Yibiaoで入札提案書の素材とAI生成をローカル管理する

ローカル保存と外部モデルを分けて検証する

設定とSQLiteの保存先を確認し、OllamaまたはLM StudioのローカルモデルとOpenAI互換APIを同じ短文で比較します。生成中にページを切り替えて進捗が戻るか、失敗後にキャッシュから再開できるかを確認します。clientの`npm run build`と実案件での文書レビューを別の合格条件として管理します。外部モデルを使う場合は、送信したファイル名と本文の範囲をAPI側の履歴で確認し、ローカル保存の説明と混同しないようにします。

草稿から納品文書までの責任分界

テスト案件では、解析した入札資料、ナレッジベースの参照元、モデル名、生成キャッシュ、修正履歴を一つの作業記録へまとめます。重複、失格項目、誤字、論理矛盾の結果を担当者が確認し、Word出力後にもページ、図、数値、会社情報を目視で照合します。

入札文書を作るElectronデスクトップ作業場

READMEはYibiao Bid Toolboxを、入札向けのオープンソースAI文書作成ツールと説明しています。技術提案、図文生成、商務標、企業ナレッジベース、文書重複チェック、失格項目チェック、標訊などを含み、機能は開発中です。OpenAI互換APIのほか、OllamaとLM Studioによるローカルモデル接続も案内されています。

設定、キャッシュ、生成結果を本機に保存する設計で、Windowsの入札ファイル処理に適するとREADMEは述べます。これは保存先の方針を示す説明であり、すべての入力が外部へ出ない保証ではありません。使うモデル、解析方式、画像生成先を設定画面とログで確認します。

18項目の解析とナレッジベースの再利用

完了機能には、入札ファイル解析18項目、既存方案の拡張、複数区分、複数段階の入札、出力形式とテンプレート、全体事実設定が挙げられています。ローカルナレッジベースには企業資料、過去事例、方案素材を蓄積し、生成時に参照できます。

文書解析はローカル方式とMinerU方式を選べます。同じPDFやOffice文書を両方で処理し、見出し、表、画像、ページ順の差を比較します。ナレッジベースの検索結果がどの段落へ反映されたかを確認し、古い案件情報を最新事実として混ぜないため、案件ごとの資料範囲を分けて管理します。

Mermaid、HTML図、Word出力をつなぐ

図表機能にはAI生成画像、Mermaidのレンダリング、HTML描画、図表のWord変換があります。本文だけでなく、提案書の説明用図と表を作る流れを想定した機能です。READMEには字数上限なしとの記載もありますが、モデルのコンテキスト、メモリ、出力形式の制限までなくなるという意味ではありません。

短い原稿から図を生成し、Mermaidプレビューで構文エラーを確認してからWordへ変換します。図の文字化け、ページ分割、画像解像度、出力ファイルの再編集を見ます。AIが作った数値や工程を正しいと扱わず、元資料と本文の事実設定を照合して人が承認します。

Pi Agentとバックグラウンドタスクの構造

技術構成はElectron MainとPreloadがローカル能力を提供し、Vite、React、TypeScriptのRendererが`window.yibiao`を呼び出します。設定はローカルファイル、業務状態はSQLite、時間のかかる解析と生成はMainのバックグラウンドで実行され、切り替え後も進捗を復元するとREADMEは説明しています。

AI Serviceがモデル要求を管理し、Pi Agentは独立したRuntimeとSessionでエージェント作業を処理します。ローカル画像レンダリング、Open XML、MinerU、Cloudflare Workerのオンライン情報サービスも別の責務です。障害解析ではRenderer、Main、Agent、SQLite、外部APIのログを分け、どこで失敗したかを確認します。

clientからWindowsとmacOS向けにビルドする

ソース開発は`client`で行います。READMEの手順はNode.js 22を推奨し、`npm ci`、`npm run dev`で起動、`npm run build`でTypeScriptチェックとViteビルドを実行します。Open XMLのデバッグやローカルパッケージングには.NET 10 SDKが必要です。

Windows x64ではagent toolsを`node scripts/prepare-agent-tools.cjs --platform win32 --arch x64`で準備し、対応するverifyコマンドを通します。配布は`npm run dist:win`と`npm run dist:mac`で、生成物は`client/release/`に置かれます。エンドユーザーはGitHub Releasesのパッケージを使えるため、開発スクリプトと配布インストールを混同しません。

AGPL-3.0でネットワーク提供も確認する

ライセンスはAGPL-3.0です。READMEは、使用、変更、配布、商用化が可能な一方、修正版、再配布コピー、ネットワークアクセス可能なサービスではソース共有義務、NOTICE、元リポジトリリンク、著者情報の保持が必要だと説明しています。実際の配布形態に応じてLICENSE本文を確認します。

採用前は、テスト資料を本機に置き、解析、知識参照、図生成、重複チェック、失格項目チェック、Word出力、タスク復元を一巡させます。モデルのAPIキー、Cloudflare Workerへの送信、SQLiteの保存範囲、生成本文の人手レビューを記録できるチームに向きます。READMEのコストや生成量の数字はプロジェクト自身のテスト結果として扱い、自社の品質や費用とは別に測ります。

編集部の結論

Yibiaoは、入札資料を本機の作業領域で整理し、企業知識や過去案件を参照しながらAIで草稿を作り、人が最終確認したいチームに向きます。まず`client`でNode.js 22を使い、短いサンプル文書を解析して`npm run build`を通し、生成結果、Mermaid図、チェック画面、SQLiteの保存範囲を確認してください。実案件ではAPI送信先とAGPL-3.0のソース提供義務を確認してから運用します。

公式情報源

1. Official documentation
2. Official README
3. Project repository
4. Release notes