- name
- bid-proposal-manager
- description
- 입찰/사업/연구 공모 안내문을 파싱하여 벡터화하고, 제출서류 검증 및 관련 정보를 자동 추출하여 Notion 프로젝트 페이지를 생성하는 스킬. PDF, HWP, HWPX, DOCX, 웹페이지 형식의 공고문을 지원하며, PostgreSQL + pgvector로 시맨틱 검색 가능.
- version
- 1.0.0
- metadata
- openclaw
- requires
- bins
- emoji
- 📋
- tags
Bid/Proposal Manager (입찰·공모 관리 스킬)
입찰, 사업, 연구 공모 안내문을 다양한 포맷(PDF, HWP, HWPX, DOCX, 웹페이지)에서 파싱하여, 핵심 정보를 자동 추출하고 벡터화(PostgreSQL + pgvector)한 뒤, Notion 프로젝트 DB와 하위 페이지로 체계적으로 정리하는 종합 스킬.
아키텍처
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 입력 소스 (Input Sources) │
│ PDF │ HWP/HWPX │ DOCX │ 웹페이지(URL) │
└────────────┬─────────────────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 문서 파서 (document_parser.py) │
│ 포맷 자동 감지 → 텍스트 추출 → 구조화된 섹션 분리 │
└────────────┬─────────────────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 공고문 분석기 (proposal_analyzer.py) │
│ 핵심 필드 추출: 사업명, 기한, 자격요건, 제출서류, 예산 등 │
│ 제출서류 체크리스트 자동 생성 │
│ 작성 요령(목차, 분량, 형식) 추출 │
└────────────┬─────────────┬───────────────────────────────────┘
│ ▼
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐
│ │ 벡터화 엔진 (vectorizer.py) │
│ │ 텍스트 → 임베딩 → PostgreSQL + pgvector 저장 │
│ │ 시맨틱 검색, 유사 공고 비교, RAG 지원 │
│ └──────────────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Notion 빌더 (notion_builder.py) │
│ 프로젝트 DB 생성/업데이트 + 상세 하위 페이지 자동 생성 │
│ 제출서류 체크리스트, 일정표, 자격요건 정리 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘워크플로우
Step 1: 공고문 입력
사용자로부터 입찰/공모 안내문을 받는다:
# PDF 파일
python3 scripts/document_parser.py parse --input announcement.pdf --output parsed.json
# HWP/HWPX 파일
python3 scripts/document_parser.py parse --input announcement.hwp --output parsed.json
# DOCX 파일
python3 scripts/document_parser.py parse --input announcement.docx --output parsed.json
# 웹페이지 URL
python3 scripts/document_parser.py parse --url "https://www.g2b.go.kr/..." --output parsed.json
# 여러 파일 일괄 처리
python3 scripts/document_parser.py batch --dir ./announcements/ --output batch_parsed.jsonStep 2: 핵심 정보 추출
공고문에서 구조화된 정보를 자동 추출한다:
python3 scripts/proposal_analyzer.py analyze --input parsed.json --output analysis.json추출 필드:
| 카테고리 | 추출 항목 |
|---|---|
| 기본 정보 | 사업명, 공고번호, 발주기관, 공고일, 사업유형 |
| 일정 | 제출마감일, 설명회일, 질의응답 기한, 선정발표일 |
| 자격요건 | 참가자격, 필수조건, 우대조건, 제한사항 |
| 제출서류 | 필수서류 목록, 선택서류, 서류별 양식/형식 요구사항 |
| 예산/규모 | 총 사업비, 정부출연금, 민간부담금, 사업 기간 |
| 작성 요령 | 제안서 목차, 분량 제한, 평가 기준, 배점표 |
| 연락처 | 담당자, 전화번호, 이메일, 접수처 |
Step 3: 벡터화 및 저장
추출된 텍스트를 임베딩하여 PostgreSQL + pgvector에 저장한다:
# 단일 공고 벡터화
python3 scripts/vectorizer.py store --input analysis.json
# 유사 공고 검색
python3 scripts/vectorizer.py search --query "AI 기반 교통 분석 연구" --top 5
# 특정 공고와 유사한 과거 공고 비교
python3 scripts/vectorizer.py similar --project-id "BID-2026-0042" --top 3벡터화 대상:
- 사업명 + 사업 개요 (핵심 벡터)
- 자격요건 텍스트
- 제출서류 상세 설명
- 평가 기준 / 작성 요령 전문
Step 4: 제출서류 검증
사용자가 준비한 서류와 공고 요구사항을 대조 검증:
python3 scripts/proposal_analyzer.py verify \
--requirements analysis.json \
--prepared-dir ./my_documents/ \
--output verification.json검증 항목:
- 필수서류 누락 여부 ✅/❌
- 파일명 규칙 준수 여부
- 분량(페이지 수) 준수 여부
- 필수 포함 항목(목차) 확인
- 제출 기한 경과 여부
Step 5: Notion 페이지 생성
분석 결과를 Notion 프로젝트 DB와 하위 페이지로 자동 생성:
python3 scripts/notion_builder.py create \
--input analysis.json \
--database-id "YOUR_NOTION_DB_ID" \
--create-subpagesNotion 구조:
📁 입찰/공모 프로젝트 DB (데이터베이스)
├── 속성: 사업명, 발주기관, 마감일, 상태, 예산, 유형, 자격충족여부
│
├── 📄 [사업명] 상세 페이지
│ ├── 📋 기본 정보 (callout)
│ ├── 📅 주요 일정 (table)
│ ├── ✅ 제출서류 체크리스트 (to-do list)
│ ├── 📝 자격요건 (bulleted list)
│ ├── 💰 예산/규모 (table)
│ ├── 📖 제안서 작성 요령
│ │ ├── 목차 구조
│ │ ├── 분량 제한
│ │ └── 평가 기준/배점표
│ ├── 🔍 유사 공고 (벡터 검색 결과)
│ └── 📎 원본 파일 링크
│
├── 📄 [다른 사업명] 상세 페이지
│ └── ...문서 파싱 상세
PDF 파싱
# pdfplumber 사용 (표 추출에 강함)
pip install pdfplumber
# 또는 PyMuPDF (fitz) 사용 (일반 텍스트 추출에 빠름)
pip install PyMuPDFHWP/HWPX 파싱
# hwp5 (한글 파일 텍스트 추출)
pip install pyhwp
# HWPX는 ZIP 기반 XML이므로 직접 파싱
# hwpx → unzip → content.xml → XML 파싱DOCX 파싱
pip install python-docx웹페이지 파싱
# requests + BeautifulSoup
pip install requests beautifulsoup4
# 또는 Playwright (JS 렌더링 필요 시)포맷을 자동 감지하여 적합한 파서를 선택한다. document_parser.py가 이를 처리.
PostgreSQL + pgvector 설정
사전 요구사항
# PostgreSQL 15+ 설치 확인
psql --version
# pgvector 확장 설치
# macOS (Homebrew)
brew install pgvector
# Ubuntu/Debian
sudo apt install postgresql-15-pgvector
# 설치 확인
psql -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;"DB 스키마 생성
psql -f references/db_schema.sql또는 스크립트로:
python3 scripts/vectorizer.py init-db --db-url "postgresql://user:pass@localhost:5432/biddb"임베딩 방식
| 방식 | 설명 | 비고 |
|---|---|---|
| OpenAI API | text-embedding-3-small (1536 dim) | API 키 필요 |
| Sentence Transformers | all-MiniLM-L6-v2 (384 dim) | 로컬 무료 |
| Ollama | nomic-embed-text (768 dim) | 로컬 무료 |
기본값은 Sentence Transformers (로컬). 환경변수 EMBEDDING_PROVIDER로 변경 가능.
CLI 명령어 요약
# === 문서 파싱 ===
python3 scripts/document_parser.py parse --input FILE --output parsed.json
python3 scripts/document_parser.py parse --url URL --output parsed.json
python3 scripts/document_parser.py batch --dir DIR --output batch.json
# === 공고 분석 ===
python3 scripts/proposal_analyzer.py analyze --input parsed.json --output analysis.json
python3 scripts/proposal_analyzer.py verify --requirements analysis.json --prepared-dir DIR
python3 scripts/proposal_analyzer.py checklist --input analysis.json
# === 벡터화 ===
python3 scripts/vectorizer.py init-db
python3 scripts/vectorizer.py store --input analysis.json
python3 scripts/vectorizer.py search --query "검색어" --top N
python3 scripts/vectorizer.py similar --project-id ID --top N
# === Notion 연동 ===
python3 scripts/notion_builder.py create --input analysis.json --database-id DB_ID
python3 scripts/notion_builder.py update --project-id ID --input analysis.json
python3 scripts/notion_builder.py dashboard --database-id DB_ID환경변수
# PostgreSQL 연결
export PGHOST=localhost
export PGPORT=5432
export PGDATABASE=biddb
export PGUSER=your_user
export PGPASSWORD=your_password
# 또는 통합 URL
export DATABASE_URL="postgresql://user:pass@localhost:5432/biddb"
# 임베딩 설정
export EMBEDDING_PROVIDER=sentence_transformers # 또는 openai, ollama
export OPENAI_API_KEY=sk-... # OpenAI 사용 시
export OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434 # Ollama 사용 시
# Notion API
export NOTION_API_KEY=ntn_...
export NOTION_DATABASE_ID=... # 기본 프로젝트 DB ID (선택)보안 및 주의사항
- 개인정보: 공고문 내 개인정보(담당자 연락처 등)는 벡터화하지 않음
- API 키: 환경변수로만 관리, 코드에 하드코딩 금지
- 저작권: 공고문 원문은 요약+출처 링크 방식으로 Notion에 기록
- DB 백업: 정기적으로
pg_dump를 권장
참고 파일
scripts/document_parser.py— 다중 포맷 문서 파서scripts/proposal_analyzer.py— 공고문 분석기 + 제출서류 검증기scripts/vectorizer.py— pgvector 벡터화 엔진scripts/notion_builder.py— Notion 페이지 자동 생성기references/db_schema.sql— PostgreSQL + pgvector 스키마references/field_taxonomy.json— 입찰 분야 분류 및 필드 정의references/setup_guide.md— 환경 설정 가이드templates/notion_template.json— Notion 페이지 템플릿 구조