fix(server): 按 S01–S10 评测修复读标抽取（F1–F8、口径 Q1–Q4）

- 合并时待确认条目不再借正式条目进清单，没通过的类别记在 pending_categories
- 结构识别：章（按章跳过不相干的部分）、表后「上述……否则无效」说明、★ 节标题
- INVALID 补写法；输出用到上限 92% 按截断处理，拆到底时采用已有输出
- 格式范本正文、整表概括句不收；项目信息多看评标方法所在分块
- WPS 旧版 DOC 直接修正字体表字符集；表格按单元格切句（s3-v4）
- 口径：★ 节继承实质性、★ 定义为计分项时降为重要、「必须/应」声明记 keyword 规则、
  政府采购资格条件按 87 号令第六十三条带无效类别
- 提示词 substantive v5，qualification / schedule / tech_param v4

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

server/src/bid_doctor/ai/providers/base.py

@@ -3,6 +3,10 @@ from __future__ import annotations
 from dataclasses import dataclass
 from typing import Any, Protocol
 
+from bid_doctor.core.config import get_settings
+
+NEAR_LIMIT = 0.92
+
 
 @dataclass(frozen=True, slots=True)
 class Completion:
@@ -12,10 +16,17 @@ class Completion:
     tokens_in: int | None = None
     tokens_out: int | None = None
     output_mode: str = "json_mode"
-    # 输出不完整：被截断（finish_reason=length）或不是合法 JSON。调用方要拆小输入重跑，不能当成「没有结果」
+    # 输出不完整：被截断（finish_reason=length）、用到了上限的 92% 以上，或不是合法 JSON。
+    # 调用方要拆小输入重跑，不能当成「没有结果」
     incomplete: bool = False
 
 
+def near_limit(tokens_out: int | None) -> bool:
+    """输出用到了上限的 92% 以上：模型常在快到上限时自己把 JSON 收尾，后面的条目整段不输出，
+    finish_reason 却是正常结束（评测 §3.5：S03 一块 7757 / 8192 token，后两页参数全丢）。按截断处理。"""
+    return tokens_out is not None and tokens_out >= NEAR_LIMIT * get_settings().ai_max_output_tokens
+
+
 class TransientError(Exception):
     """限流、5xx、网络抖动：可以重试；重试后仍失败按基础设施错误处理（退回额度）。"""
 

server/src/bid_doctor/ai/providers/openai_compat.py

@@ -11,7 +11,7 @@ import json
 
 import httpx
 
-from bid_doctor.ai.providers.base import Completion, TransientError
+from bid_doctor.ai.providers.base import Completion, TransientError, near_limit
 from bid_doctor.core.config import get_settings
 
 
@@ -26,6 +26,7 @@ class OpenAICompatProvider:
             "model": model,
             "temperature": 0,
             "response_format": {"type": "json_object"},
+            "max_tokens": s.ai_max_output_tokens,
             "messages": [{"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": user}],
         }
         try:
@@ -44,7 +45,7 @@ class OpenAICompatProvider:
         choice = payload["choices"][0]
         raw = choice["message"]["content"] or ""
         usage = payload.get("usage") or {}
-        incomplete = choice.get("finish_reason") == "length"
+        incomplete = choice.get("finish_reason") == "length" or near_limit(usage.get("completion_tokens"))
         try:
             data = json.loads(raw)
         except json.JSONDecodeError: