SKILL.md → auto-generate-export-contracts/SKILL.md

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 name: auto-generate-export-contracts
-description: 根据订单合同信息自动生成车辆出口销售合同(Word)和Proforma Invoice(Excel)。用于处理海外车辆出口业务，支持从订单文本解析买方信息、车型列表、贸易条款等，自动匹配车型价格配置表，生成标准格式的中英双语销售合同和PI表格。当用户提供订单信息、要求生成销售合同/PI/Proforma Invoice时触发。
+description: "根据订单合同信息自动生成车辆出口销售合同(Word)和Proforma Invoice(Excel)。用于处理海外车辆出口业务。触发词：生成合同、生成PI、生成Proforma Invoice、做合同、做PI、合同信息、订单信息、出口合同、销售合同、车辆出口、帮我做合同、做出口合同、生成销售合同、FCA合同、FOB合同、买方信息、目的港、意向车型、合同签约公司、车辆明细。当用户提供包含以下任意字段的订单信息时触发：姓名/联系人、意向车型/车辆型号(LZW开头)、合同签约公司、买方公司、出发港口、目的港、结算方式(FCA/FOB/EXW)。支持格式：编号列表（1.姓名 2.任职 3.意向车型...）或自然语言描述。"
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 # 海外合同自动生成 Skill
@@ -13,9 +13,45 @@ description: 根据订单合同信息自动生成车辆出口销售合同(Word)
 
 ## 触发条件
 
-当用户：
-- 提供订单信息并要求生成销售合同/PI/Proforma Invoice
-- 提供包含车型、买方公司、贸易条款等信息的订单文本
+当用户提供合同/订单信息时触发，常见场景包括：
+
+**用户说以下任意关键词时应触发本skill：**
+- "生成合同"、"做合同"、"合同"、"销售合同"、"出口合同"
+- "生成PI"、"做PI"、"Proforma Invoice"、"形式发票"
+- "车辆出口"、"出口订单"
+- "FCA合同"、"FOB合同"、"EXW合同"
+
+**用户提供的信息包含以下任意字段组合时应触发：**
+- 联系人/姓名 + 任职位
+- 意向车型/车辆型号（LZW开头的型号代码）
+- 合同签约公司（中英文名称）
+- 买方公司/客户公司
+- 出发港口/起运港 + 目的港/目的地国家
+- 结算方式（FCA/FOB/EXW/CIF）
+
+**典型输入格式示例：**
+
+格式1 - 编号列表（最常见）：
+```
+1. 姓名：张三；
+2. 任职：经理；
+3. 意向车型：五菱星光560 燃油版- 型号：LZW6470KHUA6 代码：VS03 5台蓝色
+4. 合同签约公司中文名称：xxx有限公司；
+5. 合同签约公司英文名称：xxx Co.,Ltd.
+6. 合同签约公司中文地址：xxx
+7. 合同签约公司英文地址：xxx
+8. 合同联系电话：138xxxx
+9. 国内出发港口：广州南沙新港；
+10. 目的地国家：xxx
+11. 目的地港口：xxx
+12. 结算方式：FCA
+```
+
+格式2 - 自然语言描述：
+```
+帮我做一份出口合同，买方是xxx公司，要5台五菱星光560，型号LZW6470KHUA6，
+发到贝宁科托努港，FCA条款，广州南沙出货
+```
 
 ## 工作流程
 
@@ -26,9 +62,7 @@ description: 根据订单合同信息自动生成车辆出口销售合同(Word)
   ```
   1. 姓名：xxx；
   2.任职：xxx；
-  3.意向车型：
-  （1） 车型中文名  英文名 - 型号：LZWxxxx
-  排放标准  代码：xxx  X台颜色
+  3.意向车型：五菱星光560 燃油版- 型号：LZW6470KHUA6 代码：VS03 5台蓝色
   4.合同签约公司中文名称：xxx；
   5.合同签约公司英文名称：xxx
   ...

scripts/parse_order_info.py → auto-generate-export-contracts/scripts/parse_order_info.py

@@ -54,8 +54,19 @@ def parse_structured_order(text: str) -> dict:
     i = 0
     while i < len(lines):
         line = lines[i].strip()
-        # 匹配车型起始行: （数字）... 型号：XXX
+        # 匹配车型起始行: （数字）... 型号：XXX  或  N.意向车型：... 型号：XXX
         m = re.match(r'[（(](\d+)[)）]\s*(.+?)\s*型号[：:]\s*(\w+)', line)
+        if not m:
+            m = re.match(r'\d+[.．]\s*意向车型[：:]\s*(.+?)\s*型号[：:]\s*(\w+)', line)
+            if m:
+                # Convert to same groups: group(1)=name_part, group(2)=model_code, group(3) unused
+                # Rewrite as a 3-group match for downstream compatibility
+                class _M:
+                    def __init__(self, real_m):
+                        self._m = real_m
+                        # group(1)=name_part, group(2)=model_code → map to group(2), group(3)
+                        self.group = lambda n: ['', '', real_m.group(1), real_m.group(2)][n]
+                m = _M(m)
         if m:
             seq = m.group(1)
             name_part = m.group(2).strip()
@@ -64,13 +75,19 @@ def parse_structured_order(text: str) -> dict:
             # 解析车型名称（中英文分离）
             name_cn, name_en = split_name_cn_en(name_part)
             
-            # 下一行提取排放、发动机代码、数量、颜色
+            # 先从当前行提取代码/数量/颜色，再尝试下一行
             engine_code = ''
             emission = ''
             quantity = 1
             color = ''
             
-            if i + 1 < len(lines):
+            # 当前行可能包含: 代码：VS03    5台蓝色
+            m2 = re.search(r'代码[：:]\s*(\w+)\s+(\d+)台(\w+)', line)
+            if m2:
+                engine_code = m2.group(1).strip()
+                quantity = int(m2.group(2))
+                color = m2.group(3).strip()
+            elif i + 1 < len(lines):
                 next_line = lines[i + 1].strip()
                 # 模式: 排放标准  代码：XXX  X台颜色
                 m2 = re.search(r'(.+?)\s+代码[：:]\s*(\w+)\s+(\d+)台(\w+)', next_line)