Skill: airs-guest/airs-embodied-intelligence-research-skills (version 1.0.2)

--- name: AIRS招投标订单采集与核查 description: > AIRS 具身智能产业研究 Skills。面向 embodied intelligence、robotics 和机器人产业研究，将企业主体确认、天眼查招投标/中标公告采集、第三方订单核查、LLM 案例提取、标准入库表生成和案例质量复查组织为一套可复用研究流程。适用于采集公开证据、验证机器人订单、沉淀具身智能案例库和生成产业研究知识资产。 Keywords: AIRS, 具身智能, embodied intelligence, robotics, robot industry, 天眼查, tianyancha, 招投标, bidding, 中标公告, order verification, case extraction, research skills, knowledge asset. version: 1.0.2 author: "airs" license: MIT-0 tags: ["airs", "AIRS", "具身智能", "embodied-intelligence", "robotics", "robot-industry", "tianyancha", "bidding", "招投标", "中标公告", "order-verification", "case-extraction", "data-quality", "research-skills", "knowledge-asset"] metadata: openclaw: skillKey: airs-embodied-intelligence-research-skills homepage: https://github.com/airs-guest/airs-embodied-intelligence-research-skills requires: bins: - node - npm config: - config/settings.json - 具身智能中游企业数据库.md - 应用场景分类规则.md --- # AIRS 具身智能产业研究 Skills ## When to Use 当用户需要围绕具身智能、机器人产业或 embodied intelligence 做公开证据采集、订单核查、案例提取和标准化入库时，使用本 skill。 典型请求： - "确认这些具身智能企业的天眼查主体" - "采集宇树、乐聚、智元机器人的中标公告" - "核查第三方 Excel 里的机器人订单是否有公开招投标证据" - "把天眼查公告提取成具身智能案例库入库表" - "复查案例详情、场景分类和案例简介质量" ## Capability Map 本仓库是一个多模块 skill bundle，根入口负责总调度，具体能力位于 `skills/`： | 能力 | 子 Skill | 命令 | | --- | --- | --- | | 企业主体确认 | `skills/company-identity/SKILL.md` | `npm run search` | | 中标公告采集 | `skills/bidding-crawl/SKILL.md` | `npm run crawl` | | 第三方订单核查 | `skills/thirdparty-verify/SKILL.md` | `npm run verify` | | 招投标案例提取 | `skills/case-extract/SKILL.md` | `npm run extract` | | 标准入库表生成 | `skills/case-ingest/SKILL.md` | `npm run ingest` | | 案例质量复查 | `skills/case-quality-review/SKILL.md` | `npm run quality:review` | 如果用户只需要某个环节，优先读取对应子 Skill；如果用户要跑完整链路，按企业确认、公告采集、案例提取、人工复核、入库复查的顺序执行。 ## Requirements - Node.js 18+ - npm - Chrome 浏览器 - 天眼查账号和已登录的浏览器会话 - LLM provider：在本地 `config/settings.json` 中配置 OpenAI-compatible provider，例如 Moonshot 涉及天眼查搜索、采集和核查的命令需要 Chrome 以远程调试模式启动： ```bash /Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --remote-debugging-port=9222 ``` 启动后访问 `https://www.tianyancha.com` 并完成登录。 ## Setup ```bash npm install cp config/settings.example.json config/settings.json ``` 在本地 `config/settings.json` 中填写 API key。真实 API key、天眼查登录状态、抓取结果和本地数据不要提交到仓库。 ## Workflow 1. 准备企业名单模板：编辑 `具身智能中游企业数据库.md`。 2. 企业主体确认：运行 `npm run search`，生成 `data/company_list.csv`。 3. 公告证据采集：运行 `npm run crawl`，生成 `data/bidding_records.csv` 与 `data/raw_content/*.md`。 4. 第三方订单核查：如有外部 Excel，运行 `npm run verify -- path/to/orders.xlsx`。 5. 案例提取：运行 `npm run extract`，生成 `data/review_sheet.csv` 和 `data/output/ingestion_output.csv`。 6. 人工复核：在 `review_sheet.csv` 中确认 `待验证` 行，将可入库记录改为 `通过`，再运行 `npm run extract` 刷新入库输入。 7. 标准入库和质量复查：运行 `npm run ingest` 或 `npm run quality:review`。 ## Outputs 主要输出位于 `data/`，默认不进入发布包： - `data/company_list.csv` - `data/bidding_records.csv` - `data/raw_content/*.md` - `data/verify_match_report.csv` - `data/verify_bidding_records.csv` - `data/extract_results.csv` - `data/review_sheet.csv` - `data/output/ingestion_output.csv` - `data/output/ingest_final.csv` - `data/output/ingest_report.md` ## Data And Safety Notes - 只发布示例配置和模板，不发布真实 Excel、抓取结果、日志、API key 或天眼查会话信息。 - Chrome 远程调试端口只应在可信本机环境中使用；完成采集后关闭该浏览器会话。 - 天眼查验证码或安全验证需要人工完成，不应尝试绕过平台风控。 - 发布到 ClawHub 前检查 `.clawhubignore`、`.gitignore` 和 `git status`。


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