pengxiao/2026_DesignAI

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pengxiao 219232de74 refactor: 重组项目目录结构

以讲义内容为骨架迁移到标准目录格式：
- officefile/ 主内容（12章 + 附录 + CC4SI补充）
- dofile/ 代码示例（11个Python脚本）
- data/ 图片资源
- output/ 生成输出（忽略）
- Archive/ 归档旧目录（忽略）
- .claude/skills/ 保留markdown-to-docx工具链
- .pandoc/ 保留CSL和本地化配置

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

2026-05-25 14:00:56 +08:00

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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

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

如何使用本书

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

全书目录

00 导论

建立读者对AI在空间领域应用的宏观认知

实践案例00：搭建你的第一个空间AI助手

01 基础原理

理解现代AI系统的核心设计原理

实践案例01：用LangGraph构建空间决策工作流

02 空间智能

理解AI如何"理解"和操作空间

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

03 自主设计

理解自主系统的设计模式和工作流编排

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

04 综合实践

通过完整项目将所学整合

05 反思与展望

培养批判性思维，建立长期视角

附录

参考资料

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

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

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

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

贡献指南

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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

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

更新日志

v0.1.0 (2025-01) - 初始版本，框架搭建完成

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