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# 可运行代码示例
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本目录包含书中提到的所有可运行代码示例，按章节组织。
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## 目录结构
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## 测试
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examples/
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├── 00-introduction/ # 导论部分示例
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│ └── setup-first-assistant/ # 第一个空间AI助手
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├── 01-foundations/ # 基础原理示例
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│ ├── modular-system/ # 模块化系统
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│ ├── state-machine/ # 状态机实现
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│ ├── probability/ # 概率与不确定性
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│ ├── feedback/ # 反馈与学习
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│ └── hitl/ # 人机协同
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├── 02-spatial-intelligence/ # 空间智能示例
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│ ├── spatial-representation/ # 空间表征
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│ ├── spatial-reasoning/ # 空间推理
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│ ├── mcdm/ # 多准则决策
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│ ├── optimization/ # 空间优化
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│ └── uncertainty/ # 不确定性量化
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├── 03-autonomous-design/ # 自主设计示例
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│ ├── workflow/ # 工作流编排
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│ ├── agents/ # Agent设计
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│ ├── skills/ # 技能组合
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│ └── memory/ # 记忆管理
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└── templates/ # 项目模板
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├── basic-skill.md
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├── langgraph-workflow.py
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└── hitl-checkpoint.py
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```
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## 快速开始
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### 环境配置
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```bash
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# 克隆仓库
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git clone https://github.com/your-org/CC4SI.git
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cd CC4SI
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# 创建虚拟环境
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python -m venv venv
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source venv/bin/activate # Linux/Mac
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# 或
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venv\Scripts\activate # Windows
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 运行示例
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```bash
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# 导论示例：第一个空间助手
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python 00-introduction/setup-first-assistant/spatial_helper.py
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# 基础原理示例：状态机
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python 01-foundations/state-machine/workflow_state_machine.py
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# 空间智能示例：空间推理
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python 02-spatial-intelligence/spatial-reasoning/corridor_detection.py
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```
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## 示例说明
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### 00-introduction/setup-first-assistant
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**目标**：搭建第一个空间AI助手
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**内容**：
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- `spatial_helper.py` - 空间分析助手类
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- `create_sample_data.py` - 创建示例数据
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- `README.md` - 使用说明
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**运行**：
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```bash
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cd 00-introduction/setup-first-assistant
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python spatial_helper.py
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```
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### 01-foundations/modular-system
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**目标**：理解模块化系统设计
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**内容**：
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- `pipeline.py` - 空间分析流水线
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- `skills.py` - 技能封装示例
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- `composition.py` - 函数式组合
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### 01-foundations/state-machine
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**目标**：实现状态机工作流
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**内容**：
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- `workflow_state_machine.py` - 完整状态机实现
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- `langgraph_example.py` - LangGraph版本
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### 02-spatial-intelligence/mcdm
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**目标**：多准则决策分析
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**内容**：
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- `ahp.py` - 层次分析法
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- `sensitivity.py` - 敏感性分析
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- `weighted_overlay.py` - 加权叠加
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### 03-autonomous-design/workflow
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**目标**：工作流编排实践
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**内容**：
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- `dag_workflow.py` - DAG工作流
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- `conditional_routing.py` - 条件路由
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- `error_handling.py` - 错误处理模式
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## 依赖要求
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python>=3.10
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# 核心依赖
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geopandas>=0.13.0
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shapely>=2.0.0
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rasterio>=1.3.0
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networkx>=3.0
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# AI框架
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langchain>=0.1.0
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langgraph>=0.0.20
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anthropic>=0.18.0
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# 可视化
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matplotlib>=3.7.0
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folium>=0.14.0
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# 数据处理
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pandas>=2.0.0
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numpy>=1.24.0
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# 科学计算
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scipy>=1.10.0
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scikit-learn>=1.3.0
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## 使用建议
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1. **边学边做**：阅读相关章节后立即运行对应示例
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2. **修改实验**：在理解代码基础上进行修改和实验
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3. **错误调试**：遇到错误时尝试独立解决，培养调试能力
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4. **记录笔记**：在代码注释或笔记本中记录你的理解
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## 贡献示例
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欢迎贡献更多示例！
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**示例质量要求**：
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1. 代码可运行
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2. 有清晰注释
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3. 包含使用说明
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4. 说明设计意图
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详见 [CONTRIBUTING.md](../CONTRIBUTING.md)
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## 许可
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所有示例代码遵循项目许可证：CC BY-NC-SA 4.0
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