面向 GIS、遥感和地理空间工作流的本地优先桌面 AI Agent 工作台
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QGIS GDAL Google Earth Engine macOS arm64 Windows x64 PolyForm Noncommercial License
v0.4.x-dev — GeoWork 当前处于开发版阶段,适合开发者本地启动、测试和继续开发。部分能力仍是开发态,包括 Cloud Server in-memory、部分 GIS/GEE/QGIS/GDAL 能力、本地沙箱策略、插件市场、团队协作和计费系统。请不要将当前版本视为生产可用版本。
详见 开发版验收清单。
通过对话处理复杂的地理空间和科学工作流——赋能任何人分析地球 🌏、生成专业地图、自动化研究流程。
| 能力 | 范围 | 示例 |
|---|---|---|
| 🗺️ QGIS | QGIS 处理中的数百种算法 | 空间分析、矢量/栅格批处理、格式转换、可达性分析... |
| 🛰️ Google Earth Engine | 完整的 GEE Python API — 任何你能表达的遥感任务 | 时序合成、分类、变化检测、地表温度、影像下载... |
| 🐍 Python | 在隔离环境中运行任意 Python 脚本,完整的科学计算栈 | 地理空间处理、专题制图、深度学习、数据科学... |
| 📄 论文阅读 | AI 驱动的文稿分析和研究总结 | 提取见解、总结论文、管理参考文献... |
| 📝 报告撰写 | 生成包含地图和图表的专业 Office 文档 | 自动化报告生成、格式化表格、出版级图表... |
| ⚡ 自动化 | 工作流自动化和任务调度 | 串联工具、自动化重复地理空间流程、基于 cron 的工作流... |
| 🤖 模型路由 | 灵活的 AI 模型配置和管理 | 切换模型、配置 API 密钥、优化成本和性能... |
无需复杂设置。在运行 GeoWork 之前,确保你的机器上已安装以下内容:
Tip
为 GeoWork 创建一个专用的 Python 环境(用 Conda / Mamba 创建一个全新的环境)。Agent 会在运行过程中自行安装、卸载和升级 Python 包——专用环境保持其他项目干净,帮助 Agent 更可靠地运行。
npm install npm run dev
单独测试:
npm run test:core # 运行 Go 核心测试 npm run test:worker # 运行 Python worker 测试 npm test # 运行桌面应用测试 npm run build # 构建桌面应用
GeoWork 附带本地插件市场以扩展功能。直接在应用中浏览、安装和管理插件——无需手动整理文件。
可用插件:
| 插件 | 类别 | 描述 |
|---|---|---|
| 🔗 QGIS Bridge | GIS | 连接到 QGIS 处理算法进行空间分析 |
| 📚 OpenAlex 文献搜索 | 研究 | 通过 OpenAlex API 搜索学术论文和引用 |
| 📑 Zotero 连接器 | 研究 | 与 Zotero 集成进行文献管理 |
Tip
插件权限透明可见——每个插件声明其所需权限(network、file_read、file_write、process、local_app),让你清楚了解它能访问什么。
GeoWork 采用模块化三层架构:
| 层级 | 技术栈 | 职责 |
|---|---|---|
| 桌面端 | Electron + React + TypeScript + Ant Design v5 | UI 层、状态管理、地图渲染(MapLibre + DeckGL)、图表(ECharts、Plotly、Monaco Editor) |
| 核心 | Go runtime + HTTP API + SSE 事件 | 工具编排、技能注册表、MCP 连接器、安全检查、模型路由、自动化引擎 |
| 地理空间 Worker | Python FastAPI | GEE 工作流、GDAL/QGIS 相关处理、论文解析、Office 报告生成、NDVI 分析 |
GeoWork 附带12 个内置技能,涵盖遥感、GIS 分析、学术写作和研究工作流。技能是按需能力包,让 GeoWork 按需成长——随时获取社区构建的技能包,共建地理空间 AI 生态系统。
| 技能 | 类别 | 描述 |
|---|---|---|
| 🌿 NDVI 时间序列分析 | 遥感 | 从 Sentinel-2 或 Landsat 提取和分析 NDVI 时间序列 |
| ☁️ Sentinel-2 无云合成 | 遥感 | 使用 GEE 时序合成创建无云合成影像 |
| 🌡️ Landsat 地表温度反演 | 遥感 | 从 Landsat 热波段反演地表温度 |
| 🗺️ 土地覆盖分类 | 遥感 | 使用光谱特征对土地覆盖进行监督分类 |
| 🏙️ 城市扩展分析 | GIS | 使用多时相影像检测并量化城市扩张 |
| 💧 水体提取 (NDWI) | 遥感 | 使用归一化差异水体指数提取水体 |
| ⛰️ DEM 地形分析 | GIS | 从 DEM 数据进行坡度、坡向、阴影和流域分析 |
| 📰 论文阅读 (地理学) | 研究 | 地理学和 GIS 论文的结构化阅读和分析 |
| 📚 文献综述 (遥感) | 研究 | 构建和撰写遥感主题的文献综述 |
| 🎓 本科实验报告 | 学术写作 | 生成包含图表和分析的格式化实验报告 |
| 🎓 研究生论文大纲 | 学术写作 | 构建和规划研究生论文的章节大纲 |
| 🗺️ 地图布局与导出 | GIS | 专业地图设计和高品质导出 |
Tip
每个技能包含 SKILL.md 提示、manifest.json 元数据和可选参考资料。技能加载到 Agent 的提示中,直接影响其行为。
所有 GeoWork 技能位于 skills/ 目录下——任何人都可以添加新技能。技能包的标准结构:
skills/<your-skill-id>/
├── manifest/
│ ├── README.md # 面向人类的技能描述
│ └── meta.json # 元数据:版本 / 描述 / 作者 / 标签...
└── skill/
├── SKILL.md # 必需,核心提示(LLM 导向,含 frontmatter)
└── <dir>/ # 可选,任何名称和嵌套——参考资料、模板、脚本等
提交流程:
- 在
skills/下创建你的技能目录 - 按上述结构填写
manifest/和skill/ - 将你的技能 ID 添加到
skills/official-skills.json - 使用
npm run dev测试——Agent 会自动加载你的技能
Tip
技能加载到 Agent 的提示中,直接影响其行为。遵循 SKILL.md 中的 frontmatter 约定来声明版本、描述、作者和标签。
实现遵循 /docx/v0.1.0 Markdown 规范,目标 V1.0 开发完成边界:Research/Data/GeoCode/Analysis/Write 模式、15 个导航模块、12 个官方技能、本地插件市场、MCP 管理框架、模型/API 配置、使用统计、安全护栏、自动化和完整交付路径。
GeoWork 拥有专为地理空间 AI 软件设计的专业视觉识别系统:
- 地球 + 轨道路线 — 地理学、地球观测和遥感工作流
- 工作台节点块 — AI Agent 工具编排、技能和插件连接器
- 等高线/网格背景 — GIS 分析、栅格/矢量处理和空间计算
- 完整 GeoWork 文字标识 — 增强桌面启动器和 README 中的产品识别度
配色方案:深海军蓝
#071225· 地理青#8BFFE2· 信号蓝#3AD9FF· 沙金#F4D77E
GeoWork 基于 PolyForm Noncommercial License 1.0.0 提供源代码。
- ✅ 允许:非商业评估、学习、研究和个人使用
- ❌ 需商业许可:商业用途、转售、托管服务运营、付费插件分发、企业部署或嵌入商业产品