Claude、Codex和GitHub Copilot技能，适用于在PostGIS、BigQuery、Snowflake和Wherobots上处理地理空间数据的数据科学家和分析师。注意：无需SaaS帐户。100%本地或自托管运行。在有地图环节的地理空间任务上提升4倍。快速开始（Python交互模式）：pip install geosql && geosql 将直接安装到受支持的代理中：geosql install claude geosql install codex geosql install copilot 或在Claude代码中：/plugin marketplace add dekart-xyz/geosql /plugin install geosql 在安装geosql copilot后，从VS Code Copilot或Copilot CLI中使用GeoSQL，并使用以下提示：/geosql 显示主要道路上的电动车充电桩密度并渲染地图。安装Dekart以进行地图渲染和PostGIS支持。GeoSQL可选择使用Dekart：一个开源的Kepler.gl后端，支持PostGIS、BigQuery和Snowflake的连接器。您可以通过一个docker命令在本地运行Dekart，自主托管在自己的基础设施上，或使用Dekart云。 本地运行Dekart（跳过此步骤以使用Dekart云）：docker run -p 8080:8080 dekartxyz/dekart 安装Dekart CLI：pip install dekart && dekart init 按照CLI和dekart的提示连接到您的PostGIS、BigQuery、Snowflake或Wherobots数据库。 在您的代理中尝试的示例提示：房地产分析：/geosql 显示在渥太华学校可达性低的建筑物，并渲染为地图；选址：/geosql 基于POI共置和与最近竞争对手的距离，寻找西雅图前10个体育用品商店位置。创建地图；电动车充电基础设施：/geosql 创建地图，显示主要罗马尼亚道路上的电动车充电桩密度，突出显示每条高速公路、主干道或主要道路段5公里内的充电站数量。 如何工作 GeoSQL在一个循环中运行代理，并带有地图。发现。技能探查您的数据仓库元数据（表、列、类型），而不是猜测模式。支持基于BigQuery和Snowflake的Overture Maps共享，以及您在PostGIS、BigQuery、Snowflake或Wherobots上的私有表。 SQL。代理使用适合您引擎的函数（ST_INTERSECTS、ST_DISTANCE、H3、用于分区修剪的bbox重叠等）编写空间SQL。成本检查。在BigQuery上，每个查询首先进行干运行以估算扫描的字节。默认执行10 GiB计费上限。超预算查询会被重写为更便宜的查询（更紧的bbox、更低的H3分辨率、更多过滤条件），而不是执行。几何验证。代理计算总面积（多边形）或总长度（线）作为合理性检查，并与领域知识进行交叉检查。地图反馈。当可用时，代理通过Dekart渲染结果，查看渲染的图像，并纠正文本循环中会遗漏的几何错误。这是实现4倍提升的循环。技能使用您的本地CLI身份验证（bq，snow，dekart），因此数据仓库凭据永远不会发送给代理。基准测试GeoSQL配备了可再生的评估套件，位于evals/下。每个案例都验证特定行为（成本保护、验证步骤、正确结果），而不仅仅是“代理是否回答”。当前在包含的套件上的结果：案例 断言 通过率 london-boroughs 4 100% berlin-create-map 3 100% paris-boundaries 1 100% 总计 8 100% 平均：每次交互3085个令牌，每次交互72秒。上面的4倍提升图表比较了同一任务集在有无地图环节的情况下的效果。在没有地图的情况下，代理的文本验证会错过几何类别错误（将邻里多边形错认作城市区域边界、重复计算重叠特征、在坐标参考系统上选择错误的连接键）。将渲染的地图作为工具调用，可以让代理看到这些错误并自我纠正。自己运行该套件：python evals/run.py。请参阅evals/RUNBOOK.md以获取设置和如何添加新案例的信息。欢迎提交具有新评估的PR。