我做了一个AI小工具,试图解决造价里最重复的那件事:清单对价

最近两个月公众号没怎么更新，其实一直在做一件事：

学习AI技能并用 AI 做造价提效的工具。

起因很真实。

一个做造价的朋友跟我聊了一次他日常的工作流程：

跨项目做报价/对价时，基本都在重复一件事：

翻历史项目清单

找相似清单项

对价格

复制到新清单

再逐条调整

这套流程行业里非常普遍，大家也都习惯了。

但问题是：

它很耗时间，而且非常容易在“复制 + 对照”过程中出错。

我自己以前做工程造价时，其实也是一样的工作方式。

只是当时大家都默认：

这是造价的“正常工作内容”。

但最近在用 AI 编程工具之后，我开始重新思考这件事：

这些“重复查找 + 人工对价”的动作，是不是可以被结构化和自动化？

于是我做了一个很早期的小工具（V1.0，目前属于验证阶段，不是成熟产品）。

核心就解决两类问题：

① 历史清单智能匹配与套价

输入：

历史项目成本库

新项目清单

系统会做三件事：

自动匹配相似清单项

参考历史价格进行套价

输出匹配结果与风险提示

② 新旧清单对比与价格继承

输入：

旧版本清单（含价格）

新版本清单

系统会：

自动识别变更项

继承可复用价格

标注差异位置

一句话总结它的作用：

减少造价中“翻历史 + 对清单 + 复制价格”的重复劳动。

🧠 这里补一句更专业一点的解释：

在造价工作流里，本质上大量时间消耗在：

历史数据检索 + 清单项匹配 + 人工价格继承

而不是计算本身。

这个工具做的就是把这一段流程结构化。

⚠️ 说明一下现状

这个版本还很早期：

没有商业化

没有完整产品包装

还在验证“是否真的有用”

目前更像一个：

“能跑的行业实验工具”

🧩 过程中也踩了一些坑

比如：

一开始低估了部署复杂度（本地/云端环境差异）

Git / 部署流程踩了不少坑

数据结构和真实清单格式差异很大

这些问题反而让我更清楚：

工程类工具，核心难点不在AI，而在“真实数据工作流”。

👇 所以想做一个小范围验证

如果你平时在做：

清单套价

成本库对价

新旧项目对比

或者你是造价/预算/商务相关岗位：

可以帮我做一个很小的测试。

👉 不需要学工具

👉 不需要注册系统

只需要：

发一份你手上的（可脱敏）Excel清单给我

我帮你跑一版结果看看：

匹配效果

错误情况

实际是否有用

我现在主要不是在做产品推广。

而是在验证一件很具体的事：

这个方向，在真实造价工作里，到底能不能减少重复劳动。

如果你愿意试一下，可以直接私信我。

我可以帮你跑一遍结果。

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