最近在做一个偏垂直的项目：SmartReview （施工方案审核系统）

https://github.com/CallStorm/SmartReview

想解决的核心问题很简单：施工方案审核普遍依赖人工通读 Word ，标准不统一、耗时长，复核成本也高。

这个系统目前做了几件我觉得比较实用的事：

1. 模板和规则前置
   先按方案类型绑定 Word 模板，再基于章节树做规则配置。每个章节可以单独设置引用关系、知识库、审核提示词、编制依据和上下文一致性校验。
   目标是把“审核经验”结构化，而不是只靠临场判断。

2. 任务化审核 + Worker 异步处理
   审核任务是独立流转的，后端 API 和 Worker 分离，Worker 轮询队列处理审核任务，和 MySQL / MinIO 协同读写。
   这样在任务量上来时，至少架构上是可扩展、可跟踪的。

3. Word 在线编辑链路打通
   集成了 OnlyOffice ，支持在线预览/编辑，审核结果可回写到文档，最终还能导出继续在 Office 软件里改。
   对业务同学来说，不需要切换太多工具。

4. AI 集成是“可插拔”的
   可选接入 Dify 知识库和多模型提供方（例如火山引擎、MiniMax 、DeepSeek ），同时支持系统策略配置和调试开关，方便排查 prompt 与审核行为。

目前定位是施工方案审核，后续也可以往变更方案、合同等文档审核场景扩展。

这套东西还在持续打磨中，欢迎大家拍砖，尤其想听听：

• 你们在文档审核流程里最痛的点是什么？
• 规则化和大模型结合时，怎么做“准确率 vs 成本”的平衡更合理？