Автоматизація міських планів дій щодо клімату за допомогою AI Request Writer

Муніципалітети по всьому світу під тиском розробляти плани дій щодо клімату (CAP), які відповідають амбіційним цілям щодо нульових викидів, забезпечують фінансування та задовольняють очікування спільнот. Традиційно підготовка CAP займає тижні воркшопів за участю зацікавлених сторін, обробку даних, юридичний перегляд і повторювану збірку документів — процеси, що витрачають обмежені ресурси міста і затримують критично важливі проєкти зі зниження ризиків.

На сцені з’являється AI Request Writer від Formize AI, веб‑застосунок‑генератор, який перетворює сирі вхідні дані у структуровані, готові до політики документи. Поєднавши Request Writer із можливостями збору даних AI Form Builder, міста можуть автоматично генерувати всебічні плани дій щодо клімату в одному робочому процесі, різко скорочуючи час до впровадження політики та підвищуючи послідовність між юрисдикціями.

У цій статті ми:

• розглянемо проблеми традиційної розробки CAP;
• детально опишемо, як працює AI Request Writer;
• пройдемо крок‑за‑кроком інтеграційний pipeline — від опитувань громадськості до готового плану;
• підкреслимо реальні переваги, кроки впровадження та рекомендації щодо кращих практик;
• обговоримо майбутні розширення, такі як динамічне оновлення плану та співпраця між містами.

1. Чому традиційні плани дій щодо клімату застряють

У сукупності ці проблеми переносять доставку CAP за межі 12‑місячного вікна, яке вимагають багато грантових програм і фондів зі стійкості клімату.

2. AI Request Writer — Основні механізми

Request Writer — це шар оркестрації великих мовних моделей (LLM), який:

1. Приймає структуровані дані з форм AI Form Builder, CSV‑експортів або API‑викликів.
2. Відображає дані до попередньо визначеної бібліотеки шаблонів CAP, збереженої у хмарній базі знань.
3. Застосовує регуляторні правила (наприклад, пороги звітності викидів) за допомогою рушія правил, побудованого на JSON‑Logic.
4. Генерує чернеткові розділи за допомогою підказок LLM, які вбудовують бренд‑голос міста, стиль цитувань і політичний тон.
5. Ітеративно уточнює чернетки через вбудовані цикли «людина‑в‑циклі» (HITL), створюючи версії PDF та редагованих Word‑документів.

2.1 Архітектура підказок

Request Writer використовує системні підказки, що визначають скелет документа:

Ти — експерт у плануванні міського клімату. Використовуючи надані дані, підготуй План дій щодо клімату для <CITY>. Включи розділи: Виконавче резюме, Базові викиди, Стратегії пом’якшення, Заходи адаптації, План впровадження, Моніторинг і звітність, та Джерела. Дотримуйся стильового довідника <STATE> Climate Policy Handbook.

Вхідні підказки — фактичні відповіді опитувань і метрики GIS — підставляються у заповнювачі, що дозволяє LLM створювати контекстно‑aware текст.

2.2 Бібліотека шаблонів

Кожен шаблон — це гібрид Markdown/HTML з змінними у стилі Jinja:

## Базові викиди

Загальні викиди CO₂e (Scope 1‑3) за <YEAR>:
- **Scope 1:** {{ scope1 }} тонн
- **Scope 2:** {{ scope2 }} тонн
- **Scope 3:** {{ scope3 }} тонн

Коли Request Writer отримує дані, він спочатку рендерить ці змінні, а потім передає заповнений фрагмент LLM для розширення у природну мову.

3. Кінцевий робочий процес: від опитувань до опублікованого плану

Нижче — візуальне представлення інтегрованого pipeline. Діаграма написана у форматі Mermaid, а підписи вузлів взято в подвійні лапки, як вимагалося.

  flowchart LR
    A["Опитування громадян та зацікавлених сторін (AI Form Builder)"]
    B["Сервіс нормалізації даних"]
    C["Регуляторний рушій правил"]
    D["Бібліотека шаблонів плану дій щодо клімату (CAP)"]
    E["Ядро AI Request Writer"]
    F["Людський перегляд та цикл HITL"]
    G["Версіоноване сховище документів (PDF/Word)"]
    H["Публічний портал та система подання"]

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

Покроковий розбір

4. Реальний вплив: пілот у прибережному місті Harborview

Контекст – Harborview (населення ≈ 85 тис.) потребувало план CAP до 2026 року, щоб отримати грант штату у розмірі 4 млн $. Традиційний графік складання оцінювався у 9 місяців.

Впровадження – місто застосувало описаний вище workflow AI Request Writer. Охоплення опитувань охопило 12 000 домогосподарств і 150 місцевих підприємств, використовуючи багатомовний інтерфейс AI Form Builder.

Результати

Директор з питань клімату міста відзначив швидкість і послідовність ШІ‑згенерованих розділів як ключовий фактор у вчасному поданні заявки.

5. Переваги для муніципалітетів

1. Швидкість – Автогенерація скорочує фазу складання з місяців до днів.
2. Послідовність – Централізовані шаблони забезпечують уніфіковану мову, стиль цитування та визначення метрик у всіх розділах.
3. Гарантія відповідності – Перевірка правил у реальному часі виявляє відсутні законодавчі елементи ще до людського перегляду.
4. Масштабованість – Один і той же процес можна застосувати до сусідніх міст, створюючи регіональний консорціум планів CAP.
5. Прозорість – Версійовані документи та журнал аудиту підвищують довіру громадськості і спрощують майбутні оновлення.

6. План впровадження у вашому місті

6.1 Підготовчий етап

6.2 Технічна реалізація

1. Створити опитування в AI Form Builder – скористатися функцією «автопропозиції» для формулювання питань про споживання енергії, транспорт, ризики клімату.
2. Налаштувати вебхуки – направити надсилання відповідей у безсерверну функцію, що нормалізує дані.
3. Розгорнути рушій правил – завантажити файли JSON‑Logic, які кодують пороги викидів та обов’язкові розділи.
4. Інтегрувати Request Writer – підключити вихід функції до API Request Writer, вказавши ідентифікатор обраного шаблону.
5. Налаштувати портал перегляду – надати планувальникам можливість залишати коментарі, схвалювати версії та ініціювати експорт.

6.3 Управління

7. Як подолати типові виклики

8. Погляд у майбутнє: динамічні, живі плани дій щодо клімату

Наступна еволюція — безперервний потік даних (наприклад, мережі IoT‑датчиків, панелі реального часу). Планування запуску Request Writer у нічному режимі дозволить плану залишатись життєздатним — автоматично вставляти останні вимірювання, переобчислювати цілі пом’якшення й позначати відхилення для негайних дій.

Можливі розширення:

• Портали співпраці між містами, де сусідні громади діляться шаблонами та порівнюють дані.
• AI‑кероване моделювання сценаріїв, яке впроваджує політичні симуляції безпосередньо у текст плану.
• Публічний конструктор “Створи свій план”, який дозволяє громадянам співтворити розділи за допомогою підказок.

9. Висновок

Request Writer від Formize AI трансформує складний, схильний до помилок процес створення планів дій щодо клімату в автоматизований, прозорий та інклюзивний workflow. Поєднуючи структуровані дані опитувань AI Form Builder з правил‑орієнтованим шаблонізмом та потужністю LLM, муніципалітети можуть доставляти високоякісні, готові до впровадження документи в кілька разів менший термін — відкриваючи нові фінансування, прискорюючи проєкти зі стійкості та демонструючи сучасну, орієнтовану на дані модель управління.

«Те, що раніше займало дев’ять місяців, тепер робиться за три тижні, і наша громада відчуває, що її почули. Потік, підкріплений ШІ, змінює правила гри для місцевого лідерства у сфері клімату.»
— Джордан Пател, директор з питань клімату, місто Harborview

Готові підготувати міську стратегію клімату майбутнього? Дослідіть Request Writer від Formize AI уже сьогодні та розпочніть створювати завтрашній план дій вже сьогодні.

Дивіться також

• Огляд AI Form Builder від Formize AI
• Специфікація JSON‑Logic для рушіїв правил