Automatyzacja miejskich planów działań klimatycznych przy użyciu AI Request Writer

Władze miejskie na całym świecie stoją pod rosnącą presją, aby opracować plany działań klimatycznych (CAP) spełniające ambitne cele osiągnięcia neutralności węglowej, zapewniające finansowanie i zaspokajające oczekiwania społeczności. Tradycyjnie przygotowanie takiego planu wymaga tygodni warsztatów z interesariuszami, gromadzenia danych, przeglądu prawnego oraz powtarzalnego składania dokumentów – procesów, które pochłaniają ograniczone zasoby miasta i opóźniają kluczowe projekty łagodzące skutki zmian klimatu.

Na scenę wchodzi Formize AI’s Request Writer, internetowy silnik generatywny, który przekształca surowe dane wejściowe w ustrukturyzowane, gotowe do wdrożenia dokumenty. Dzięki połączeniu Request Writera z możliwościami przechwytywania danych AI Form Builder, miasta mogą automatycznie generować kompleksowe plany działań klimatycznych w jednym przepływie pracy, dramatycznie skracając czas potrzebny na przyjęcie polityki i podnosząc spójność między jurysdykcjami.

W tym artykule przedstawimy:

• Analizę problemów tradycyjnego opracowywania CAP.
• Szczegółowe działanie AI Request Writera „ pod maską”.
• Przegląd integracji od ankiet obywatelskich po gotowy plan.
• Korzyści w praktyce, kroki wdrożeniowe i rekomendacje najlepszych praktyk.
• Dyskusję o przyszłych rozszerzeniach, takich jak dynamiczne aktualizacje planów i współpraca między miastami.

1. Dlaczego tradycyjne plany działań klimatycznych się hamują

Łącznie te problemy wydłużają dostarczenie CAP poza 12‑miesięczny okno, które wymaga wiele programów grantowych i podmiotów finansujących odporność klimatyczną.

2. AI Request Writer – podstawowe mechanizmy

Request Writer jest warstwą orkiestracji dużego modelu językowego (LLM), która:

1. Przyjmuje dane strukturalne z formularzy Formize AI Form Builder, eksportów CSV lub wywołań API.
2. Mapuje dane na predefiniowaną bibliotekę szablonów CAP przechowywaną w chmurowej bazie wiedzy.
3. Stosuje zestawy reguł regulacyjnych (np. progi raportowania emisji) przy użyciu silnika reguł opartego na JSON‑Logic.
4. Generuje sekcje wstępne za pomocą promptów LLM, które wbudowują głos marki miasta, styl cytowania i ton polityczny.
5. Iteracyjnie udoskonala wersje poprzez wbudowane pętle sprzężenia zwrotnego człowiek‑w‑pętli (HITL), produkując wersjonowane pliki PDF i edytowalne dokumenty Word.

2.1 Architektura promptów

Request Writer korzysta z promptów systemowych, które definiują szkielet dokumentu:

You are an expert municipal climate planner. Using the supplied data, produce a Climate Action Plan for <CITY>. Include sections: Executive Summary, Baseline Emissions, Mitigation Strategies, Adaptation Measures, Implementation Timeline, Monitoring & Reporting, and References. Follow the style guide of the <STATE> Climate Policy Handbook.

Wejścia użytkownika – rzeczywiste odpowiedzi z ankiet i metryki GIS – są wstawiane w miejsca zastępcze, co pozwala LLM generować kontekstowo świadomy tekst.

2.2 Biblioteka szablonów

Każdy szablon jest hybrydą Markdown/HTML z zmiennymi w stylu Jinja:

## Baseline Emissions

Total CO₂e emissions (Scope 1‑3) for <YEAR>:
- **Scope 1:** {{ scope1 }} tons
- **Scope 2:** {{ scope2 }} tons
- **Scope 3:** {{ scope3 }} tons

Po otrzymaniu danych Request Writer renderuje te zmienne przed przekazaniem wypełnionego fragmentu do LLM w celu naturalnego rozwinięcia.

3. Przepływ end‑to‑end: od ankiet do opublikowanego planu

Poniżej wizualna reprezentacja zintegrowanego pipeline’u. Diagram używa składni Mermaid, a etykiety węzłów są objęte podwójnymi cudzysłowami, zgodnie z wymaganiami.

  flowchart LR
    A["Citizen & Stakeholder Survey (AI Form Builder)"]
    B["Data Normalization Service"]
    C["Regulatory Rule Engine"]
    D["CAP Template Library"]
    E["AI Request Writer Core"]
    F["Human Review & HITL Loop"]
    G["Versioned Document Store (PDF/Word)"]
    H["Public Portal & Submission System"]

    A --> B
    B --> C
    B --> D
    C --> E
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> H

Szczegółowy przebieg krok po kroku

4. Realny wpływ: pilotaż w nadmorskim mieście Harborview

Tło – Harborview (populacja ≈ 85 tys.) potrzebowało planu CAP do 2026 r., aby zakwalifikować się do stanowego grantu na odporność klimatyczną o wartości 4 mln USD. Tradycyjny czas opracowania szacowano na 9 miesięcy.

Wdrożenie – Miasto zastosowało opisany wyżej workflow AI Request Writer. Kampania ankietowa objęła 12 000 gospodarstw domowych i 150 lokalnych firm, wykorzystując wielojęzyczny interfejs AI Form Builder.

Wyniki

Dyrektor ds. klimatu miasta podkreślił, że szybkość i spójność generowanych sekcji pozwoliły dotrzymać terminów grantowych, zachowując jednocześnie plan odzwierciedlający priorytety społeczności.

5. Korzyści dla gmin

1. Szybkość – Automatyczne generowanie skraca fazę redakcyjną z miesięcy do dni.
2. Spójność – Centralne szablony wymuszają jednolitą terminologię, styl cytowania i definicje metryk we wszystkich sekcjach.
3. Gwarancja zgodności – Kontrola reguł w czasie rzeczywistym wykrywa brakujące elementy prawne przed przeglądem ludzkim.
4. Skalowalność – Ten sam przepływ można powielać w sąsiednich miastach, tworząc regionalny konsorcjum planów CAP.
5. Transparentność – Wersjonowane dokumenty i ścieżki audytu zwiększają zaufanie publiczne i upraszczają przyszłe aktualizacje.

6. Blueprint wdrożeniowy dla Twojego miasta

6.1 Przygotowanie

6.2 Konfiguracja techniczna

1. Utwórz ankiety w AI Form Builder – Skorzystaj z funkcji „auto‑suggest” przy tworzeniu pytań o zużycie energii, nawyki transportowe i ryzyka klimatyczne.
2. Skonfiguruj webhooki – Skieruj zgłoszenia ankiet do funkcji serverless, która normalizuje dane.
3. Uruchom silnik reguł – Załaduj pliki JSON‑Logic kodujące progi emisji i wymagane pola raportowe; utrzymuj je w systemie kontroli wersji.
4. Połącz Request Writer – Połącz wyjście funkcji normalizującej z API Request Writera, podając wybrany identyfikator szablonu.
5. Utwórz portal przeglądu – Udostępnij planistom możliwość komentowania w miejscu, zatwierdzania wersji i wyzwalania eksportu finalnego.

6.3 Zarządzanie i governance

7. Pokonywanie typowych wyzwań

8. Przyszłość: dynamiczne, na żywo aktualizowane plany klimatyczne

Kolejna ewolucja zakłada ciągłe strumienie danych (np. czujniki IoT, pulpity emisji w czasie rzeczywistym). Zaplanowanie nocnych uruchomień Request Writera pozwoli, aby plan CAP stał się żywym dokumentem – automatycznie wstawiając najnowsze pomiary, przeliczając cele łagodzące i sygnalizując odchylenia wymagające natychmiastowej reakcji.

Potencjalne rozszerzenia:

• Portale współpracy między miastami umożliwiające wymianę szablonów i benchmarków.
• Modelowanie scenariuszy napędzane AI, które wprowadza symulacje polityk bezpośrednio do narracji planu.
• Publiczny kreator „Zbuduj własny plan CAP”, pozwalający obywatelom współtworzyć sekcje przy wsparciu prowadzonych formularzy.

9. Podsumowanie

Request Writer firmy Formize AI przekształca żmudny, podatny na błędy proces tworzenia planów działań klimatycznych w zautomatyzowany, przejrzysty i angażujący przepływ pracy. Łącząc ustrukturyzowane dane z ankiet AI Form Builder, reguły zgodności i potęgę LLM, miasta mogą dostarczyć wysokiej jakości, gotowe do wdrożenia plany w ułamku tradycyjnego czasu – odblokowując finansowanie, przyspieszając projekty odpornościowe i demonstrując nowoczesne, oparte na danych przywództwo.

„To, co kiedyś zajmowało dziewięć miesięcy, teraz trwa trzy tygodnie, a nasza społeczność czuje się usłyszana. Pipeline napędzany AI to przełom dla lokalnego przywództwa klimatycznego.”
— Jordan Patel, Dyrektor ds. Klimatu, miasto Harborview

Gotowy, aby przyszłość zabezpieczyć swoją strategię klimatyczną? Poznaj Request Writer od Formize AI już dziś i zacznij opracowywać jutro‑dzisiejsze plany działania klimatycznego – dzisiaj.

Zobacz także

• Formize AI AI Form Builder – przegląd funkcji
• Specyfikacja JSON‑Logic dla silników reguł