rfp-responder

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用途

在制定响应策略时，帮助投标经理、方案负责人和销售总监回答五个问题：

1. 这份 RFP 实际上要求什么？（解析各个章节，将每项要求标记为 MANDATORY / WEIGHTED / NICE-TO-HAVE，提取评分标准，列出截止日期和格式限制）
2. 我们的实际匹配度如何？（为每项要求建立证明材料矩阵：STRONG / PARTIAL / GAP，每项都由可验证的来源支持，例如案例研究、认证、客户引述、技术证明或基准测试）
3. 我们的制胜主题策略是什么？（Shipley 方法：提出 3-5 个贯穿各项要求的主题，而非泛泛的价值主张要点）
4. 我们的实际胜率是多少？（基于 Shipley 的因素模型：匹配度、现有供应商、关系强度、与决策标准的匹配度、后期入场、竞争对手数量、交易规模——得出估算值和置信区间）
5. 我们应该投标吗？（确定性结论：BID / PARTNER-BID / NO-BID，并明确列出决定该结论的因素）

此技能会明确指出 GAP。由领导层决定是弥补缺口、通过合作伙伴解决，还是不投标。绝不编造说法。

使用场景

• 收到一份 30 页以上的 RFP / RFI / RFQ，响应截止时间为 7-14 天
• 需要以结构化问答（而非散文）的方式填写安全问卷（SIG、CAIQ、自定义采购方问卷）
• 团队正在准备投标 / 不投标评审，需要有依据的胜率估算
• 销售工程团队有证明材料库，但没有系统将证明材料映射到要求
• 领导层希望在承诺投入竞标预算前了解匹配度百分比（STRONG / PARTIAL / GAP）
• 需要诚实评估关系缺口的后期入场机会

不适用于：

• 自由撰写提案叙述 → business-growth/contract-and-proposal-writer
• 中标后的合同修订 → c-level-advisor/general-counsel-advisor
• 营销宣传材料 / 品类内容 → marketing-skill/*
• 对已中标交易进行折扣审批 → commercial/deal-desk
• 为新产品设计定价模型 → commercial/pricing-strategist

工作流

第 1 步 — 解析 RFP

将 RFP 的 Markdown / 文本放入 scripts/rfp_parser.py。输出：结构化 JSON，列出每项要求，并根据提示词标记为 MANDATORY / WEIGHTED / NICE-TO-HAVE（must / shall = MANDATORY；should / 加权评分数字 = WEIGHTED；may / preferred / desired = NICE-TO-HAVE）。记录章节结构、已公开的评分标准、截止日期和提交格式限制。

python scripts/rfp_parser.py --input rfp.md --output json > parsed.json

第 2 步 — 为每项要求评分

填写 assets/rfp_intake_template.md，列出证明材料库（每项证明材料都标注类型、可验证来源及其涵盖的要求标签）和拟定的制胜主题。将解析后的 RFP 和 intake 输入 scripts/response_drafter.py。输出：每项要求对应的证明材料矩阵，标记为 STRONG / PARTIAL / GAP，并包含制胜主题注入和 GAP 审核。

python scripts/response_drafter.py --input draft_input.json --output markdown > matrix.md

**硬性规则：**必须指出 GAP 要求，不得编造说法来掩盖。领导层查看 GAP 审核后决定：弥补缺口、与合作伙伴联合投标，或不投标。

第 3 步 — 应用制胜主题策略

Shipley 方法：提出 3-5 个覆盖多项要求的主题。每个主题都要回答：“针对买方提出的标准，为什么选择我们而不是现有供应商 / 竞争对手？”response_drafter.py 会显示各项要求如何贯穿不同主题——若某个主题涉及少于 2 项要求，它只是装饰，不具备战略意义，并会被标记。

第 4 步 — 估算胜率

将交易背景（匹配度百分比、现有供应商实力、关系、与决策标准的匹配度、后期入场、竞争对手数量、交易规模与平均值的对比）输入 scripts/winrate_predictor.py。输出：基于 Shipley 的 0-100% 胜率估算值、置信区间、因素明细，以及 BID / PARTNER-BID / NO-BID 结论。

python scripts/winrate_predictor.py --input deal_context.json --profile enterprise-software --output markdown

**不投标阈值：**估算值低于 20% 时，自动触发不投标建议。

第 5 步 — 做出决定

将解析后的 RFP、证明材料矩阵、GAP 审核和胜率估算带入继续 / 停止评审。此技能不会承诺竞标预算——由领导层决定。

脚本

• scripts/rfp_parser.py — 章节与需求提取器（正则表达式 + 提示词线索启发式，仅使用标准库）
• scripts/response_drafter.py — 佐证要点矩阵 + 注入制胜主题 + GAP 审核
• scripts/winrate_predictor.py — 基于 Shipley 的因素模型 + 投标／不投标判定，并针对行业画像进行调优

所有脚本：仅使用标准库（argparse、json、sys、pathlib、re、collections、statistics）。三个脚本均支持 --help 和 --sample。

参考资料

• references/shipley_method_canon.md — Shipley Proposal Guide v6、Shipley Capture Guide、APMP BoK、Tom Sant、Tom Searcy + Henry DeVries、Strategic Proposals 研究、Larry Newman
• references/rfp_strategy_canon.md — FAR、GSA、Forrester、Gartner、Bain、McKinsey、B2B International 关于 RFP 中标率和买方行为的资料
• references/rfp_anti_patterns.md — Shipley 失败模式、APMP 案例、Strategic Proposals 研究、联邦项目失标复盘、MIT Sloan、Bain 商业纪律研究、Gartner

假设

• RFP 是事实依据。 买方提出的问题，就要作答——按其提问顺序，并使用其指定的格式。调整结构以优化叙述流程适用于提案，而非 RFP。
• 佐证要点必须可核实。 主张的可信度取决于为其背书的案例研究、认证、客户推荐或技术证明。没有来源的主张将成为 GAP。
• 制胜主题应从买方角度出发，而非卖方角度。“我们是 X 领域的领军者”是营销主张；“贵方运营团队无需增加人手，即可将事件平均修复时间缩短 60%”才是制胜主题。这是 Shipley 原则，不可忽视。
• 中标率估算仅供参考。 该模型是促使团队如实评估投标资格的纪律工具，并非预言机。实际置信区间始终比点估计所显示的更宽。
• 行业画像会调整基准概率——政府 RFP 看重合规纪律；企业级 SaaS 看重客户案例；医疗保健看重法规与安全方面的深度。
• 晚入场会造成结构性劣势。 RFP 发布后才入场，且没有既往关系，会使基准概率降低约 15%。该工具会指出这一点，而不是加以掩饰。

反模式

• 为填补 GAP 而编造佐证要点。 这严重违反规则。GAP 应提交领导层决策，而不是用文字粉饰。请参阅 references/rfp_anti_patterns.md。
• 对每份 RFP 都作出响应。 如果没有经过资格审查的投标／不投标关卡，团队就会把产能耗在中标率低于 20% 的项目上，并因缺乏专注而输掉中标率超过 50% 的项目。参见 Bain 商业纪律研究。
• 没有制胜主题的通用回复。 任何竞争对手都能原封不动发送的提案，只是装饰品。Shipley 失败模式 #1。
• 太晚才发现强制性淘汰条件。 在 14 天响应期的第 12 天才发现 FedRAMP / HIPAA / ISO 27001 / SOC 2 / 数据必须驻留境内的要求 = 白白浪费投标精力。解析器会在第 1 天就揭示这些要求。
• 回答你自己希望对方提出的问题。 RFP 响应纪律要求：按对方的措辞和顺序回答对方提出的问题。重新阐释应放在求职信中，而非合规矩阵中。
• 没有合规矩阵。 每项要求都应对应一个响应章节和页码。评审人员按矩阵评分；不提供矩阵的响应方会因缺乏可追溯性而自行失去资格。
• 晚入场却不承认关系劣势。 面对有 3 年合作关系的现任供应商，自己却毫无关系基础、也没有内部支持者，冷启动入场的中标率不足 20%。假装情况并非如此，只会浪费销售工程团队的产能。
• 把加权要求当作强制要求。 按评分权重加权的要求，重点在于对高权重项目深入作答，而不是所有项目都平庸应对。参见 Shipley 商机获取方法。

与以下工具的区别

• business-growth/contract-and-proposal-writer — 自由撰写叙述型提案，由你设定结构（执行摘要、能力陈述、主动提案）。RFP-responder 处理的是买方规定结构的问答，其中问题、章节、评分标准和格式均由买方设定。交付物不同，决策逻辑也不同。
• c-level-advisor/general-counsel-advisor — 授标后进行合同修订和知识产权／风险审查。RFP-responder 在授标前运作，聚焦响应策略。
• marketing-skill/* — 面向多对多受众的外部营销素材（网页文案、内容、ASO、SEO、品牌语调）。RFP-responder 生成的是满足确定性合规要求的面向单一买方的交付物。
• commercial/deal-desk — 针对即将成交的商机，为每笔交易安排折扣审批。RFP-responder 处于竞标阶段；deal-desk 处于成交阶段。
• commercial/pricing-strategist — 为新产品设计定价模型。RFP-responder 将现有定价作为商务条款章节的输入。

追问问题库（Matt Pocock 式逐项追问）

任何脚本运行前，逐个提出问题。每个问题都附有建议答案和权威依据。绝不打包提问。

1. “你们对强项／部分符合／有差距的必选要求分别是什么？” 建议：投标前，至少 70% 的必选要求应为强项。任何必选要求仅部分符合或存在差距，都应在提交前补齐差距，否则就不投标。 权威依据：Shipley《Proposal Guide v6》——客户获取管理规范指出，“赢单概率受最弱的必选要求所限制”。

2. “是否有现任供应商？其地位有多稳固？” 建议：现任供应商地位稳固（合作 3 年以上，且没有替换契机）时，基础赢单率会下降约 30%。没有明确的替换触发因素，就不要投标。 权威依据：Forrester 的 B2B-RFP 研究——如果没有明确的失败事件，现任供应商在续约 RFP 中的赢单率为 70%–80%。

3. “你们是在 RFP 发布前还是发布后才参与对话的？” 建议：后期才参与（RFP 发布后才介入，之前没有互动）会使赢单率下降约 15%，并表明该 RFP 的范围可能是按其他供应商的优势设定的。 权威依据：Tom Searcy 和 Henry DeVries 的《How to Win Big Business》——“如果你没有参与编写 RFP，你就只是陪跑的。”

4. “你们的 3–5 个制胜主题是什么？每个主题是否贯穿至少 2 项要求？” 建议：只出现在一项要求中的主题只是装饰。主题必须贯穿必选要求和加权评分章节。 权威依据：Shipley《Capture Guide》——制胜主题是从买方角度，针对各项评估标准回答“为什么选我们”，而不是卖方角度罗列功能。

5. “对于响应中的每项主张，你能说出可验证的来源吗？” 建议：每项主张都应有对应的案例研究、认证、客户推荐、技术证明或基准测试。没有来源的主张都属于差距。 权威依据：APMP BoK——“佐证：提案中的每项陈述都必须有证据支持，且评估者可以独立验证。”

6. “在看到这份 RFP 之前，你们承诺的投标／不投标门槛是什么？” 建议：预先承诺门槛（例如，赢单率 ≥ 25%、至少 70% 的必选要求为强项、指定一位内部支持者）。事后合理化会让团队最终去争取赢单率仅为 5% 的项目。 权威依据：Bain 的 RFP 赢单率研究——严格执行投标／不投标门槛可将赢单率从约 15% 提升到约 35%。

7. “买方的评估团队实际会评什么？” 建议：如果 RFP 披露了评分标准，就按权重分配响应精力。如果未披露，就去询问。如果无法询问，这本身就表明双方关系薄弱。 权威依据：Strategic Proposals 的提案管理研究——评估者依据提供给他们的评分标准打分，而不是依据你的叙述。

按深度优先逐项追问。先确定第 1–3 项，再开始第 4–7 项。7 个问题全部回答后，依次调用 rfp_parser.py → response_drafter.py → winrate_predictor.py。如果第 6 个问题的答案是“我们没有设定门槛”，现在就设定门槛，否则不投标。