将专有交易材料转化为可审阅的招股书工作稿。
AI Prospectus 是面向保荐人律师与资本市场团队的模块化文档生成系统， 覆盖证据整理、章节生成、核验提示和 Word 导出，适合在受控工作流中处理敏感材料。
披露文档生成管线
先整理证据，再生成文本
接入专有材料
上传发行人表格、JSON 记录、尽调输出和内部工作底稿，进入受控的文档生成工作区。
整理证据与事实
Agent1 将叙述性文本和结构化事实分离，并映射到招股书章节，同时保留来源线索。
生成合规草稿
Agent2 按章节生成工作稿，附带核验提示、缺失信息标记，并支持导出 Word 供专业审阅。
为专有化文档生成而设计
项目从 IPO 招股书起步，但架构已经拆分为 AI 模块、前端工作区、平台工具、知识模块和抽取管线。 这让不同领域的专业文档生成流程可以独立演进，而不必互相耦合。
私有数据工作流
运行时文件可以保留在本地工作区，代码结构则保持清晰、模块化。
章节感知生成
章节要求、证据检索、核验流程和输出包都围绕披露章节组织。
桌面应用分发
可下载版本适合内部评审和分发，无需把发行人文件暴露到公开 SaaS。
可扩展模块
AI、前端、平台、内部证据层、资源和抽取管线都有清晰边界。
生成引擎内部
私有证据图谱会先整理事实，再让模型开始写作。
用户只需要完成上传、生成、修改和导出。系统背后会构建一层结构化证据层， 将来源材料、抽取事实、章节要求和缺失信息信号持续对齐，帮助生成内容更接近可审阅披露文本。
来源锚定
事实、叙事段落和表格抽取结果会保留对应来源文件与位置线索。
章节路由
证据会先映射到招股书章节结构，再进入章节级生成。
缺口识别
缺失输入和覆盖薄弱的地方会变成复核信号，而不是悄悄混进草稿里。
内部证据层
从原始材料到可核验披露结构
发行人文件
PDF、DOCX、XLSX、JSON
抽取事实
数值、日期、主体
章节地图
业务、风险、财务分析
来源指针
文件、表格、页码、行号
覆盖缺口
缺失输入会被标记
起草计划
有证据支撑的大纲
从招股书起步，延伸到专有化文档生成
同一套模块化结构可以支持发行人问卷、尽调摘要、监管申报文件、董事会材料和其他需要可追溯、 可审阅、可控输出的专有文档。