OpenSpec

企业级 AI 长文档生成与智能审查平台

集专业长文档生成与 Agent 智能审查于一体 —— 从数天缩短到数分钟。

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为什么选择 OpenSpec？

通用 AI（ChatGPT、Claude、通义千问等）在专业长文档上力不从心：

问题	通用 AI	OpenSpec
超过 50 页的文档	上下文丢失，前后矛盾	逐章生成，全篇连贯
行业标准与规范引用	幻觉严重，凭空编造	RAG 检索你自己的知识库
文档格式与模板	无法控制排版	PDF / Markdown / AutoCAD 导出
质量保障	单次生成，无审核	三智能体工作流（Researcher + Generator + Auditor）
规范条文审查	无法逐条对照、容易遗漏	Agent 驱动的智能审查模块，逐条校验

OpenSpec 不是又一个 AI 写作工具。 它是一个为专业人士打造的文档工程平台，集长文档生成与智能审查于一体，确保准确性、合规性和规模化生产。

工作原理

长文档生成 — 三智能体工作流

系统由三智能体工作流驱动，每个智能体在发现当前上下文不足时，会自主查询知识库获取补充信息：

1. Researcher（检索智能体） — 从知识库中检索相关规范条文、历史案例和参考资料，构建扎实的研究基础
2. Generator（生成智能体） — 基于检索上下文，逐章生成符合行业标准的专业内容
3. Auditor（校验智能体） — 审核生成内容的合规性、一致性和准确性；按需查询知识库进行交叉验证，发现问题则回传 Generator 修订
4. 人机协作 — 支持逐章校审、改写、补充
5. 一键导出 — PDF、Markdown、AutoCAD 图框等多种专业格式

智能审查 — Agent 驱动的独立审查模块

审查模块是一个以 Agent 为中心的独立子系统，具备广泛的领域适应性，不局限于特定行业：

• 条文录入与管理 — 支持任意行业规范、标准、合同条款的结构化录入
• Agent 逐条审查 — 智能体自动对照条文与文档内容，逐条分析合规性
• 不符项自动标识 — 精准定位问题位置，生成审查意见与修改建议
• 多领域适配 — 通过配置即可适配建筑、医疗、法律、金融等不同行业的审查需求
• 审查报告导出 — 一键生成带批注的审查报告，支持追溯与归档

适用场景

领域	典型文档
建筑设计	施工图设计说明、可行性研究报告、设计规范审查
汽车维修	维修技术手册、故障诊断报告
医疗健康	临床试验报告、诊疗规范文档、合规审查
法律金融	合同审查、合规报告、政策条文核对
招投标	投标技术方案、招标文件编制、合规性审查
更多领域	任何需要基于知识库生成的结构化长文档，以及规范/条款的智能审查

UI 展示

视频演示（建筑设计场景）： 在 B 站观看

在线体验

试用地址：https://archspec.aizzyun.com/

• 账号：test@qq.com
• 密码：test123456

技术栈

层级	技术
前端	Vue 3、TypeScript、Vite
后端	Spring Boot 3、Java 17
AI Agent	Python、LangGraph、LangChain
知识检索	RAGFlow
可观测性	Langfuse（LLM 调用追踪与成本分析）
数据库	PostgreSQL
部署	Docker、Docker Compose

快速开始

环境要求

组件	版本要求
Docker	>= 20.10
Docker Compose	>= 2.0

一键部署

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/zhuzhaoyun/OpenSpec.git
cd OpenSpec

# 2. 复制并修改环境变量
cp deploy/docker/.env.example deploy/docker/.env
# 编辑 .env 文件，填入必要配置（RAGFlow、LLM API Key 等）

# 3. 启动所有服务
cd deploy/docker
docker compose up -d

启动完成后访问 http://localhost 即可使用。

环境变量说明

变量名	说明	必填
RAGFLOW_API_KEY	RAGFlow API 密钥	是
RAGFLOW_BASE_URL	RAGFlow 服务地址	是
DASHSCOPE_API_KEY	LLM API 密钥（默认通义千问）	是
LANGFUSE_SECRET_KEY	Langfuse 私钥（Prompt 管理）	否
LANGFUSE_PUBLIC_KEY	Langfuse 公钥	否
LANGFUSE_BASE_URL	Langfuse 服务地址	否

完整的环境变量说明请参考 deploy/docker/.env.example。

本地开发

展开查看本地开发指南

前端

cd apps/web
npm install
npm run dev
# 访问 http://localhost:5173

AI Agent

cd apps/agent
pip install -r requirements.txt
cp ../../deploy/docker/.env.example .env
# 编辑 .env 填入必要配置
uvicorn app:app --reload --port 5000 --host 0.0.0.0

后端

cd apps/backend
mvn spring-boot:run

定制与合作

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