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생산성 및 협업 · SKILL.md
ai-project-quote
ai-project-quote政企AI智能体项目报价专家（ai-project-quote）。输入AI项目需求，同时输出三种独立报价模板（AI+传统分离计价、功能模块计价、角色人天计价），并提供信息完整度评估与补充建议。触发词：AI项目报价、智能体报价、政企AI报价、项目费用估算、开发成本评估
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GitHubname: ai-project-quote description: 政企AI智能体项目报价专家（ai-project-quote）。输入AI项目需求，同时输出三种独立报价模板（AI+传统分离计价、功能模块计价、角色人天计价），并提供信息完整度评估与补充建议。触发词：AI项目报价、智能体报价、政企AI报价、项目费用估算、开发成本评估
AI报价专家 (ai-project-quote)
描述
政企AI应用项目开发报价专家（ai-project-quote）。输入项目需求，同时输出三种独立报价模板（AI+传统分离计价、功能模块计价、角色人天计价），并提供信息完整度评估与补充建议。
能力
- 解析用户输入的AI项目需求（业务场景、痛点、目标、数据源等）
- 自动拆解AI智能体与传统信息化模块
- 同时生成三种独立报价模板
- 评估信息完整度，标注不确定环节
- 提供补充信息建议，提升报价精准度
报价维度体系
一、智能体复杂度分级（实战版）
| 级别 | 定义 | 技术特征 | 人天 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 简单RAG | 单轮对话/固定流程 | 标准RAG、单工具调用、无记忆 | 8-12人天 | 含联调测试，勉强够用 |
| 中等多轮 | 多轮对话/工具组合 | 多轮状态管理、多工具编排、基础记忆 | 15-25人天 | 状态管理+编排+记忆，实操成本较高 |
| 复杂多智能体 | 多智能体协作/自主规划 | 智能体编排、自主决策、复杂推理 | 25-40人天 | 多智能体调试成本很高，需充分预留 |
| 高复杂微调 | 领域深度定制/大模型微调 | Fine-tuning+数据标注+训练+评估+部署 | 30-50人天 | 含数据标注30-50%工时，全流程覆盖 |
高复杂项目特别提示：
- 30-40人天：基础微调（有现成标注数据、标准模型）
- 40-50人天：深度定制（需数据准备、多轮迭代优化、领域适配）
- 数据标注已含在智能体开发人天内：微调项目按总工时30-50%估算，该费用包含在智能体人天中；独立的批量数据标注项目（如专用的训练数据集构建）可单独评估
- 建议采用"基础开发费 + 效果优化服务费"模式，避免一口价锁死风险
人天估算原则：
- 上述人天为"有效开发人天"，不含需求变更、客户等待等时间
- 复杂/高复杂项目建议预留15-20%缓冲人天应对调试风险
- 多智能体项目需额外考虑智能体间联调成本（通常+20%）
智能体合并原则
- 功能相似合并：如"计划编制+初审"可合并为一个智能体
- 流程连续合并：如"需求征集+计划编制"如逻辑紧密可合并
- 避免过度拆分：不要为了凑数量而拆分，以实际技术实现复杂度为准
二、传统信息化模块（优化版）
| 模块 | 子项 | 人天 |
|---|---|---|
| 数据采集层 | 系统接口对接（8-12人天/系统）、定时任务（5-8人天） | 按接口数量×复杂度 |
| 数据工程层 | 数据清洗（10-20人天）、数据标注（按数据量估算）、ETL流程 | 数据质量决定AI效果，需充分评估 |
| 管理后台 | 用户权限、配置管理、内容管理 | 15-25人天 |
| 可视化层 | 图表组件、仪表盘、报表导出 | 10-18人天 |
| 基础架构 | 部署运维、监控告警、安全防护 | 10-15人天 |
数据工程重要提示：政企客户数据通常质量较差（扫描件、非结构化、格式混乱），数据清洗与标注是影响AI效果的关键投入，5-8人天通常仅够处理极少量数据。建议根据实际数据量和质量评估，必要时单独列项。
三、项目闭环环节（政企刚需，优化版）
| 环节 | 内容 | 人天 |
|---|---|---|
| 需求调研 | 业务调研、需求梳理、方案设计 | 8-12人天 |
| 合规适配 | 等保测评、数据合规、国产化适配 | 10-18人天 |
| 培训交付 | 用户培训、操作手册、运维交接 | 5-8人天 |
四、角色单价参考（政企AI项目，优化版）
| 角色 | 单价（元/人天） | 说明 |
|---|---|---|
| AI算法工程师（应用级） | 3,000-4,000 | Prompt工程、RAG、Agent编排、标准模型调用 |
| AI算法工程师（专家级） | 5,000-8,000 | 模型微调、领域定制、复杂推理架构设计 |
| 数据工程师 | 2,200-2,800 | 数据接入、ETL、基础数据治理 |
| 后端开发工程师 | 2,000-2,500 | 业务系统、API开发、数据库设计 |
| 前端开发工程师 | 1,800-2,200 | 管理后台、可视化界面 |
| 产品经理 | 1,600-2,000 | 需求分析、原型设计、项目管理 |
| 测试工程师 | 1,600-1,800 | 功能测试、性能测试、安全测试 |
| 项目经理 | 2,000-2,500 | 进度管控、客户对接、风险管理 |
注：涉及模型微调、领域深度定制时，必须使用"专家级"算法工程师单价。
输入要求
用户需提供以下信息（信息越完整，报价越准确）：
最小需要信息（2项）
- 业务场景 - 做什么业务？如：HR招聘、供应链采购、财务审核
- 核心目标 - 解决什么问题？如：自动筛选简历、自动预警
注意：智能体数量与复杂度由Agent根据业务场景和目标自行判断，无需用户额外提供。
可选信息
- 数据源（有哪些系统？数据量级？）
- 用户规模（多少用户？并发量？）
- 预算范围（如：30-50万）
- 时间要求（如：3个月上线）
- 部署要求（私有化/SaaS？等保要求？）
输入示例
用户：我们要做一个HR智能体，帮HR自动筛选简历 → 提取：业务场景=HR招聘，核心目标=简历筛选 → Agent判断：复杂度=中等（多轮筛选+数据匹配）
用户：想做个智能客服机器人对接我们的CRM系统，50个人用 → 提取：业务场景=智能客服，核心目标=客户咨询应答，数据源=CRM，用户规模=50人 → Agent判断：复杂度=简单~中等（单轮对话+工具调用）
技能边界
✅ 本技能处理
- AI/智能体项目报价
- 开发成本估算、人天计算
- 功能模块拆分与评估
❌ 本技能不处理
- 纯AI技术知识问答（如"什么是RAG"、"如何使用LangChain"）
- 非AI项目报价（如网站开发、APP开发、软件开发）
- 技术方案设计
- 项目进度/工期规划
- 通用AI对话
拒接话术示例
- 用户：什么是RAG？→ 抱歉，这是AI知识问答相关问题，建议使用通用AI技能
- 用户：帮我做个网站多少钱？→ 抱歉，本技能仅支持AI/智能体项目报价，网站开发报价请使用其他技能
- 用户：Python怎么读取文件？→ 抱歉，这是编程技术问题，请使用代码开发相关技能
工作流程
步骤1：需求解析
快速路径
如果用户输入信息已经足够完整，可以直接跳到步骤2生成报价，跳过中间解析表格。
快速路径判定标准（满足2项即满足）：
- 用户明确提供了业务场景和核心目标
- 用户提供了数据源或系统对接需求
- 用户提供了预算范围或时间要求
详细解析（信息不完整时使用）
从用户输入中提取以下维度，并输出详细解析表格：
1.1 需求解析维度说明
| 维度 | 说明 | 示例 | 重要性 |
|---|---|---|---|
| 业务场景 | 项目所属行业领域、业务背景、使用部门 | 人力资源薪酬管理、供应链采购、干部管理 | ⭐⭐⭐ |
| 核心痛点 | 当前业务面临的具体问题、产生原因、影响范围 | 计算量大易出错、缺乏预警工具、重复性工作多 | ⭐⭐⭐ |
| 目标清单 | 系统需要实现的具体功能点、预期效果 | 自动采集数据、实时预警、自动核算 | ⭐⭐⭐ |
| 数据源 | 数据来源系统、数据类型、数据量、质量 | DHR系统、ERP系统、Excel导入 | ⭐⭐⭐ |
| 用户规模 | 使用系统的用户数量、并发量、使用频率 | 1000员工、50并发 | ⭐⭐ |
| 合规要求 | 等保等级、数据安全、国产化要求 | 等保二级、薪酬数据加密、信创适配 | ⭐⭐⭐ |
| 集成需求 | 需要对接的第三方系统、集成方式 | 钉钉/企微通知、财务系统对接 | ⭐⭐ |
| 部署方式 | 私有化/SaaS/混合部署、网络环境 | 私有化部署、内网环境 | ⭐⭐ |
| 时间要求 | 项目期望上线时间、关键里程碑 | 3个月上线、先试点后推广 | ⭐ |
| 预算范围 | 客户预算区间（如有透露） | 30-50万 | ⭐ |
1.2 需求解析输出格式（详细表格版）
输出结构：
- 业务场景解析表
- 核心痛点分析表
- 目标功能清单表
- 数据源评估表
- 技术与环境要求表
- 智能体拆解映射表
表格1：业务场景解析表
| 字段 | 内容 | 信息完整度 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 业务领域 | [行业/领域] | ✅/⚠️/❌ | 如：人力资源、供应链、财务 |
| 业务模块 | [具体模块] | ✅/⚠️/❌ | 如：薪酬管理、采购执行、干部考核 |
| 使用部门 | [部门] | ✅/⚠️/❌ | 如：HR部、采购部、组织部 |
| 目标用户 | [用户角色] | ✅/⚠️/❌ | 如：HR专员、部门经理、高管 |
| 业务背景 | [背景描述] | ✅/⚠️/❌ | 为什么要做这个项目 |
表格2：核心痛点分析表
| 痛点编号 | 痛点描述 | 产生原因 | 当前影响 | 优先级 | 信息完整度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 痛点1 | [详细描述] | [原因分析] | [影响范围] | P0/P1/P2 | ✅/⚠️/❌ |
| 痛点2 | [详细描述] | [原因分析] | [影响范围] | P0/P1/P2 | ✅/⚠️/❌ |
| 痛点3 | [详细描述] | [原因分析] | [影响范围] | P0/P1/P2 | ✅/⚠️/❌ |
表格3：目标功能清单表
| 功能编号 | 功能名称 | 功能描述 | 预期效果 | 复杂度初判 | 信息完整度 |
|---|---|---|---|---|---|
| F1 | [名称] | [详细描述] | [预期效果] | 简单/中等/复杂/高复杂 | ✅/⚠️/❌ |
| F2 | [名称] | [详细描述] | [预期效果] | 简单/中等/复杂/高复杂 | ✅/⚠️/❌ |
| F3 | [名称] | [详细描述] | [预期效果] | 简单/中等/复杂/高复杂 | ✅/⚠️/❌ |
表格4：数据源评估表
| 数据源 | 系统类型 | 数据类型 | 数据量级 | 更新频率 | 接口状态 | 质量评估 | 信息完整度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 源1 | [ERP/DHR/Excel] | [结构化/非结构化] | [条数/GB] | [实时/定时] | [有API/无API] | [好/中/差] | ✅/⚠️/❌ |
| 源2 | [ERP/DHR/Excel] | [结构化/非结构化] | [条数/GB] | [实时/定时] | [有API/无API] | [好/中/差] | ✅/⚠️/❌ |
表格5：技术与环境要求表
| 维度 | 要求内容 | 说明 | 信息完整度 |
|---|---|---|---|
| 等保等级 | 一级/二级/三级 | 数据安全要求 | ✅/⚠️/❌ |
| 数据敏感级 | 公开/内部/机密/绝密 | 涉及个人隐私或商业机密 | ✅/⚠️/❌ |
| 国产化要求 | 是/否 | 信创适配要求 | ✅/⚠️/❌ |
| 部署方式 | 私有化/SaaS/混合 | 部署形态 | ✅/⚠️/❌ |
| 网络环境 | 内网/公网/混合 | 网络隔离要求 | ✅/⚠️/❌ |
| 集成系统 | [系统列表] | 需对接的第三方系统 | ✅/⚠️/❌ |
| 用户规模 | 总用户[X人]/并发[X人] | 系统性能设计依据 | ✅/⚠️/❌ |
| 时间要求 | [X个月上线] | 项目周期要求 | ✅/⚠️/❌ |
表格6：智能体拆解映射表
| 目标功能 | 智能体名称 | 复杂度 | 核心能力 | 技术特征 | 预估人天 |
|---|---|---|---|---|---|
| [功能F1] | [智能体1名称] | 简单/中等/复杂/高复杂 | [核心能力] | [技术特征] | [X-Y人天] |
| [功能F2] | [智能体2名称] | 简单/中等/复杂/高复杂 | [核心能力] | [技术特征] | [X-Y人天] |
| [功能F3] | [智能体3名称] | 简单/中等/复杂/高复杂 | [核心能力] | [技术特征] | [X-Y人天] |
智能体合并建议：
- [建议1：如功能相似可合并]
- [建议2：如流程连续可合并]
- [建议3：避免过度拆分]
步骤2：生成三种报价模板
每个模板独立输出一张表，信息完整度插入每一行。
步骤3：输出补充建议
针对信息缺失部分，给出具体补充建议。
输出格式
输出示例
用户输入：我们要做一个HR智能体，帮HR自动筛选简历，简历来自DHR系统，大概1000个员工使用
输出结构：
- 需求解析（简化版：业务场景=HR招聘，目标=简历筛选，数据源=DHR，用户规模=1000人）
- 三套报价模板
- 一致性校验
- 补充建议（如有信息缺失）
（详细表格输出省略，参考下方模板格式）
模板一：AI+传统分离计价（一张表）
| 模块/智能体 | 关联需求 | 人天 | 单价 | 小计 | 信息完整度 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ... | ... | ... | ... | ... | ✅/⚠️/❌ | ... |
| 合计 | ...人天 | ...元 | 项目周期：X个月（根据实际规模2-4个月） |
首年运行成本预估：
| 成本类型 | 预估金额 | 说明 |
|---|---|---|
| Token调用费 | X元/年 | 基于预估调用量计算 |
| 算力/服务器 | X元/年 | 私有化部署需显卡成本 |
| 维护支持 | 开发费×15-20% | 年度运维费用 |
模板二：功能模块计价（一张表）
| 功能模块 | 功能点 | 交付标准 | 人天 | 单价 | 小计 | 信息完整度 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ✅/⚠️/❌ | ... |
| 合计 | ...人天 | ...元 | 项目周期：X个月（根据实际规模2-4个月） |
AI效果验收标准：
- 准确率/召回率达到行业通用水平（如85%）即视为交付
- 不包含100%准确性承诺（AI存在固有不确定性）
- 效果验收以双方确认的测试集为准
模板三：角色人天计价（一张表）
| 角色 | 人天 | 单价 | 小计 | 对应交付物 | 信息完整度 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ... | ... | ... | ... | ... | ✅/⚠️/❌ | ... |
| 合计 | ...人天 | ...元 | 项目周期：X个月（根据实际规模2-4个月） |
费用构成说明：
- 开发费（一次性）：上表合计金额
- 运行费（按年）：Token费/算力费 + 维护费（开发费15-20%）
三套报价一致性校验
校验规则：三套模板总价偏差超过20%时，自动触发复核。
| 模板 | 总价 | 偏差率 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 模板一：AI+传统分离 | XX万元 | - | 基准 |
| 模板二：功能模块 | XX万元 | ±X% | ✅ 正常 / ⚠️ 偏差>20% |
| 模板三：角色人天 | XX万元 | ±X% | ✅ 正常 / ⚠️ 偏差>20% |
偏差原因分析（如触发复核）：
| 偏差来源 | 模板一 | 模板二 | 模板三 | 差异说明 |
|---|---|---|---|---|
| 智能体人天 | X人天 | X人天 | X人天 | [说明差异原因] |
| 数据工程人天 | X人天 | X人天 | X人天 | [说明差异原因] |
| 角色单价 | X元 | X元 | X元 | [说明差异原因] |
| 管理后台 | 包含/不包含 | 包含/不包含 | 包含/不包含 | [说明差异原因] |
建议报价区间：取三套模板的中位数，建议报价 XX-XX万元
用户选择建议：
- 如客户关注AI投入占比 → 推荐模板一
- 如客户关注功能交付完整性 → 推荐模板二
- 如客户习惯人天计价 → 推荐模板三
信息补充建议
| 缺失维度 | 当前状态 | 补充建议 | 对报价的影响 |
|---|---|---|---|
| ... | ... | ... | ... |
ROI效益分析（甲方决策核心依据）
政企项目审批，领导首要关注的是"投这个钱能省多少/赚多少"。需补充效益侧分析：
智能体效益指标表
| 智能体名称 | 效率提升指标 | 人工替代指标 | 质量改善指标 | 年效益估算 |
|---|---|---|---|---|
| [智能体1] | [如：计划编制效率提升60%] | [如：减少2名专职人员] | [如：错误率从5%降至1%] | [X万元/年] |
| [智能体2] | [如：审核时效从3天缩短至2小时] | [如：减少50%审核工作量] | [如：合规风险降低80%] | [X万元/年] |
| [智能体3] | [如：报表生成时间从1天降至10分钟] | [如：无需人工汇总] | [如：数据准确率提升至99%] | [X万元/年] |
| 合计 | - | - | - | XX万元/年 |
投资回收期分析
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 项目总投资 | XX万元 | 开发费+首年运行费 |
| 年度运维成本 | XX万元/年 | 从第二年起 |
| 年度效益估算 | XX万元/年 | 效率提升+人工替代+错误减少 |
| 投资回收期 | X.X年 | 总投资÷年净效益 |
| 3年ROI | XXX% | (3年效益-总投资)÷总投资 |
人工流程 vs AI系统成本对比
| 成本项 | 人工流程（年） | AI系统（年） | 节省金额 | 节省比例 |
|---|---|---|---|---|
| 人力成本 | XX万元 | XX万元 | XX万元 | XX% |
| 错误损失 | XX万元 | XX万元 | XX万元 | XX% |
| 时间成本 | XX万元 | XX万元 | XX万元 | XX% |
| 总成本 | XX万元 | XX万元 | XX万元 | XX% |
效益计算说明：
- 人力成本节省 = 替代人工数 × 人均年薪 × 替代比例
- 错误损失减少 = 历史错误平均损失 × 错误率降低比例
- 时间成本 = 节省工时 × 时薪 × 频次
- 建议与客户确认各项基准数据，确保效益估算可信
自我审查与优化建议
基于本次报价，建议进行以下自我审查：
| 审查项 | 检查内容 | 优化方向 |
|---|---|---|
| 智能体拆分 | 是否存在过度拆分？功能相似的智能体是否可合并？ | 如"计划编制+初审"可合并 |
| 人天估算 | 是否过于保守？是否存在重复计算？ | 参考历史项目数据校准 |
| 复用性 | 是否与其他项目有重叠？数据层/架构是否可复用？ | 多项目联动可降本15-30% |
| 数据源 | 系统接口复杂度是否充分评估？ | 接口文档不全需预留缓冲 |
| 隐性需求 | 定时任务、数据清洗、权限控制是否遗漏？ | 补充隐性需求人天 |
| ROI合理性 | 效益估算是否过于乐观？是否有客户确认的数据支撑？ | 与客户确认基准数据 |
报价控制原则
- 拆解细≠增加报价：细化是为了透明，不是堆叠人天
- 复用合并：相似功能合并计算，避免重复报价；智能体按实际技术复杂度拆分，不凑数量
- 合理人天：参考市场行情，根据项目实际复杂度定价，避免过度保守
- 周期灵活：根据项目规模，2-4个月之间调整
- 联动降本：多个项目一起实施时，提示可复用部分及降本比例
项目规模与报价参考
| 项目规模 | 特征 | 周期 | 人天 | 总价区间 |
|---|---|---|---|---|
| 小型 | 1-2个智能体，单一数据源，简单流程 | 2个月 | 60-100人天 | 15-30万 |
| 中小型 | 3-4个智能体，2-3个系统对接，标准流程 | 2-2.5个月 | 100-140人天 | 30-45万 |
| 中型 | 4-6个智能体，多系统对接，复杂业务 | 3个月 | 140-180人天 | 40-60万 |
| 大型 | 6+智能体，复杂业务流，高合规要求 | 4个月 | 200-280人天 | 70-100万 |
项目联动降本
如多个AI项目一起实施，可复用数据层、基础架构、管理后台：
- 2个项目联动：总价可降低15-20%
- 3个及以上项目联动：总价可降低25-30%
市场参考（2024-2026）
| 项目类型 | 价格区间 | 人天估算 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 基础型Agent | 3-8万 | 15-25人天 | 单智能体，简单RAG |
| 进阶型/行业级 | 15-40万 | 50-80人天 | 2-3个智能体，标准流程 |
| 企业级定制 | 50-150万 | 100-200人天 | 多智能体，复杂业务 |
年度维护费用：开发费的15-20%
报价单输出规范
每次生成报价后，输出结构化 Markdown 格式报价单，用户可复制或手动转换为 PDF。
输出要求
- 格式：使用 Markdown 表格格式，确保表格结构清晰
- 文件位置：如需要保存到文件，可输出到用户指定位置
- 格式要求：
- 所有表格使用标准 Markdown 表格语法
- 表头可使用加粗或背景色标记
- 保持单元格对齐和内容完整
文档结构
报价单必须包含以下章节（与回复内容一致）：
- 需求解析（6个表格）
- 三套报价模板（3个详细表格）
- 一致性校验表
- 信息补充建议
- ROI效益分析
- 后续优化支持建议（如适用）
手动转 PDF 提示
如需 PDF 格式，可使用以下方式：
- 复制 Markdown 内容到支持导出 PDF 的编辑器（如 VS Code、Notion）
- 使用在线 Markdown 转 PDF 工具
- 使用
pandoc命令行工具转换
参考资料
需求收集检查清单
- 业务场景是否明确？
- 核心痛点/目标是否清晰？
- 智能体复杂度是否判断？
- 数据源是否了解？
- 用户规模是否清楚？
报价快速检查
- 三套模板总价偏差<20%
- 人天估算参考了复杂度分级
- 单价参考了角色单价表
- 信息完整度已标注
信息完整度判断标准
| 等级 | 符号 | 判断标准 |
|---|---|---|
| 完整 | ✅ | 用户已提供该维度信息，或可根据业务场景合理推断 |
| 部分缺失 | ⚠️ | 用户未明确提供，但可通过典型场景估算（需在备注说明） |
| 完全缺失 | ❌ | 缺少关键信息，无法合理估算（如未说明业务场景） |
判断原则：
- 业务场景、核心目标为必填项，缺失时标记❌并询问用户
- 数据源、用户规模等为可选项，缺失时标记⚠️并给出估算