feasibility-report-engine

Machbarkeitsstudien-Schreibmaschine (Industrieprojekt-Machbarkeitsstudie · Vollständiges Handbuch für die Auslieferung an externe Kunden)

Fähigkeitsform: Diese Fähigkeit = „Word-Vollversion + Excel-Berechnungsmappe“-Auslieferungsversion für das Schreiben von Machbarkeitsstudien. Ausgabeform: ①Word-Bericht (komplett mit Deckblatt, Haupttext und Anhängen nach der NDRC-Leitlinie 2023) ②Excel-Investitionsberechnungsmappe (alle Formeln vorbereitet). Verwandte Fähigkeiten derselben Geschäftsgruppe (nach Auslieferungsform unterschieden): PPT-Version der Machbarkeitsstudie, PDF-Version der Machbarkeitsstudie – werden separat erstellt (geplant, siehe README-Fähigkeiten-Roadmap). Kurzanleitung: Kunde/Projektgeber liefert Materialien → Diese Maschine in sechs Schritten → Auslieferung der drei Komponenten (Bericht docx + Berechnungsmappe xlsx + Erstellungsanleitung docx) an den Chat. Diese Maschine basiert auf der praktischen Erfahrung eines echten Großauftrags vom September 2026 (300 Milliarden Ozeanindustrie-Cluster, neun Bände, 200.000 Zeichen), einschließlich aller Fallstricke.

v1.6 Verbesserungen (diesmal): ① Neu: report_qa.py für Langdokument-QA (Cache/Assertion-Prüfung/Regex-Suche) & pipeline_check.py für Pipeline-Selbstprüfung, reine Python-Standardbibliothek, null Abhängigkeiten, sofort lauffähig; ② Neu: „Drei Qualitätstore für Berichte“ & „Checkliste vor Auslieferung“ – von „Auslieferung nach Gefühl“ zu „Auslieferung Punkt für Punkt abgehakt“; ③ Ergänzung: „Eiserne Regeln für Seitenumbrüche & Bilder (Word-Rendering ≠ LibreOffice-Rendering)“ & PDF-Auslieferung; ④ Neues Kapitel: „Überarbeitung & Abstimmung von Berechnungsparametern“ – Kundenkorrekturen/Änderungen von Zahlen laufen nicht mehr schief; ⑤ Neu: Prüftabelle für Finanzberechnungsparameter & Abstimmung der vier Haupttabellen, Sensitivitätsanalyse-Anforderungen.

1. Auslösebedingungen & Positionierung

Auslöser: Kunde/Auftraggeber wünscht „Machbarkeitsstudie“, „Durchführbarkeitsstudie“, „Projektvorschlag“, „Finanzierungs-Due-Diligence-Bericht“; Kunde liefert lose Materialien (Projektname/Ort/Umfang/einige Bilder) und benötigt einen formellen Bericht für Investoren/Prüfung/Gewerbeanmeldung.

Abgrenzung zu verwandten Fähigkeiten:

Fähigkeit	Verwendung
Diese Maschine	Externe Kundenauslieferung von Machbarkeitsstudien (Compliance-Goldstandard = NDRC-Leitlinie 2023)
report-production-pipeline	Allgemeine Berichtsproduktionspipeline (fünf Phasen + Selbstprüfungsskripte), die Schritte 2–4 dieser Maschine sind isomorph dazu
feasibility-study-writing	Interne Entscheidungs-/Geschäftsplanbewertung
mh-calculation	Finanzberechnungsmaschine (17 Tabellen, diese Maschine ruft sie zur Berechnung auf)

Rote Linien für kommerzielle Auslieferung (verdeckte Auftragsfertigung):

• Kunde signiert unter eigenem Namen, wir erstellen nur den Inhalt – Erstellungsfirma/Datum/Unterschrift bleiben leer, vom Kunden auszufüllen
• Keine KI-Spuren (Dateinamen ohne „Endversion/AI/Dualmodell-Prüfung“, Metadaten löschen, keine KI-Symbole im Text)
• Qualifikationsstempel: Kunde darauf hinweisen, eine qualifizierte Ingenieurberatung für die gemeinsame Stempelung zu finden (Compliance-Rotlinie + Akquise-Einstiegspunkt)
• Preisanker: Verkauf „schnell + professionell“, Standard-Anpassung 8.000–15.000, keine Niedrigpreise unter 3.000

2. Branchengoldstandard: Zwei Gliederungen (Erst Falltyp bestimmen, dann schreiben)

Nationale Entwicklungs- und Reformkommission Investitionsprojekt-Machbarkeitsstudien-Schreibrichtlinie und -Erläuterung (Fa Gai Tou Zi Gui [2023] Nr. 304) – der einzige Compliance-Standard für Machbarkeitsstudien.

Falltyp	Staatlich finanzierte Projekte (Allgemeine Gliederung 11 Kapitel)	Unternehmensfinanzierte Projekte (Referenzgliederung 10 Kapitel)
Finanzierung	Staatsinvestition/Kapitaleinlage/Spezialanleihen	Eigenfinanzierung des Unternehmens/Marktfinanzierung
Typische Kunden	Stadtentwicklungsgesellschaften/Plattformen/Staatsprojekte	Privatunternehmen/Industrieinvestitionen/Mischbesitz
Betonung	Baunotwendigkeit/gesellschaftlicher Nutzen/Haushaltsausgleich	Marktnachfrage/Profitabilität/Geschäftsmodell

Vollständige Kapitelanforderungen siehe references/ (gov-dagang-2023.md für Regierungsversion, ent-dagang-2023.md für Unternehmensversion), beim Schreiben Kapitel für Kapitel abgleichen.

Falltyp-Selbstprüfung (Falscher Falltyp = gesamte Arbeit von vorne, beantworte zuerst diese vier Fragen)

1. Woher kommt das Geld: Staatsmittel/Spezialanleihen/Regierungsplattformfinanzierung → Regierungsversion; Eigenfinanzierung/kommerzielles Darlehen/Marktfinanzierung → Unternehmensversion.
2. Wer sieht den Bericht: NDRC-Prüfung/Genehmigung, Staatsmittelantrag → Regierungsversion; Bankkreditprüfung, Investitionsentscheidung, Gewerbeanmeldung → Unternehmensversion.
3. Wessen Bedürfnisse erfüllt: Öffentlicher Bedarf (regionale Engpässe/soziale Belange/harte Anforderungen übergeordneter Pläne) → Regierungsversion; Marktnachfrage und Profitabilität → Unternehmensversion.
4. Hat der Bericht diese Kapitel: Leistungsmanagementplan, CO2-Peaking/Neutralitätsanalyse → spezifisch für Regierungsversion; höheres Gewicht für Geschäftsmodell/Marketingstrategie/Wettbewerbsanalyse → Unternehmensversion.

Bei gemischter Finanzierung (Regierungskapitaleinlage + Eigenfinanzierung): Prüfungs-/Genehmigungsperspektive als Hauptgliederung, Unternehmensfinanzanalyse in das Kapitel „Investition, Finanzierung & Finanzplan“ einfügen und in der Übersicht auf die doppelte Perspektive hinweisen.

3. Sechs-Schritte-Workflow (Gesamter Prozess)

Schritt 0: Materialerfassung + Falltypbestimmung + Drei Fragen vor Auftragsannahme (0,5 Std.)

Vor dem Schreiben drei Dinge klären:

1. Verwendungszweck (Projektanmeldung/Genehmigung/Bankfinanzierung/Investoren-Roadshow/Interne Entscheidung) → bestimmt Tiefe der Formatierung und Gliederung
2. Eigentümerart (Regierungsplattform/Privatunternehmen) → bestimmt, ob Regierungs- oder Unternehmensversion der Gliederung verwendet wird
3. Deadline → bestimmt Modus A (komplett 7–15 Tage) oder Modus B (erste Version schnell in 1–3 Tagen) ⭐

Materialerfassung „vorhanden vs. fehlend“, fehlende Punkte auf einmal abfragen, nicht hin und her. Fehlende Investitionsschätzung → Branchenbenchmark-Schätzung mit Vermerk „nach Branchenpraxis für XX“; fehlendes Land/Standort → öffentliche Planungsrecherche. Kunde gibt wenig Informationen → Modus B.

Erledigungskriterium: Falltyp-Entscheidung in einem Satz festgehalten (Regierungs-/Unternehmensversion + Begründung); Liste der Materiallücken erstellt; Modus A/B klar.

Schritt 0.5: Liste der Materialanforderungen (Drei Chargen, alles auf einmal anfordern, nicht während des Schreibens nachfragen)

Charge	Inhalt	Konsequenzen bei Fehlen
1. Charge Mengen, Preise & Investitionsbasis	Bauinhalte und -umfang, Geräteliste & Angebote, Grundstückspreis/Miete, Strom-/Wasser-/Gaspreis, Arbeitskosten	Fehlt → nur „Vorstudienversion“ möglich, Investitionsschätzung mit Branchenpraxis-Vermerk
2. Charge Rechtssubjekt & Compliance	Gewerbeanmeldung/Rechtssubjekt, Grundstücksvorprüfung & Standortauswahl, UVP/Energieprüfung/Wasserschutz/Stabilitätsprüfung, Meeresnutzungsgenehmigungen & Bearbeitungsstatus	Fehlt → Compliance-Modul nur mit „in Bearbeitung“ möglich, wird bei Prüfung kritisiert
3. Charge Markt & Auftragsnachweise	Interessensbekundungen/Rahmenverträge, Vor-/Nachverträge, Betriebsdaten ähnlicher Projekte, Politikhintergrunddokumente	Fehlt → Marktanalyse nur mit öffentlichen Daten, geringere Tiefe

Listenvorlage: references/data-request-list.md. Beim Versenden der Liste gleichzeitig mitteilen: „Fehlt die 2. Charge, nur Vorstudienversion möglich“ – das ist professionell und dient als Hebel für eine zweite Abrechnung.

Schritt 1: Online-Recherche (Pflicht! 1–3 Std., vier parallele Pfade)

Nicht schreiben ohne zu recherchieren. Der Unterschied zwischen einer „vorzeigbaren“ Machbarkeitsstudie und einer „Schablonen-Phrasendrescherei“ = Jede Aussage wird durch Daten/Politik gestützt.

1. Politik: Provinz-/Stadt-Industriepolitik/Spezialplan/Branchenzulassung → Suche „[Branche] 15. Fünfjahresplan“, „[Provinz/Stadt] Industriepolitik [Branche]“
2. Markt: Branchengröße/Wachstum/Wettbewerbsstruktur → Broker-Research/Industrieverbände/Statistikbehörden, multipel kreuzvalidieren
3. Region: Standort-Industriepark/Land/Infrastruktur/ähnliche Projekte → Suche „[Stadt] [Branche] Industriepark“
4. Benchmark: Investitionsintensität/Rendite ähnlicher Projekte → Abgleich mit mh-calculation Branchenbenchmarks

Jede Schlüsseldatenquelle mit Quelle (Institut + Jahr + Link) versehen, im Text referenzieren. Fehlende Daten nicht erfinden, sondern „durch Due Diligence zu bestätigen“ schreiben und Branchenspanne angeben.

Datenerfassungskanäle (nach Seitenschwierigkeit aufsteigend, nicht bei der ersten Stufe aufgeben):

• Stufe 1: Normales Crawling/Suchmaschinen-Zusammenfassung – Politikoriginaltexte, Nachrichten, öffentliche Berichte
• Stufe 2: Crawling mit Anti-Scraping-Umgehung (JS-Rendering, Cloudflare-Challenge) – Regierungsseiten, Branchenverbände, Research-Seiten
• Stufe 3: Browser-Steuerung (Klicken/Blättern/Formulare) – Daten, die Interaktion erfordern (Abfragesysteme, öffentliche Datenbanken)
• Zurückgeholte Rohmaterialien lokal speichern (<Projektname>/Due Diligence/ nach Quelle benannt), beim Schreiben nachschlagbar, bei Überarbeitung keine erneute Recherche nötig.

Erledigungskriterium: Kann für jede Schlüsselzahl „Wer hat es gesagt, welches Jahr, welche Definition“ beantworten; Rohmaterialien lokal gespeichert und nachschlagbar.

Schritt 2: Arbeitsteiliges Schreiben (Modell-Matrix – so sind 200.000 Zeichen möglich)

Lassen Sie nicht ein Modell den gesamten Text auf einmal fressen. Rollenverteilung:

• Chefmodell (aktuelles Dialogmodell): Strukturgerüst bauen, Einleitung/Überblick/Strategieargumentation schreiben, finale Zusammenstellung und Prüfung
• Erweiterungsmodell (stärkeres Modell-API, z. B. DeepSeek V4 Pro / Qwen Max): Tiefgehendes Ausformulieren von Finanzbewertung, Marktanalyse etc. – jedes Kapitel mit „Ist-Zustand + Anforderung zur Erweiterung + Beispiel“ füttern, max_tokens erhöhen (12000+, sonst frisst Reasoning die Ausgabe auf 0)
• Berechnungsmodell: mh-calculation für IRR/NPV/Amortisationszeit aufrufen (nicht per Hand rechnen)
• Prüfmodell (intelligentes Modell, gesamten Text durchlesen und Fehler suchen): Qwen/Doubao als erfahrener Praktiker den gesamten Text durchlesen (keine Zusammenfassung füttern) nach Logiklücken/diskrepanz in den Definitionen/Datenverzerrungen
• Visuelles Modell (Formatierungsabnahme, siehe Schritt 4): Mimo 2.5 / DeepSeek Vision / GLM-4V / Qwen VL kreuzweise Bilder prüfen

Erfahrung: Mit einem API-Key können zwei Stufen genutzt werden (Flash für Alltag/Pro für Tiefgang); Prüfung bekommt den vollständigen realen Text, keine Zusammenfassung, sonst umsonst.

Vor dem Schreiben eine Kapitelliste erstellen (Jedes Kapitel = Worum geht es | Womit wird es begründet | Woher kommt es), Kapitel mit Lücken in der Beweisspalte zu Schritt 1 zurück, nicht mit leeren Beweisen zu schreiben beginnen. Vorlage: templates/report-plan.md.

Erledigungskriterium: Kapitelliste mit allen drei Spalten vollständig, keine Lücken; jeder Kapitelentwurf mit Daten, Quellen, geschlossener Logikkette.

Schritt 3: Drei Qualitätstore (KI-Entwurf → Lieferreif, diese Hürde nicht überspringen)

Tor	Aktion	Was tun bei Nichtbestehen
① Reflexion	Prozess rückblickend prüfen: Daten vollständig? Quellen zuverlässig (Primär/Sekundär)? Logische Sprünge?	Daten ergänzen, Quellen wechseln, Argumentation ergänzen
② Prüfung	Liste Punkt für Punkt abhaken: Schlussfolgerungen & Beweise passend? Übermäßige Schlussfolgerungen? Gegenpositionen berücksichtigt? Zahlen/Namen/Daten korrekt? Definitionen einheitlich?	Punkt für Punkt korrigieren, nicht „ungefähr“
③ Korrektur	Korrigierte Stellen müssen erneut überprüft werden (besonders auf neu eingeführte Fehler achten) und gesamter Text auf alte Definitionsreste	Wenn erneute Prüfung nicht bestanden wird, noch einmal durchführen

Checkliste: templates/review-checklist.md. Maschinenausführbare Mindestprüfung:

python3 scripts/pipeline_check.py Bericht.md          # Quellenangabe/Unsicherheitsoffenlegung/Gegenperspektive/Schlussfolgerung/Struktur/Zahlenformat
python3 scripts/pipeline_check.py Bericht.md --strict --json   # Exit-Code ungleich 0 = harter Mangel, kann direkt in Automatisierung übernommen werden

Entwurf und Prüfung dürfen nicht in derselben Runde erfolgen – eigene Fehler sieht man selbst nicht, das ist ein kognitives Gesetz, keine Einstellungsfrage. Andere Perspektive/ein anderes Modell/mindestens eine andere Runde.

Schritt 4: Formatierungstechnik (KI-Entwurf → Professionelle Auslieferungsversion, mit Skripten per Knopfdruck)

Von KI generiertes docx direkt auszuliefern ist ein Merkmal von Laien. Mit Skripten verarbeiten:

# 1) Gerüst von Null: Deckblatt + Unterschriftsseite + automatisches Inhaltsverzeichnis + Kopf-/Fußzeile (Stilsystem integriert)
python3 scripts/gen_report_docx.py „Projektname“ „“ Ausgabe.docx
#    (Mittlerer Parameter = Erstellungsfirma, bei externer Auslieferung immer leer lassen)

# 2) Vorhandener Entwurf/Kunden-docx: Vorderseite hinzufügen (Deckblatt/Unterschriftsseite/Inhaltsverzeichnis-Feld) → siehe scripts/face_docx.py --help
python3 scripts/face_docx.py Eingabe.docx Ausgabe.docx „Projektname“ „“ „KY-2026-××ד

# 3) Formatierungsbereinigung (KI-Spuren entfernen + Stil wiederherstellen + Tabellen verschönern) ⭐ Am häufigsten verwendet
python3 scripts/docx_polish.py Eingabe.docx Ausgabe.docx „Projektname“ --title „Berichtstitel“

# 4) Berechnungsmappe (Formeln vorbereitet, Blau = Eingabe) ⭐ Professionelle Version v2 (Drei-Linien-Tabelle + Fünf-Farben-Semantik + Deckblattfüllanleitung)
python3 scripts/gen_model_xlsx_v2.py Ausgabe.xlsx „Projektname“ GesamtinvestitionMillionenYuan UmsatzMillionenYuan Bauzeit Betriebszeit
#    Beispiel: python3 scripts/gen_model_xlsx_v2.py Mappe.xlsx „XX-Projekt“ 3000000 600000 4 16

# 5) Erstellungsanleitung & Materialanforderungsliste (1–2 Seiten, eine der drei Auslieferungskomponenten)
python3 scripts/gen_shuoming.py Ausgabe.docx „Projektname“ „ca. 30 Milliarden Yuan“

4.1 Eiserne Regeln für Seitenumbrüche & Bilder (Word-Rendering ≠ LibreOffice-Rendering – bittere Erfahrung)

Kernerkenntnis: Mit LibreOffice in PDF konvertieren ≠ Word/WPS-Ansicht. 90 % der Kunden verwenden Word/WPS, Probleme mit Seitenumbrüchen/Bildern treten nur bei Word-Engines auf. Erst XML prüfen, dann Schlussfolgerung ziehen.

Symptom	Grundursache	Reparatur
Bild nur als schmaler Streifen/Ecke sichtbar	Normal-Stil lineRule="exact" mit festem Zeilenabstand schneidet Inline-Bilder ab (Word-spezifisch, LibreOffice nicht)	Zeilenabstand im Textstil auf atLeast ändern (optischen Zeilenabstand behalten, aber Bilder zulassen); Absätze mit Bildern explizit spacing line=240 lineRule=auto setzen
Eine Seite nur eine Zeile Text / großer Weißraum	Tabellenzeile hat jede Zeile cantSplit (Seitenumbruch verboten) → große Tabelle passt nicht und springt komplett auf nächste Seite	Nur Kopfzeilen mit cantSplit, Datenzeilen alle Seitenumbrüche erlauben; Kopfzeilen mit tblHeader (automatische Wiederholung über Seiten)
Tabelle verursacht abnormalen Seitenumbruch in Word	Tabellenbreite über Satzspiegel (A4-Satzspiegel = 8730 Twips, 3 cm linker Rand)	gridCol proportional auf ≤8700 Twips reduzieren
Hängende Zeile am Seitenende (2 Zeilen am Ende der Seite Satzende)	Absatz genau über Seitenende, nur 2 Zeilen übrig	Absatz mit keepLines (kein Seitenumbruch innerhalb des Absatzes) versehen, gesamten Absatz auf nächste Seite verschieben
Hängende Zeile auf letzter Seite („(Vollständiger Text)“ allein auf Seite)	Schlussabsatz nach großer Anhangstabelle passt nicht und wird auf letzte Seite geschoben	Schlussmarkierung direkt löschen oder vorherige Tabelle verkleinern
Deckblatt „Erstellungsfirma: ______“ Linie	Unterstrichenes Leerzeichen als Run (<w:u> + Leerzeichen)	Bei ausgefülltem Firmennamen Run mit Unterstrich-Leerzeichen löschen, keinen Platzhalterstrich hinterlassen

Nach Reparatur neu rendern und prüfen: fitz Seite für Seite nach max_y<350 („fast leere Seiten“) und Bildbreite>200pt scannen, Vollständigkeit bestätigen.

4.2 PDF-Auslieferung (Lesemodus für Investoren)

• LibreOffice soffice --headless --convert-to pdf reicht aus, Titelgliederung wird automatisch zu Lesezeichen (766 Stück = professionell)
• Seitenzahl-/Inhaltsverzeichnis-Felder werden als Platzhalter gerendert (normal, Word F9 aktualisiert) – PDF wird mit LO gerendert, ohne Probleme; bei docx den Kunden darauf hinweisen, es mit Word zu öffnen und F9 zu drücken
• Große docxs (>10 MB mit vielen Bildern) können in der Handy-/IM-Vorschau Bilder nicht anzeigen → PDF-Version beilegen + Hinweis, Word zu öffnen

Schritt 5: Berichts-QA (Automatische Prüfung von Zahlen & Formaten)

python3 scripts/report_qa.py stats Bericht.docx                 # Umfangskontrolle: Seiten/Absätze/Zeichen/Inhalte/Inline-Bilder
python3 scripts/report_qa.py grep  Bericht.docx „alte Definition|alte Zahl“    # Regex-Suche (auch Tabellenzellen, Tabellenübersehen = Hälfte der Zahlen übersehen)
python3 scripts/report_qa.py check Bericht.docx baseline.json    # Assertion-Prüfung: Verbotene Wörter müssen 0 Treffer, Pflichtinhalte müssen vorkommen
python3 scripts/report_qa.py cache Bericht.docx                  # Klartext-Cache erstellen, bei Überarbeitung wiederholtes Prüfen ~14x schneller

• Vor Auslieferung der Überarbeitung jede Kundenanforderung als Assertion schreiben (verbotene Wörter / Pflichtvorkommen) und mit einem Befehl volle Übereinstimmung beweisen – zuverlässiger als dreimaliges menschliches Überfliegen
• Leere Assertions-Menge führt explizite Warnung aus, um falsch positive „0/0 vollständig grün“ zu vermeiden

Schritt 6: Visuelle Abnahme + Auslieferung (Drei Komponenten + Doppelausgabe)

Visuelle Abnahme (letzte Hürde vor Auslieferung): KI-Formatierungsprobleme sind mit Textprüfung nicht sichtbar, sie müssen als Bild gerendert werden, damit ein visuelles Modell sie „mit eigenen Augen“ sehen kann. Ein Modell könnte oberflächlich prüfen/Fehleinschätzungen machen → 2+ Modelle kreuzweise validieren, Probleme mit Koordinatendaten nachvollziehen und dann reparieren.

# Environment-Variablen, eine auswählen (Empfohlen in Reihenfolge: Kostenlos → Günstig schnell → Backup)
export ZHIPU_API_KEY=...             # ① GLM-4V-Flash (Kostenlos, Geschwindigkeit 1,6s/Seite) – Erste Wahl
export DASHSCOPE_API_KEY=sk-...      # ② qwen3-vl-flash (Bailian Qwen Vision Flash, günstig schnell)
export MIMO_API_KEY=...              # ③ Xiaomi Mimo 2.5 (Nativ multimodal)
export DEEPSEEK_API_KEY=...          # ④ DeepSeek vision (Backup – DeepSeek hauptsächlich zum Arbeiten/Schreiben, Vision wenig belegen)

python3 scripts/vision_check.py Bericht.docx    # docx→Schlüsselseiten rendern→Multi-Modell-Prüfung (automatisch ①→②→③→④)