From agentic-ai-skills
Generates three pricing templates (AI+traditional separation, functional modules, role man-days) for government/enterprise AI agent projects from input requirements. Assesses information completeness and provides supplement suggestions.
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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。
Calculates AI feature costs, challenges necessity, models economics at scale, and provides verdicts with optimizations using ai-cost-analyzer agent.
Generates professional project proposals with executive summary, deliverables, tiered pricing, timeline, and terms for client bids, pitches, and freelance engagements.
Use this skill when the user asks specifically about "how to monetize AI features", "should AI be a separate tier", "pricing for AI capabilities", "how to charge for AI", "AI add-on vs. bundle", "AI feature pricing strategy", or is adding AI capabilities to an existing product and wants to decide how to monetize them. This is a specialized version of pricing-review focused on AI feature economics.
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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。
| 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：
人天估算原则：
| 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。
| 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 |
| 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。
用户需提供以下信息（信息越完整，报价越准确）：
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。
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）
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）：
从用户输入中提取以下维度，并输出详细解析表格：
| 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 | ⭐ |
输出结构：
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：
每个模板独立输出一张表，信息完整度插入每一行。
针对信息缺失部分，给出具体补充建议。
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：
（详细表格输出省略，参考下方模板格式）
| 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 |
| 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：
| 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：
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：
| 缺失维度 | 当前状态 | 补充建议 | 对报价的影响 |
|---|---|---|---|
| ... | ... | ... | ... |
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 |
| 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 |
| 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：
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 |
| 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 |
如多个AI项目一起实施，可复用数据层、基础架构、管理后台：
| 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%
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。
报价单必须包含以下章节（与回复内容一致）：
如需 PDF 格式，可使用以下方式：
pandoc 命令行工具转换| 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：