验证数据可视化能力，支持自动统计技术标准检索量、高频查询条款、用户活跃度。 标书智能问答 招投标文件是招投标过程中的纲领性文件，具有内容篇幅长、响应要求细、技术参数密、截止时间紧、废标条款隐蔽等特点。传统人工阅读与响应存在关键信息遗漏、条款解读偏差、投标风险识别不准、团队协作效率低下、历史投标经验复用难等问题。 本场景基于招标文件、历史投标文件、评分标准、企业资质库构建高质量标书数据集，通过大语言模型、多模态文档解析、智能检索与匹配等人工智能技术，打造标书智能问答助手，统一纳管各类招投标知识，辅助投标文件编制和审查，缩短标书编制周期，提高标书应答全面性。 须验证招投标文件知识库建设能力，包含历史投标文本、投标文件模版库、项目实施方案、售后服务承诺在内的投标文本知识，以及设备材料知识、企业资信证明、项目业绩合同、验收单在内的商务知识。 须验证标书智能解析能力，支持对招标文件项目基本信息、资格性要求、评分标准、废标条款、技术参数与设备要求、业绩证明材料要求的自动提取与风险标注。 须验证投标生成能力，支持商务标的资质材料、业绩材料的内容生成，以及技术标的技术方案、实施方案、售后服务方案的内容生成。 须验证投标文件智能评审能力，支持废标项检查、资格性审查、评分项审查、遗漏检查、格式规范性检查，并生成评审报告。 决策数据智能问答 决策数据是管理层科学决策与精准管控的数据资源，具有数据规模大、维度多元化、实时性要求高、关联逻辑复杂、指标含义深等特点。传统人工分析与用数存在统计口径不一、跨系统取数难、报表理解滞后、异常波动归因慢、决策依赖个人经验等问题。 本场景基于人力资源、研发设计、生产制造、仓储物流、财务、设备、采购、营销、质量共9个业务域以及1套决策指标体系（数据治理规划完成后形成），通过大模型自然语言交互、智能数据分析、数据融合治理等人工智能技术，基于公司现有数字化系统及业务数据，建设一套决策数据问答助手，打通战略、运营、分析协同链路，实现决策体系由“经验驱动”向“数据智能驱动”的全面升级。 须验证决策数据知识库建设能力，包含公司生产、营销、采购、财务等决策分析相关的专属业务术语在内的业务概念知识，指标统计口径、统计范围、统计维度、计算逻辑、业务规则、统计规则在内的指标知识和规则知识，以及公司月度/季度/年度经营分析报告、专题分析报告、离线Excel台账在内的分析报告知识。 须验证自然语言查数能力，支持通过日常语言直接调用经营指标、生成可视化图表与多维指标分析。 须验证智能异动归因能力，支持自动识别指标异常波动、追踪影响因素并快速定位业务异常根源。 须验证多轮上下文问答能力，支持连续多轮对话，在上下文中保持用户查询意图的连贯性，后续追问自动继承上下文条件。 合同合规智能审查 合同是矿山装备企业风险管控的核心文件，具有标的大、条款复杂、履约周期长、技术约束多、合规要求高等特点。传统人工审核存在效率低、标准不一、风险识别不全、法务审计协同不畅等问题。 本场景基于合同文本、历史审查意见、法规政策、风险规则、案例库构建高质量合同数据集，通过大模型实现合同智能解析、条款分类、风险识别、合规检查、修改建议、审查会签、报告生成、知识沉淀，打通法务、业务、审计协同流程，实现全生命周期合规管控。 须提供合同合规审查验证能力，包括但不限于： 须验证合同知识库建设能力，包含合同文本、附件、补充协议在内的合同文本知识，以及法律法规、风险识别规则、法务预警指标与行业典型案例库（如招标方已有或行业内可提供）在内的合规风控知识。 须验证合同智能解析能力，支持 Word、PDF等识别与关键信息抽取。 须验证风险智能识别能力，支持自动识别合规风险、责任风险、交付风险、付款风险。 须验证效率提升情况，支持单份合同审查时长较人工明细缩短。 数据集运营推广服务要求 须围绕数据持续汇聚、运营体系、运营架构、盈利模式、运营组织、公共服务内容体系及接入国家数据基础设施七个方面，提出可落地的运营服务能力与机制要求，支撑高质量数据集的可持续运营与对外服务。（不包含团队建设，运营服务硬件基础设施及其他服务配套能力建设） 数据协同汇聚要求 须建立可行的数据协同汇聚机制，用于将分散在产业链各环节、各主体的数据资源与数据集持续汇聚至本项目运营平台，保障并促进平台运营要素的丰富与更新。包括但不限于： 须建立面向产业链上下游各环节、各主体的数据协同汇聚机制，明确汇聚范围、责任主体与协同规则。 须支持分散数据资源与数据集的持续、增量汇聚，保障汇聚工作的常态化与持续性。 须建立汇聚数据的权属与合规登记机制，确保来源可溯、权属清晰、合规可用。 须建立汇聚激励与更新机制，促进平台运营要素持续丰富与动态更新。 数据集运营体系建设要求 须以“链主企业牵头、产学研用协同、市场化运作”为核心运营方针，构建既符合矿山装备制造行业特性、又遵循市场经济规律的行业数据运营体系。包括但不限于： 须以产业链主企业的行业影响力与业务场景为牵引，明确链主牵头的组织与责任机制。 须建立产学研用多方协同创新机制，明确各方角色、协同流程与成果共享规则。 须建立市场化运作机制，按市场经济规律设计运营与服务的供需对接与价值分配。 须确保运营体系适配矿山装备制造行业特性，与行业业务场景深度结合。 数据集运营架构建设要求 须设计并建立一套完整的数据集运营架构，以数据集运营平台为依托，联合数据集建设各相关方专业能力，面向行业用户提供专业化、定制化服务。包括但不限于： 须以数据集运营平台为统一依托，构建支撑各类运营服务的总体架构。 须联合数据集建设各相关方，整合其在数据采集、数据标注、模型训练、智能体开发、数据集评测等环节的专业能力实施专业服务。 须面向行业用户提供定制化的数据服务与智能体开发服务。 须明确架构中各相关方的服务边界、协作接口与质量责任。 数据集运营盈利模式建设要求 须设计并建立一套数据集运营盈利模式，针对矿山装备制造领域不同类型、不同需求层次用户实施差异化服务供给，在履行行业公共服务职能的同时实现商业价值。包括但不限于： 须梳理行业客户的不同需求并据此制定相应的服务策略，形成差异化服务供给体系。 须对服务内容与服务方式实施分层设计，区分公益性公共服务与增值、定制服务。 须实现营收目标的分解与盈利模式的制定，明确各类服务的计费与价值转化方式。 须形成“以服务养服务”的可持续良性循环机制。 运营组织架构建设要求 须设计并建立一套运营组织架构，实现平台重大事项的科学决策、专业领域的权威把关与日常运营的高效执行。包括但不限于： 须设计组织架构与组织职位，覆盖重大事项决策、专业领域把关与日常运营执行三个层级。 须制定组织议事规则与表决规则，保障重大事项决策科学、专业把关权威。 须确保组织架构中不同角色之间权责清晰、流程顺畅、相互制衡。 须建立日常运营的高效执行机制。 公共服务内容体系建设要求 须坚持“公益导向、能力输出、生态共建”原则，设计并构建覆盖数据流通全链条的公共服务内容体系，履行平台“国家级行业数据智能基座”定位，降低行业企业数字化转型门槛。包括但不限于： 须建立数据资源供给类公共服务，面向矿山装备制造全行业提供基础数据资源支撑。 须建立技术工具赋能类公共服务，向行业输出数据加工与智能化技术工具能力。 须建立知识智力支撑类公共服务，提供行业知识与专业智力支持。 须建立价值转化通路类公共服务，打通数据要素流通与价值转化路径。 须坚持公益导向与生态共建，推动行业数据要素的流通与共享。 接入国家数据基础设施要求 须制定技术方案并组织实施，将矿山装备制造领域高质量数据集平台生成的数据集及行业用户自有数据集接入国家数据基础设施，实现数据集的高效流通与资产化运营。包括但不限于： 须制定接入国家数据基础设施的技术方案，优先采用成熟技术与产品并开展必要的技术开发实施。 须支持平台生成数据集与矿山装备制造行业用户自有数据集的接入。 须实现数据集在国家数据基础设施中的可信、高效流通。 须支撑数据集在国家数据基础设施中的资产化运营。 技术标准验证要求 结合矿山装备制造行业特点与高质量数据集建设实践经验，积极参与全国数标委标准验证和试点应用工作，持续完善标准技术指标，全面提升行业标准的先进性、科学性和适用性。 数据标注专家库建设机制建设要求 为保障矿山装备制造领域高质量数据集规范化、标准化、高质量建设，满足数据采集、数据标注、质量管控、标准编制、项目评审、场景落地、安全合规全流程工作需要，按照专业化、规范化、制度化、动态化原则，组建覆盖标准编制、数据生产、质量管控、行业应用、项目管理、安全合规六大领域的专家队伍，形成结构合理、专业互补、来源广泛、权责清晰、管理规范、动态更新的专家库体系，为高质量数据集建设提供智力支撑、技术把关、标准引领、质量保障、合规审查、项目指导，确保数据集建设符合国家相关政策、行业规范、技术标准与项目要求，实现数据高质量、标准高水平、项目高效率、成果可推广。 须建设一套数据标注专家库管理机制，以确保本项目成立一个不少于50人的数据标注专家库，为数据集建设、模型训练及行业应用提供专业支撑。数据标注家库建设机制内容包括但不限于：提供科学的建设原则、设计专家库的专家类别、制订专家入库标准、制订专家遴选流程、制订专家工作职责、制订专家考核机制。 数据标注规范建设要求 须聚焦多模态数据高质量供给需求，制定覆盖不同数据类型的标准化、流程化标注规范，指导体系化、规范化标注实施，解决多模态数据标注口径不一、流程混乱、与业务场景适配性不足的问题，为矿山装备领域 AI 模型训练及上层应用提供高精准、高一致性的标注数据支撑。 项目“软建设”配套措施建设要求 政策体系梳理：梳理数据要素市场化配置、高质量数据集建设、人工智能产业发展、新型信息基础设施、数据安全、绿色低碳等领域的法律法规、产业政策、专项规划、技术导则、建设指南、评价标准等相关文件25个。 政策规划制定：共5项（1份中长期发展规划、4项专项实施方案、1套制度体系、1套政策落地动态调整机制、1份年度政策符合性评估报告）。 体制机制创新：共5项（五级组织责任体系、跨主体协同汇聚机制、全周期管理机制、绩效考核与激励机制、能力复用机制）。 标准规范完善：共20+项（牵头制定2项关键行业标准、构建“五位一体”标准体系包含18项细分标准、制定6项项目实施技术规范）。 人才队伍建设：共1项（组建不少于50人规模的涵盖六大领域的数据标注专家库）。 合计：约30+项配套文件/措施/机制。 项目组织实施与保障措施要求 须制订项目组织、协同、管理、协调、保密、资金、档案、环境等管理机制，在项目实施过程中须严格遵从上述管理制度。 须明确知识产权对策、成果管理及合作权益分配，保障各方利益，促使项目顺利实施、交付和运营。 须识别项目风险并制定风险管理计划。 须制定年度计划和考核计划，并按考核计划进行目标考核。 须编制不少于7份项目内部管理制度。 项目安全合规建设要求 须核查项目建设过程中是否包含不可用于商业用途的建设内容，承诺数据集来源的合法性。 须对涉及个人信息、敏感地理信息、重要行业数据、企业秘密数据进行去标识化或脱敏处理。 平台须具备全流程审计和日志记录，同时须具备严格的权限校验和访问名单控制。 知识产权相关建设要求 围绕项目关键技术与行业应用研究，形成具有学术价值和行业影响力的研究成果，累计发表学术论文不少于5篇。 发明专利成果 聚焦核心技术创新与关键场景应用，积极开展知识产权布局，累计申请发明专利不少于3项。 软件著作权成果 围绕平台系统、算法模型、智能应用等方向，形成自主知识产权的软件成果，累计获得软件著作权不少于6项。 信息安全风险评估服务要求 对本项目建设的数据集加工生产平台进行等级保护2.0测评及商用密码应用安全性评估，提供测评报告或证书，确保满足国家网络安全与密码合规要求。 数据集质量评测建设要求 须完成多模态自建数据集首轮全量评测、缺陷整改复测等，通过标准化评测、实战化模型验证、全流程整改闭环，实现四大量化建设目标如下： 1.全维度数据质量合规核验目标 围绕说明文档、数据质量、模型应用三大维度实现指标100%全覆盖核验，建立标准化量化打分体系；评测完成后数据集综合质量得分 85分（百分制）；数据内所有涉政、色情、暴恐、涉密、未脱敏隐私信息等高风险缺陷100%清零，标注错误、样本缺失、内容重复等中低风险缺陷整改完成率100%，全面消除数据合规与内容安全隐患。 2.AI模型实战适配效能验证目标 依托约定开源基准大模型、视觉、语音、多模态模型搭建独立隔离训练环境，完成数据集微调对照实验；量化对比微调前后模型准确率、关键词识别、场景描述专业度等，形成可复现的性能基线报告；各类数据集需达到最低性能提升阈值，精准定位数据场景覆盖、样本均衡、标注规范层面短板，输出数据集迭代优化专项方案。 3.缺陷整改全闭环管控目标 针对评测检出的全部数据缺陷设计标准化整改方案，包含问题样本定位、缺陷成因、分步修正操作、复检校验规则等；在甲方完成数据修正后提供复测服务，直至同类缺陷清零；建立“评测-问题输出-整改指导-复测校验”完整质量闭环。 4.标准化成果交付与合规验收目标 归集全套可存档、可溯源的评测原始过程资料与正式盖章评测报告，形成完整数据质量档案；交付材料可直接支撑行业高质量数据集达标验收、企业数据资产备案、上级数字化专项审计、内部合规检查等；依托评测成果持续优化集团数据集管理规范，充分释放工业数据资产价值，长期赋能煤机装备智能研发、井下运维场景落地，巩固企业行业数字化竞争优势。 评测服务要求 本次数据集质量评测全部工作须严格遵循国家法律法规、人工智能与数据领域行业专项规范、采购人内部数据管理相关制度四层依据开展，所有评测指标、检测流程、风险判定规则、报告结论均不得与下述文件要求冲突。 1.国家法律法规 （1）《中华人民共和国数据安全法》 （2）《中华人民共和国个人信息保护法》 （3）《中华人民共和国网络安全法》 （4）《生成式人工智能服务管理暂行办法》 （5）《关键信息基础设施安全保护条例》 落地要求：所有隐私脱敏、版权溯源、涉密数据筛查、内容安全检测、数据本地离线管控流程必须完全匹配上述法律要求。 2.行业专项评测规范 （1）《高质量数据集质量评测规范》（TC609-5-2025-04） （2）《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》 落地要求：严格按照规范搭建“说明文档+数据质量+模型应用”三维度指标体系，所有打分规则、缺陷分级、模型实战验证流程均以此规范为基础，结合煤机业务场景做定制化适配。 3.煤炭装备行业专属补充依据 （1）《煤矿智能化建设指南》 （2）煤机装备行业技术数据、设备参数保密管理相关行业指引 落地要求：针对煤矿井下场景文本、图像、音视频数据集评测设计适配行业的判定标准。 依据《高质量数据集质量评测规范》（TC609-5-2025-04），项目搭建由说明文档、数据质量、模型应用构成的三维度评测指标体系。说明文档指标用于核查数据集配套资料的完整性、准确性与清晰度，确保使用者清晰、无歧义地解读与运用数据集；数据质量指标量化数据集各项质量特征，校验数据能否达到人工智能模型研发、训练的基本要求；模型应用维度立足AI模型实战训练场景，综合研判数据集落地适配能力与应用价值，直观衡量数据实用效能。第三方评测机构应结合项目业务场景，对各分项评测指标进行灵活适配与调整。具体评测指标和评测目标如下： 1.说明文档指标 1.1基本信息完整性 1.1.1数据集规模 评估说明文档是否对数据集的体量进行量化说明，如样本总数、总时长（对音视频）、总词数（对文本）或总存储空间等维度。 1.1.2格式规范 评估说明文档对数据集的格式（如文件类型、编码方式、数据结构）是否进行了清晰、明确的定义。 1.1.3文件结构 评估说明文档是否清晰地说明了数据集的目录组织方式、文件命名规则以及各文件/文件夹的内容。 1.1.4获取渠道 评估说明文档是否提供了明确、可访问的数据集下载链接或申请路径，并说明了获取流程。 1.1.5技术支持 评估说明文档是否提供了官方的技术支持渠道，如论坛、邮箱或问题追踪系统，并能提供有效的帮助。 1.1.6使用便捷性 综合评估数据集的“开箱即用”体验，衡量其是否配备了完整的数据字典、解析脚本或示例代码，以降低用户的使用槛。 1.2内容特征完整性 1.2.1模态类型 评估说明文档是否清晰说明了数据集中包含的所有数据类型（模态），如文本、图像、音频、视频等。 1.2.2数据分布 评估说明文档是否提供了数据在关键特征上的统计分布信息，如数值的直方图、类别的不均衡比例等。 1.2.3标签类别 评估说明文档是否提供了一份完整、清晰且无歧义的所有标签类别的清单及其详细定义。 1.2.4样本示例 评估说明文档是否包含了具有代表性的数据样本，用于直观展示数据的结构、格式与内容。 1.2.5局限性说明 评估说明文档是否主动、坦诚地揭示了数据集存在的潜在偏见、覆盖不足的场景或其他已知局限性。 1.3建设过程完整性 1.3.1数据来源 评估说明文 完成标准：读完稿件能指出每一条实质摘录落在哪一节论述；做不到的地方有【待填】和缺的材料；结构五段齐全（前置任务按小节清单写清）。 重叠的内容只在一处写细，另一处用正式章节名互指；任务号不进正文。 正文只写对招标方／评委的应答，不要写「原稿／待写／复核／按表补了」等过程旁白。 ## 3. 招标摘录 共 80 条，其中实质条款约 75 条。全文见 `/p/p488b1e/agent/t/T15/tender.md`。 本项目的摘录编号是 `s01` 这种顺序号。回应时在句末标这个编号。 **篇幅由实质要求决定，不由摘录条数决定。** 办事项／表单格不要硬凑长文；实质条款必须成段论述。 前若干条： - `s01` 式搜索，支持实时数据在线异常检测，并持续优化模型准确性。 - `s02` 需验证可针对报警提醒，提供原因分析、处置方法、备件准备建议。 - `s03` 通用场景验证服务 - `s04` 管理制度智能问答 - `s05` 管理制度是企业规范运营和合规管理的基石，具有数量繁多、更新频繁、专业性强、条文关联性密、理解门槛高等特点。 - `s06` 传统制度查询与咨询存在检索不精准、解读不一致、响应速度慢、制度执行偏差、跨部门制度冲突等问题。 - `s07` 本场景围绕管理制度的应用效能提升，运用大模型自然语言理解、知识图谱构建、多模态文档解析等人工智能技术，建设一套覆盖管理制度体系的智能问答助手。 - `s08` 构建管理制度知识库，统一纳管各类管理制度知识，实现管理制度内容的结构化、数据化，支撑公司业务合规运营。 - `s09` 须提供管理制度问答验证能力，包括但不限于： - `s10` 须验证管理制度知识库建设能力，包含管理办法、实施细则、操作规程在内的制度条文知识，以及制度类别、适用范围、发布部门、条文关联关系的管理知识。 - …另有 70 条，见 tender.md ## 4. 关联任务 | 任务 | 标题 | 类型 | 负责人 | 说明书 | |---|---|---|---|---| | `T14F` | 刮板输送装备健康智能诊断 | 写作 | test1 | /p/p488b1e/agent/t/T14F/SKILL.md | | `T15A` | 管理制度智能问答 | 写作 | test1 | /p/p488b1e/agent/t/T15A/SKILL.md | | `T3` | 数据集加工生产专项智能工具链建设要求 | 写作 | test1 | /p/p488b1e/agent/t/T3/SKILL.md | | `T3A` | 思维链构建类工具链 | 写作 | test1 | /p/p488b1e/agent/t/T3A/SKILL.md | | `T3B` | 长上下文数据构建类工具链 | 写作 | test1 | /p/p488b1e/agent/t/T3B/SKILL.md | | `T3C` | 多轮对话数据构建类工具链 | 写作 | test1 | /p/p488b1e/agent/t/T3C/SKILL.md | 全部相邻分工见 `/p/p488b1e/agent/t/T15/related.md`。 与关联任务重叠的内容只在本任务详述一次。发现口径冲突不要自行调和，写在提交说明里。 ## 5. 已有资料 - [MAIN.md](/p/p488b1e/agent/t/T15/MAIN.md) · 当前正文 ## 6. 怎么提交 正文是多行 Markdown。先把 JSON 写成文件，再用 `--data-binary` 发送。 ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8765/api/p/p488b1e/agent/task/T15/submit \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'X-User: ' \ --data-binary @body.json ``` 实际主机以你打开的门户为准，路径不要改。`X-User` 用写入令牌，不要用任务页上的人员姓名。 | 字段 | 必填 | 说明 | |---|---|---| | `filename` | 否 | 建议 `T15_稿件_v1.md` | | `content` | 是 | 稿件全文 | | `base_sha1` | 否 | 当前 MAIN.md 的 sha1 前 12 位。填写后若正文已被别人改过，本次提交会被拒绝 | | `note` | 否 | 第几轮、改了哪一处、尚缺什么 | 用法说明：`/api/p/p488b1e/agent/task/T15/submit`（用浏览器打开是说明，交稿必须 POST）。 同一任务可以多次提交，按时间留版本。第 1 轮与第 2 轮都应提交，便于对照。 参考资料、报价和证书用上传，不走交稿： ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8765/api/p/p488b1e/task/T15/upload \ -H 'X-Filename: quote.pdf' \ -H 'X-User: <写入令牌>' --data-binary @quote.pdf ``` ## 7. 给别的任务留注释 口径冲突、交接边界不要写进自己的稿件，留到对方任务下： ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8765/api/p/p488b1e/task/<对方任务号>/comments \ -H 'Content-Type: application/json' -H 'X-User: <写入令牌>' \ --data-binary @comment.json ``` `comment.json` 的内容是 `{"text":"你要说的话","from_task":"T15"}`。 ## 8. 成稿文件 MAIN.md 合稿取的是 `tasks/T15/MAIN.md`。提交成功后，正文写入这个文件。 - 正文从 `##` 开始；写作类至少两级标题。 - 图用内联 SVG，或放在本任务目录里用相对路径引用，不要用外链。 - 回应摘录时在句末标 `s01` 这类编号。 - 没有依据的内容写 `【待填：…】`。 - 排版效果看 `/p/p488b1e/preview?only=T15#sec-T15`。 | 能改 | 不能改 | |---|---| | MAIN.md 的正文（通过上面的提交地址） | 别的任务的正文 | | 本任务下的评论和上传资料 | 项目编号、任务编号、负责人名单 | 生成于 2026-10-20 11:27 · 项目 `p488b1e` · 任务 `T15`