tianyancha-bidding-collector（天眼查招标收藏家）

Skill 目录结构

<SKILL_DIR>/tianyancha-bidding-collector/
├── SKILL.md
├── assets/
│   └── 具身智能中游企业数据库.md        # 默认企业名单
├── scripts/
│   ├── package.json                   # npm 依赖声明（在此目录执行 npm install）
│   ├── settings.json                  # 浏览器与整理配置

│   ├── step1_search_companies.js      # 企业搜索确认
│   ├── step2_download_bidding.js      # 招投标下载
│   ├── browser.js                     # Puppeteer 浏览器连接
│   ├── modules/
│   │   ├── parseCompanyList.js        # MD 企业名单解析
│   │   ├── companySearch.js           # 天眼查企业搜索
│   │   └── biddingDownload.js         # 招投标记录下载
│   └── utils/
│       ├── excel.js                   # CSV/Excel 读写
│       ├── logger.js                  # 日志（Winston）
│       └── retry.js                   # 重试与等待
└── data/                              # 运行时输出（自动创建）

SKILL_DIR 解析规则（按优先级）：

取第一个存在的路径作为 SKILL_DIR。

When to Use

当用户需要以下场景时触发此技能：

• 查询、导出企业在天眼查平台上的招投标/中标/投标公示信息
• 批量查询一批企业的招投标历史记录
• 按时间范围和金额筛选企业中标信息
• 基于企业名单文件进行招投标数据查询

Execution Logic

Step 1: 前置环境检查（跨平台）

1.1 检测操作系统

node -e "console.log(process.platform)"

1.2 Node.js 环境检测与自动安装

首先检测 Node.js 是否已安装：

node --version
npm --version

如未安装 Node.js：

请访问 Node.js 官网下载安装：https://nodejs.org/ （建议安装 LTS 版本）

验证安装：

node --version  # 应显示 v18 或更高版本
npm --version

1.3 Chrome 环境检查

脚本会检测 Chrome 远程调试端口（9222）是否已开启。

⚠️ 用户需手动启动 Chrome：

请先关闭所有 Chrome 窗口，然后按您的操作系统运行以下命令：

macOS:

/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/tmp/chrome_debug_profile

Windows:

"C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=%TEMP%\chrome_debug_profile

Linux:

google-chrome --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/tmp/chrome_debug_profile

提示：如果 Chrome 安装在其他位置，请修改命令中的路径。

登录天眼查： Chrome 启动后，请手动在浏览器中打开 https://www.tianyancha.com 并完成登录。

登录完成后，告知我"已登录"，我将继续执行后续步骤。

安装 npm 依赖：

cd SKILL_DIR/scripts && npm install

Step 2: 参数提取

从用户 prompt 中提取以下参数（均有默认值）：

当季度计算：Q1=01-01~03-31, Q2=04-01~06-30, Q3=07-01~09-30, Q4=10-01~12-31。

如果用户直接提供了公司名称列表（非文件），将公司列表写入 SKILL_DIR/data/custom_companies.md：

| 索引 | 企业名称 | 所属领域 | 产品名称 | 城市 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 公司A | - | - | - |
| 2 | 公司B | - | - | - |

然后使用 --company-file 指向该文件。

Step 3: 企业搜索确认

cd SKILL_DIR/scripts

# 使用内置默认企业名单
node step1_search_companies.js

# 使用自定义企业名单
node step1_search_companies.js --company-file SKILL_DIR/data/custom_companies.md

执行完成后，读取 SKILL_DIR/data/company_list.csv，向用户报告：

• 已确认的企业数
• 未找到的企业及名称
• 失败的企业及原因

Step 4: 招投标记录下载

cd SKILL_DIR/scripts
node step2_download_bidding.js --start-date 2026-01-01 --end-date 2026-03-31 --min-amount 0

执行完成后，读取 SKILL_DIR/data/bidding_records.csv，输出结构化摘要：

• 有招投标记录的企业数量
• 总记录数
• 按企业分组的记录统计
• 金额 TOP 10 记录列表（如有金额信息）
• 失败企业列表

异常处理

Expected Output

输出格式1：企业搜索确认报告

企业搜索完成：共 50 家国内企业
  已确认: 45 家
  未找到: 3 家（企业A、企业B、企业C）
  失败: 2 家（企业D: 网络超时、企业E: 页面异常）

输出格式2：招投标记录摘要

招投标记录下载完成
  时间范围: 2026-01-01 至 2026-03-31
  金额门槛: 无门槛
  有记录企业: 28 / 45 家
  符合条件记录: 156 条

  按企业分布:
    企业A: 12 条
    企业B: 8 条
    ...

  金额 TOP 5:
    1. 企业A - XX项目 - 500万元
    2. 企业B - YY项目 - 320万元
    ...

输出文件

Judgment Criteria

• 企业搜索确认率 > 90% 为正常，低于此值需检查名单质量
• 有招投标记录的企业占比通常在 40%-70%，取决于行业和时间范围
• 单次查询建议不超过 200 家企业，避免触发平台安全机制
• 时间范围建议不超过 1 年，数据量过大时可分季度整理
• 如遇安全验证频率过高（>5次/50家），建议暂停 30 分钟后继续