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databricks-agent-bricks
创建和管理Databricks Agent Bricks：用于文档问答的知识助手(KA)，用于SQL探索的Genie Spaces，以及用于多代理编排的监督代理(MAS)。在Databricks上构建对话式AI应用程序时使用。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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"bim-classification-ai"
使用AI和标准分类系统对BIM元素进行分类。将元素映射到UniFormat、MasterFormat、OmniClass和CWICR代码。
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"semantic-search-cwicr"
在DDC CWICR建设数据库中使用向量嵌入进行语义搜索。查找类似的工作项目和资源以进行成本估算。
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"weather-impact-scheduler"
分析天气对施工进度的影响。根据天气预报预测延误并调整活动。
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"schedule-forecaster"
使用ML模型预测项目完成日期。根据当前进度、历史模式和风险因素预测进度延误。
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"duration-prediction"
使用k-NN和回归预测项目持续时间。根据类似的历史项目估算时间线。
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"toolbox-talk-generator"
为建筑工人生成安全工具箱会议。根据天气、工作活动和最近的事件创建情境安全简报。支持多种语言。
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"drone-site-survey"
处理建筑工地的无人机测量数据。生成正射影像、DEM（数字高程模型）、点云，计算体积，跟踪进度，并与BIM模型集成以进行比较。
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databuddy-ai-vercel
使用Databuddy LLM可观测性功能用于Vercel AI SDK。在实现LLM分析、跟踪AI模型使用情况、监控令牌成本或观察AI应用程序性能时使用。
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"nobim-image-generator"
从Revit/IFC文件生成图像和可视化，无需BIM软件。基于Python的noBIM工具用于批量处理。
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"contract-clause-analyzer"
分析建筑合同条款。使用NLP识别风险、义务和关键条款。
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"4d-simulation"
通过将BIM元素与项目进度表关联来创建4D施工模拟。生成基于时间的可视化、序列分析和带有甘特图集成的施工阶段划分。
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"multi-agent-estimation"
构建用于建筑估算的多代理AI系统。使用CrewAI/LangGraph来协调专门的代理：QTO代理、定价代理、验证代理。自动化复杂的估算工作流程。
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"n8n-cost-estimation"
使用DDC CWICR数据库和LLM分类，从Revit/IFC构建n8n流水线以实现自动化成本估算。
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"prompt-templates"
用于构建AI任务的可重用提示模板：成本估算、进度分析、文档处理、BIM查询。结构化的提示以获得一致的结果。
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"material-tracking-iot"
基于物联网的建筑工地材料跟踪。通过传感器、RFID、GPS和实时仪表板监控材料交付、存储条件、使用情况和库存。
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experiment-analyzer
分析LLM实验结果。处理单个或比较实验，探索性或问答模式。当用户说“分析实验”、“比较实验”、“与基线进行对比分析”或提供一个或两个实验ID进行分析时使用。
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"progress-photo-analyzer"
分析施工现场照片以跟踪进度、检测安全问题，并使用计算机视觉与BIM模型进行比较。
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"5000-projects-analysis"
大规模分析5000多个IFC和Revit项目，以发现模式、基准和见解。建筑行业的大数据分析。
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"predictive-analytics-construction"
使用历史数据预测项目结果：成本超支、进度延误、风险概率。用于建筑预测的机器学习模型。
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"llm-document-extraction"
从建筑文档中使用大语言模型提取结构化数据。处理RFI、提交文件、合同、规范。将非结构化的PDF转换为结构化的JSON/Excel。
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"n8n-photo-report"
使用n8n结合AI图像分析自动生成施工照片报告。
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"change-order-analysis"
使用机器学习分析和预测工程变更单。对变更单类型进行分类，预测成本和进度影响，识别模式，并优化审批工作流程。
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"sensor-data-aggregator"
汇总并分析来自建筑工地的物联网传感器数据。从多种类型的传感器收集数据，检测异常，并为安全和质量监控触发警报。
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