使用 AI Request Writer 实现城市气候行动计划自动化

全球各地的市政部门正面临越来越大的压力，需要制定 气候行动计划（CAP），以实现雄心勃勃的净零目标、获取资金并满足社区期望。传统上，起草 CAP 需要数周的利益相关方研讨会、数据整理、法律审查以及重复的文档组装——这些过程消耗有限的城市资源，并导致关键减缓项目的延误。

Formize AI 的 Request Writer 作为一款基于网页的生成引擎，能够将原始输入转化为结构化、可直接使用的政策文件。将 Request Writer 与 AI Form Builder 的数据采集能力相结合，城市可以 在单一工作流中自动生成完整的气候行动计划，从而大幅缩短政策制定时间并提升不同司法辖区之间的一致性。

本文将：

• 检视传统 CAP 开发的痛点。
• 详细说明 AI Request Writer 的内部工作原理。
• 通过端到端的集成流程演示——从公民科学调查到完整计划的生成。
• 突出真实案例的收益、实施步骤和最佳实践建议。
• 讨论未来扩展方向，如动态计划更新和多城市协作。

1. 传统气候行动计划为何停滞

上述问题共同导致 CAP 交付超出许多补助项目和气候韧性资金机构规定的 12 个月窗口。

2. AI Request Writer – 核心机制

Request Writer 是 大型语言模型（LLM）编排层，其工作流程如下：

1. 摄取结构化数据，来源包括 Formize AI Form Builder 表单、CSV 导出或 API 调用。
2. 将数据映射到存储于云端知识库的预定义 CAP 模板库。
3. 应用法规规则集（如排放报告阈值），使用基于 JSON‑Logic 的规则引擎。
4. 使用嵌入城市品牌语调、引用格式和政策口吻的 LLM 提示生成草稿章节。
5. 通过内置的人机交互（HITL）反馈循环迭代完善草稿，生成带版本的 PDF 与可编辑的 Word 文档。

2.1 提示结构

Request Writer 使用 系统级提示 定义文档骨架：

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.

用户级输入——实际的调查回复和 GIS 指标——会被插入占位符，从而让 LLM 生成上下文感知的自然语言文本。

2.2 模板库

每个模板都是 Markdown/HTML 混合体，带有 Jinja 样式的变量：

## Baseline Emissions

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

当 Request Writer 收到数据后，会先渲染这些变量，再把已填充的片段交给 LLM 进行自然语言扩展。

3. 端到端工作流：从调查到发布的计划

下面是一张集成管道的可视化示例。该图使用 Mermaid 语法，节点标签已按要求译为中文。

  flowchart LR
    A["市民与利益相关者调查（AI 表单构建器）"]
    B["数据标准化服务"]
    C["法规规则引擎"]
    D["气候行动计划模板库"]
    E["AI 请求写作器核心"]
    F["人工审查与人机交互循环"]
    G["版本化文档存储（PDF/Word）"]
    H["公共门户与提交系统"]

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

步骤细分

4. 实际成效：海滨城市 Harborview 的试点

背景 – Harborview（约 85 k 人口）需在 2026 年前完成 CAP，以争取 400 万美元的州韧性补助。传统起草时长预计为 9 个月。

实施 – 市政府部署了上述 AI Request Writer 工作流。调查面向 12 000 户居民和 150 家本地企业，通过 AI Form Builder 的多语言界面进行。

结果

市气候主管赞扬 AI 生成章节的速度和一致性，帮助城市在截止日期前完成申请，并交付了一份充分体现社区需求的计划。

5. 市政部门的核心收益

1. 速度 – 自动生成将起草阶段从数月压缩至数天。
2. 一致性 – 集中模板强制统一语言、引用格式和指标定义。
3. 合规保障 – 实时规则检查在人工审查前捕获缺失的法定要素。
4. 可扩展性 – 相同工作流可复制至邻近城镇，形成区域 CAP 联盟。
5. 透明度 – 版本化文档与审计轨迹提升公众信任，简化后续更新。

6. 您的城市实施蓝图

6.1 前期准备

6.2 技术搭建

1. 创建 AI Form Builder 调查——使用 “自动建议” 功能起草能源使用、交通习惯和气候风险相关问题。
2. 配置 webhook——将表单提交指向服务器无状态函数进行数据标准化。
3. 部署规则引擎——加载包含排放阈值和必填披露字段的 JSON‑Logic 文件。
4. 集成 Request Writer——将函数输出连接至 Request Writer API，指定模板 ID。
5. 搭建审查门户——让规划师在门户中进行内联评论、批准版本并触发最终导出。

6.3 治理要点

7. 常见挑战与对策

8. 未来展望：动态、实时更新的气候计划

下一代发展将利用 持续数据流（如物联网传感器、实时排放仪表盘）。通过安排 Request Writer 每晚运行，城市的 CAP 可以成为 活文档——自动写入最新测量数据、重新计算减排目标，并在偏离时即时标记以供行动。

可能的扩展包括：

• 跨城协作平台，让邻近城市共享模板并进行数据基准对比。
• AI 驱动的情景建模，直接将政策模拟结果嵌入计划叙述。
• 面向公众的 “自助生成” CAP 构建器，通过引导式表单让市民共同撰写章节。

9. 结语

Formize AI 的 Request Writer 将繁琐、易出错的气候行动计划编制过程转变为 自动化、透明且兼顾利益相关方的工作流。通过将 AI Form Builder 收集的结构化调查数据、法规感知的模板以及强大的 LLM 生成能力相结合，市政部门能够在传统时间的碎片中交付高质量、合规就绪的计划——从而打开资金额度、加速气候韧性项目，并展示现代化、数据驱动的治理模型。

“原本需要九个月的工作现在只用了三周，社区也感受到了被倾听。AI 流程是本地气候领导力的游戏规则改变者。”
— Jordan Patel，Harborview 市气候主管

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参考链接

• Formize AI AI Form Builder 概览
• JSON‑Logic 规则引擎规范