datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction

221 AI skills for construction: BIM analysis, cost estimation, scheduling, document control, and automation with Claude Code

DDC 技能集合:面向 AI 编码助手

是什么 – 238 个“技能”(每个为一个包含问题描述、代码模板和所需工具的 SKILL.md 文件)的精选集合,使 AI 编码助手(Claude Code、Cursor、Copilot 等)能够为常见的建筑公司工作流(成本数据库搜索、BIM/IFC 转 Excel、报告生成、AI 驱动分析)生成即用型脚本。

为何重要 – 建筑公司拥有大量数据(Excel 预算、BIM/IFC 模型、PDF、现场照片),但通常处于孤岛状态且需手动处理。这些技能将这些数据转化为自动化管道、仪表板和 AI 驱动分析,而无需用户自行编写样板代码。

主要类别

类别 典型内容 何时开始
1_DDC_Toolkit 生产就绪工具:CWICR 成本数据库、CAD 转 Excel 转换器、KPI 仪表板 需要立即可用的工具
2_DDC_Book 与免费《数据驱动的建筑》一书章节对应的技能(数据成熟度、估算、机器学习) 希望有结构化学习路径
3_DDC_Insights n8n 工作流模板、AI 代理编排、现场报告机器人 寻求快速工作流自动化
4_DDC_Curated 文档生成(PDF/Excel/DOCX/PPTX)和质量检查脚本 需要报告或文档模板
5_DDC_Innovative 计算机视觉缺陷检测、数字孪生、ESG 与欧盟 AI 法案检查、生成式设计 准备尝试 AI/ML
6_OpenConstructionERP 可接入开源 OpenConstructionERP 平台的脚本(成本基准、BOQ、4D/5D 排程、投标) 基于现有 ERP 构建

典型工作流

  1. 审计 – 运行 data-silo-detection 列出所有数据源。
  2. 分类 – 使用 data-type-classifier 标记结构化、半结构化或非结构化数据。
  3. 连接 – 部署 etl-pipeline 或 CAD 转换器(ifc-to-excelrvt-to-excel)。
  4. 自动化 – 使用 n8n-daily-report 或 KPI 仪表板设置定期报告。
  5. 分析 – 应用 ML 技能如 cost-predictionschedule-forecaster

如何使用一个技能

# 克隆仓库
git clone https://github.com/datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction.git

# 在 AI 助手中打开技能文件夹(例如 Claude Code)
cd DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction/1_DDC_Toolkit/CWICR-Database/semantic-search-cwicr/

# 助手读取 SKILL.md,生成代码,你审查/调整后运行它。

README 中提供了一个最小示例(etl-pipeline),展示了一个基于 pandas 的简单提取-转换-加载脚本。

前提条件

  • Python 3.9+(大多数技能为 Python 脚本)
  • 可读取 SKILL.md 并输出代码的 AI 编码助手
  • 基本 Python 知识和对自有数据文件的访问权限
  • 可选:Docker(用于 n8n 工作流)、PostgreSQL/SQLite 数据库、LLM 基础技能所需的 OpenAI API 密钥

常见依赖项安装

pip install pandas openpyxl ifcopenshell pdfplumber

适合查看此项目的人

  • 建筑公司高管 / 运营经理GETTING_STARTED.md 提供非技术性概述和优先级问题列表。
  • 开发者 / IT 领导 – 可选择任意技能,让 AI 生成代码,再集成到现有系统中。
  • 研究人员 – “Innovative” 文件夹包含实验性 AI/ML 管道(缺陷检测、数字孪生),可进一步扩展。

文档与支持

  • GETTING_STARTED.md – 高层级入门指南
  • OPTIMIZER_GUIDE.md – 充分利用 AI 助手的技巧
  • IMPROVEMENT_ROADMAP.md – 贡献者如何添加新技能
  • 免费多语言书籍《数据驱动的建筑》(31 种语言)解释了每个技能背后的原理。

许可证 – 工具和技能采用 MIT 许可证;CWICR 数据库采用 CC BY-NC 4.0(非商业用途),另有单独商业许可证。


总结 – 该仓库是一个实用工具箱,连接 AI 编码助手与建筑行业复杂、数据密集的现实世界,使公司能以最少的手动编码实现估算、报告、BIM 数据提取,甚至高级 AI 分析的自动化。

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