tender-similarity-analyzer

投标文件查重与分析工具 — 本地多文档交叉查重，精确到段的重复检测。

🎯 功能定位

🚀 快速开始

你: 查重 ~/Desktop/投标文件
AI: 扫描中... 找到 3 个文件
    执行查重... ✅ 完成！
    [发送HTML报告]

📖 使用指南

基本命令

命令格式：
  查重 <目录路径> [选项]

示例：
  查重 ~/Desktop/投标项目
  查重 /Users/xxx/Desktop/tender_files --recursive

可选参数

--include docx,pdf    指定文件格式（默认支持所有格式）
--output <路径>       指定报告输出位置

📊 报告说明

报告包含：

• 总体统计 — 文件数、段落数、重复率
• 核心指标卡 — 重复率进度条、段落对分布、相似度仪表盘
• 状态判定 — 通过/警告/不合格
• 重复详情 — 每个重复段落的原文对比
• 修改建议 — AI生成的改写方向（仅建议，不写入文件）

判定标准

🔒 安全机制

✅ 默认安全保证

执行查重分析时：

• ✅ 文件仅在本地读取，不上传任何内容
• ✅ 网络隔离启用（禁用 requests/urllib/httpx）
• ✅ 不修改任何源文件
• ✅ 不发送任何外部请求

📦 依赖安装（首次使用）

首次运行时会提示缺少依赖，需手动安装：

pip install -r requirements.txt

这是标准Python实践，仅下载包，不涉及文件内容。

🔧 算法原理（v4 优化版）

三层漏斗模型

原始文本
  ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 第一层：段落分类 + 短段落合并            │
│   - 智能识别标题（章节编号/长度/格式）  │
│   - 过滤标题-vs-标题重复                │
│   - 短段落合并为完整语义单元            │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 第二层：N-gram 快速初筛（3-gram）       │
│   - Jaccard相似度 ≥ 0.25 进入下一轮     │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 第三层：TF-IDF 精确比对                 │
│   - 字符级(2-4) TF-IDF向量             │
│   - 动态阈值(0.30~0.50)自适应长度       │
└─────────────────────────────────────────┘

核心优化点

📁 支持的文件格式

📝 命令行用法

cd ~/.openclaw/workspace/skills/tender-similarity-analyzer

# 首次使用先安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 扫描本地目录
python scripts/main.py --dir ~/Desktop/投标文件

# 指定文件格式
python scripts/main.py --dir ./docs --include docx,pdf

# 指定输出报告
python scripts/main.py --dir ~/Desktop/tender -o my_report.html

⚙️ 依赖说明

必需依赖

📌 常见问题

Q: 查重需要几个文件？ A: 至少2个文件。

Q: 标题会被算入重复率吗？ A: 不会。标题已被智能识别并过滤，只统计正文段落。

Q: 文件内容会离开本机吗？ A: 不会。文件仅本地读取，网络隔离确保无外传。

Q: 报告保存在哪里？ A: 默认保存在当前目录，可通过 -o 参数指定。

🔄 版本历史

版本: v2.1
日期: 2026-04-01