dekart-xyz/geosql

解决的问题

GeoSQL 为数据科学家和分析师提供了一种使用自然语言执行复杂地理空间分析的方法。它消除了在 PostGIS、BigQuery、Snowflake 和 Wherobots 等不同数据仓库中手动编写空间 SQL 查询的需要，同时确保生成的查询在成本效益和几何准确性方面都得到保障。

工作原理

GeoSQL 作为 AI 代理（如 Claude Code、GitHub Copilot 等）的技能进行集成。其运行过程包含一个地图渲染步骤的循环：

1. 发现：代理探索实际的数据仓库元数据，以理解表结构和列信息。
2. SQL 生成：根据所使用的特定数据库引擎生成定制化空间 SQL。
3. 成本控制：对于 BigQuery，执行预运行以估算成本，并自动重写超过 10 GiB 计费上限的查询。
4. 验证：基于领域知识验证几何数据（例如检查总面积或长度）。
5. 地图反馈：通过 Dekart 渲染结果，以可视化方式检查地图，修正文本处理过程中容易遗漏的几何错误。

适用人群

在不同云数据仓库中处理地理空间数据，并希望利用 AI 代理加速空间分析工作流的数据科学家和分析师。

主要亮点

• 地图闭环反馈：利用渲染地图的视觉反馈自我修正几何错误，实现 4 倍性能提升。
• 多仓库支持：兼容 PostGIS、BigQuery、Snowflake 和 Wherobots。
• 本地优先：完全本地运行或自托管，无需 SaaS 账户。
• 成本控制：内置计费上限和 BigQuery 的自动查询重写功能。
• 安全：使用本地 CLI 认证，确保仓库凭据不会发送给代理。