Şehir İklim Eylem Planlarını AI Request Writer ile Otomatikleştirme

Dünya çapındaki belediyeler, iddialı net‑sıfır hedeflerine ulaşmak, finansman sağlamak ve topluluk beklentilerini karşılamak için iklim‑eylem planları (CAP’ler) geliştirme konusunda artan bir baskı altında. Geleneksel olarak bir CAP taslağı, paydaş atölyeleri, veri toplama, hukuki inceleme ve tekrarlayan belge birleştirme dahil olmak üzere haftalar süren bir süreç gerektirir; bu süreç sınırlı şehir kaynaklarını tüketir ve kritik azaltım projelerinin gecikmesine yol açar.

Karşınızda Formize AI’nin Request Writer’ı, ham girdileri yapılandırılmış, politika‑hazır belgelere dönüştüren web‑tabanlı üretken bir motor. Request Writer’ı AI Form Builder’ın veri toplama yetenekleriyle birleştirerek şehirler tek bir iş akışında kapsamlı iklim‑eylem planlarını otomatik olarak oluşturabilir, politika‑hazırlık süresini büyük ölçüde kısaltır ve farklı yetki alanları arasında tutarlılığı artırır.

Bu makalede şunları inceleyeceğiz:

• Geleneksel CAP geliştirme sürecinin sıkıntı noktaları.
• AI Request Writer’ın iç işleyişi.
• Vatandaş‑bilim anketlerinden bitmiş bir plana kadar uçtan‑uza bir entegrasyon hattı.
• Gerçek dünya faydaları, uygulama adımları ve en iyi uygulama önerileri.
• Dinamik plan güncellemeleri ve çok‑şehir iş birliği gibi gelecekteki genişletmeler.

1. Geleneksel İklim Eylem Planları Neden Gecikir

Bir arada, bu sorunlar CAP teslimatını birçok hibe programının ve iklim‑dayanıklılık fonu kuruluşunun zorunlu kıldığı 12‑aylık pencerenin çok üzerine iter.

2. AI Request Writer – Temel Mekanikler

Request Writer, büyük‑dil‑modeli (LLM) orkestrasyon katmanıdır ve:

1. Formize AI Form Builder formlarından, CSV ihracatlarından veya API çağrılarından yapılandırılmış verileri alır.
2. Verileri bulut‑tabanlı bir bilgi tabanında depolanan önceden tanımlı bir CAP şablon kütüphanesine eşler.
3. Regülasyon kural setlerini (ör. emisyon raporlama eşikleri) JSON‑Logic üzerine kurulu bir kural motoru kullanarak uygular.
4. LLM istemleri ile taslak bölümler üretir; bu istemler şehrin marka sesini, atıf stilini ve politika tonunu içerir.
5. İnsan‑döngüsü (HITL) geri bildirim döngüleri aracılığıyla taslakları yinelemeli olarak iyileştirir; sürüm‑PDF’leri ve düzenlenebilir Word dökümanları üretir.

2.1 Prompt Mimarısi

Request Writer, belge iskeletini tanımlayan sistem‑seviyesi istemler kullanır:

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.

Kullanıcı‑seviyesi girdiler — gerçek anket yanıtları ve GIS ölçümleri — yer tutuculara yerleştirilir, bu sayede LLM bağlam‑farkında bir metin üretir.

2.2 Şablon Kütüphanesi

Her şablon, Jinja‑benzeri değişkenlerle bir Markdown/HTML hibritidir:

## Baseline Emissions

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

Veri alındığında, Request Writer bu değişkenleri doldurur ve ortaya çıkan parçayı doğal dil genişlemesi için LLM’ye gönderir.

3. Uçtan‑Uça İş Akışı: Anketlerden Yayına Hazır Planına

Aşağıda bütünleşik hattın görsel temsili verilmiştir. Diyagram Mermaid sözdizimini kullanır; düğüm etiketleri çift tırnak içinde istenildiği gibi çevrilmiştir.

  flowchart LR
    A["Vatandaş ve Paydaş Anketi (AI Form Builder)"]
    B["Veri Normalizasyon Servisi"]
    C["Düzenleyici Kural Motoru"]
    D["CAP Şablon Kütüphanesi"]
    E["AI Request Writer Çekirdeği"]
    F["İnsan İncelemesi ve HITL Döngüsü"]
    G["Sürüm Belge Deposu (PDF/Word)"]
    H["Kamu Portalı ve Başvuru Sistemi"]
    A --> B
    B --> C
    B --> D
    C --> E
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> H

Adım‑Adım Açıklama

4. Sahil Şehri Harborview’da Bir Pilot

Arka Plan – Harborview (nüfus ≈ 85 bin), 2026 CAP’ini almak için 4 M $ değerinde bir eyalet dayanıklılık hibesi gerektiriyordu. Geleneksel taslak süresi 9 ay olarak öngörülmüşti.

Uygulama – Şehir, yukarıda anlatılan AI Request Writer iş akışını devreye aldı. Anket kapsamında 12 000 hane ve 150 yerel işletmeye çok dilli AI Form Builder arayüzüyle ulaşıldı.

Sonuçlar

Şehrin iklim direktörü, AI‑oluşturulan bölümlerin hız ve tutarlılık sağladığını, hibe son tarihine yetişmeyi mümkün kıldığını ve topluluk önceliklerini yansıttığını vurguladı.

5. Belediyeler İçin Faydalar

1. Hız – Otomatik üretim taslak aşamasını aylar yerine günler hâline getirir.
2. Tutarlılık – Merkezi şablonlar tüm bölümlerde aynı dil, atıf stili ve metrik tanımlarını zorunlu kılar.
3. Uyumluluk Güvencesi – Gerçek zamanlı kural kontrolü, yasal eksikliklerin insan incelemesinden önce yakalanmasını sağlar.
4. Ölçeklenebilirlik – Aynı iş akışı komşu kasabalara uygulanabilir; bölgesel bir CAP konsorsiyumu oluşturulabilir.
5. Şeffaflık – Sürüm‑belge ve denetim izleri, kamu güvenini artırır ve gelecekteki güncellemeleri basitleştirir.

6. Şehriniz İçin Uygulama Yol Haritası

6.1 Hazırlık

6.2 Teknik Kurulum

1. AI Form Builder anketlerini oluşturun – “otomatik‑öneri” özelliğini kullanarak enerji tüketimi, ulaşım alışkanlıkları ve iklim riskleri hakkında sorular hazırlayın.
2. Webhooks yapılandırın – Form gönderimlerini veri normalizasyonu yapan sunucusuz bir fonksiyona yönlendirin.
3. Kural motorunu dağıtın – Emisyon eşiklerini ve gerekli açıklama alanlarını içeren JSON‑Logic dosyalarını sürüm‑kontrol altında tutun; üç aylık gözden geçirme planlayın.
4. Request Writer’ı bağlayın – Fonksiyon çıktısını Request Writer API’sine, seçili şablon kimliğiyle birlikte gönderin.
5. İnceleme portalı kurun – Planlayıcıların satır içi yorum ekleyebileceği, sürüm onaylayabileceği bir arayüz sağlayın.

6.3 Yönetişim

7. Yaygın Zorlukların Üstesinden Gelmek

8. Gelecek Görünümü: Dinamik, Canlı‑Güncellenen İklim Planları

Bir sonraki evrim, sürekli veri akışları (IoT sensör ağları, anlık emisyon panoları) kullanarak CAP’leri canlı hâle getirmeyi hedefliyor. Request Writer’ı gecelik olarak çalıştırarak şehir, en yeni ölçüm verilerini otomatik ekleyebilir, azaltım hedeflerini yeniden hesaplayabilir ve sapmaları anında ekibe bildirebilir.

Potansiyel genişletmeler:

• Şehirlerarası iş birliği portalları – Komşu belediyeler şablonları paylaşır, veri benchmarkları oluşturur.
• AI‑destekli senaryo modellemesi – Politika simülasyonları doğrudan plan metnine entegre edilerek karar vericilere somut senaryolar sunulur.
• Kamu‑odaklı “Kendi CAP’ını Oluştur” aracı – Vatandaşlar, rehberli formlarla plan bölümlerine doğrudan katkı sağlar.

9. Sonuç

Formize AI’nın Request Writer’ı, iklim‑eylem planı oluşturmanın zahmetli, hata eğilimli sürecini otomatik, şeffaf ve paydaş‑katılımlı bir iş akışına dönüştürüyor. AI Form Builder’dan gelen yapılandırılmış anket verileri, kural‑farkındalıklı şablonlama ve güçlü LLM üretimiyle belediyeler, geleneksel sürenin sadece bir kısmında yüksek kaliteli, uyumlu planlar sunabilir—finansmanı açığa çıkarmak, iklim dayanıklılık projelerini hızlandırmak ve modern, veri‑odaklı bir yönetişim modeli sergilemek mümkün hâle geliyor.

“Dokuz ay sürecek olan süreç üç haftaya indi ve topluluğumuz kendini duyulmuş hissetti. AI‑destekli hattımız, yerel iklim liderliğinde bir dönüm noktası.”
— Jordan Patel, İklim Direktörü, Harborview Şehri

Şehrinizin iklim stratejisini geleceğe hazırlamaya hazır mısınız? Formize AI’nin Request Writer’ını keşfedin ve yarının iklim‑eylem taslağını bugün oluşturmaya başlayın.

Diğer Konular

• Formize AI AI Form Builder Genel Bakış
• JSON‑Logic Kural Motoru Belgeleri