# Claude Code for Spatial Intelligence and Autonomous Design
## 空间智能与自主设计：AI原理与实践手册

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**定位**：面向空间研究与设计领域的混合读者，以Claude Code为脚手架，帮助理解AI背后的思想、原理和方法，在技术快速迭代的当下建立持久的认知框架。

**核心原则**：
- 重原理轻操作——关注不变的设计思想，而非易变的命令语法
- 理论与实践均衡——50%概念讲解 + 50%实践案例
- 面向混合读者——兼顾研究者和设计者的不同需求

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## 如何使用本书

```mermaid
graph TD
    A[开始阅读] --> B{你的背景?}
    B -->|研究者| C[重点阅读原理部分]
    B -->|设计者| D[重点关注实践]
    B -->|初学者| E[从头开始]

    C --> F[02 空间智能]
    D --> G[03 自主设计]
    E --> H[00 导论]

    F --> I[04 综合实践]
    G --> I
    H --> I

    I --> J[05 反思与展望]
```

**建议阅读路径**：

| 读者类型 | 推荐路径 | 重点章节 |
|---------|---------|---------|
| 空间研究者 | 00→01→02→05 | 01.2, 02.2, 02.4 |
| 设计实践者 | 00→03→04→05 | 03.1, 03.3, 04全部 |
| 技术实现者 | 01→03→04→05 | 01.1, 01.2, 03.2 |
| 教学工作者 | 全部 | 根据教学目标选择 |

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## 全书目录

### [00 导论](./00-introduction/)
建立读者对AI在空间领域应用的宏观认知

- [00.1 为什么要读这本书](./00-introduction/00.1-why-this-book.md)
- [00.2 空间智能是什么](./00-introduction/00.2-what-is-spatial-intelligence.md)
- [00.3 自主设计的含义](./00-introduction/00.3-what-is-autonomous-design.md)
- [00.4 Claude Code作为脚手架](./00-introduction/00.4-claude-code-as-scaffold.md)

**实践案例00**：[搭建你的第一个空间AI助手](./00-introduction/practice/setup-first-assistant/)

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### [01 基础原理](./01-foundations/)
理解现代AI系统的核心设计原理

- [01.1 智能的模块化视角](./01-foundations/01.1-modular-intelligence.md)
- [01.2 状态与状态机](./01-foundations/01.2-state-and-state-machines.md)
- [01.3 概率与不确定性](./01-foundations/01.3-probability-and-uncertainty.md)
- [01.4 反馈与学习](./01-foundations/01.4-feedback-and-learning.md)
- [01.5 人机协同的原理](./01-foundations/01.5-human-ai-collaboration.md)

**实践案例01**：[用LangGraph构建空间决策工作流](./01-foundations/practice/langgraph-workflow/)

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### [02 空间智能](./02-spatial-intelligence/)
理解AI如何"理解"和操作空间

- [02.1 空间表征](./02-spatial-intelligence/02.1-spatial-representation.md)
- [02.2 空间推理](./02-spatial-intelligence/02.2-spatial-reasoning.md)
- [02.3 多准则决策](./02-spatial-intelligence/02.3-multi-criteria-decision.md)
- [02.4 空间优化](./02-spatial-intelligence/02.4-spatial-optimization.md)
- [02.5 不确定性量化](./02-spatial-intelligence/02.5-uncertainty-quantification.md)

**实践案例02**：构建生态系统服务评估Skill
**实践案例03**：最小累积阻力(MCR)分析的自动化

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### [03 自主设计](./03-autonomous-design/)
理解自主系统的设计模式和工作流编排

- [03.1 工作流编排原理](./03-autonomous-design/03.1-workflow-orchestration.md)
- [03.2 Agent设计模式](./03-autonomous-design/03.2-agent-design-patterns.md)
- [03.3 技能组合与复用](./03-autonomous-design/03.3-skill-composition.md)
- [03.4 记忆与上下文](./03-autonomous-design/03.4-memory-and-context.md)
- [03.5 规划与执行](./03-autonomous-design/03.5-planning-and-execution.md)

**实践案例04**：设计一个自主空间分析Agent
**实践案例05**：实现Human-in-the-Loop审查机制

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### [04 综合实践](./04-practice/)
通过完整项目将所学整合

- [项目A：生态源地自动识别与优先级排序](./04-practice/projects/project-a-source-identification/)
- [项目B：生态阻力面的多准则构建](./04-practice/projects/project-b-resistance-surface/)
- [项目C：生态网络的自主分析与优化](./04-practice/projects/project-c-network-optimization/)
- [项目D：带HITL的完整工作流设计](./04-practice/projects/project-d-hitl-workflow/)

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### [05 反思与展望](./05-reflection/)
培养批判性思维，建立长期视角

- [05.1 AI的局限与幻觉](./05-reflection/05.1-ai-limitations.md)
- [05.2 伦理与责任](./05-reflection/05.2-ethics-and-responsibility.md)
- [05.3 技术迭代与持久知识](./05-reflection/05.3-technical-iteration.md)
- [05.4 空间AI的未来方向](./05-reflection/05.4-future-directions.md)
- [05.5 个人知识体系](./05-reflection/05.5-personal-knowledge-system.md)

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## 附录

### [参考资料](./references/)
- 空间分析基础理论
- 人工智能核心教材
- Claude Code官方文档
- 相关论文和资源

### [可运行代码示例](./examples/)
- Python基础示例
- Claude Code技能示例
- LangGraph工作流示例
- 完整项目模板

### [附录1: 学术论文写作工作流](./appendix/appendix1-academic-writing-workflow.md)
**VSCode + Claude Code + Obsidian 打造完整写作流程**

涵盖内容：
- 文献管理与知识积累（Zotero + Obsidian）
- 大纲构思与结构设计
- 内容撰写与AI辅助（Claude Code）
- 代码与图表制作（Python + Pandoc）
- 修改润色与投稿准备

适用场景：
- 学位论文写作
- 期刊论文投稿
- 研究报告撰写

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## 核心概念索引

| 概念 | 相关章节 | 关键词 |
|-----|---------|--------|
| Agent | 00.3, 01.2, 03.2 | 智能体、自主决策、设计模式 |
| Skill | 00.4, 01.1, 03.3 | 技能、能力封装、组合复用 |
| Hook | 00.4, 03.1 | 钩子、事件驱动、扩展点 |
| HITL | 00.3, 01.5, 03.5 | 人机协同、审查点、信任校准 |
| 状态机 | 01.2, 03.1 | 状态、转换、工作流编排 |
| 不确定性 | 01.3, 02.5 | 概率、置信度、敏感性分析 |
| 空间推理 | 02.2 | 拓扑、距离、图算法 |
| 多准则决策 | 02.3 | 权重、标准化、AHP |

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## 贡献指南

欢迎贡献内容！

1. **报告问题**：在Issues中指出错误或改进建议
2. **提交内容**：Fork后创建分支，提交PR
3. **讨论案例**：分享你的实践经验和案例

详见 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)

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## 许可证

CC BY-NC-SA 4.0 - 允许非商业使用和修改，需署名并以相同方式共享

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## 致谢

本书内容基于：
- ENAgent项目（生态网络分析智能体）的实践经验
- Claude Code官方文档和社区讨论
- 空间分析和人工智能领域的经典文献
- 开源社区的集体智慧

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## 更新日志

- **v0.1.0** (2025-01) - 初始版本，框架搭建完成
