SQLite

最近兩天，我跟我的 AI 夥伴 (Antigravity) 泡在 Travel-Advisor-HUD 這個專案裡。目標很單純：讓我的行車助理不再只是「唸出路名」，而是像個真正懂我的「私人導遊」。 在兩天的密集對話中，我們經歷了幾次關鍵的「卡關」與「破繭而出」，這幾個點我覺得是開發地理感知型 AI (Geographic AI) 最迷人的地方。 ...

在實現 QGIS 專案「一鍵生成」的路上，我們不僅要讓圖層「開得出來」，更要讓它「具備研究價值」。 這篇文章記錄了我們從 POC2 (樣式與標籤整合) 進化到 POC3 (空間分析與 SDM 紀律) 的完整心路歷程。這兩個階段分別解決了製圖中的「美學溝通」與「科學建模」兩大核心問題。 ...

在進行 HGIS（歷史地理資訊系統）研究時，我發現最耗時的往往不是分析數據，而是「準備地圖」。每次要開啟一個新研究，總要重複掛載百年歷史底圖、設定 KML 座標、調整 SQLite 的 SQL 篩選器…。 ...

當我們開始嘗試將 AI 與歷史地理資訊系統 (HGIS) 結合時，最初是在探勘總體性的《臺灣通史》。但歷史的魔鬼往往藏在地方的細節裡。 為了驗證我們的架構是否具備「橫向擴展」到區域史料的能力，我將目光轉向了北台灣早期的政經中心——竹塹 (新竹)。這次，我決定一次挑戰五本重量級的地方方志：《新竹縣採訪冊》、《淡水廳志》、《樹杞林志》、《新竹縣志初稿》、《新竹縣制度考》。 ...

上一篇我們用 Python 打造了能解讀歷史座標的「時光羅盤」。但羅盤只會告訴你地名，無法告訴你歷史。真正的歷史，藏在文言文的汪洋大海中。 因為我本身對台灣史完全沒有概念，為了建立自己的知識體系，我首先向 AI 提問，得到了這份極具啟發性的「台灣方志演化樹」： ...

在 AI 密集開發的時代，我們常說 AI 是大腦，但大腦若沒有「感官」來感知現實世界的空間脈絡，它的建議就容易流於空泛。這篇文章記錄了我與 AI 代理程式（Antigravity）共同打造 GeoPulse —— 一個空間感知與導航引擎的設計經驗。 ...

影像豐富化之路：從雜訊清洗到 AI 自動化的 POI 補補完實錄# 📸 前言：一張圖勝過千言萬語# 在開發 WalkGIS 的過程中，我們發現一個「有溫度的點位」必須包含視覺元素。然而，當點位數量來到數百甚至上千個時，手動去一張張找圖、貼連結是不可能的任務。更具規戰性的是，原始資料中的點位名稱往往帶有大量管理雜訊（如「住-」、「推薦-」、「集章處－」），這些「髒資料」會讓搜尋引擎徹底失焦。 ...

從「靜態手冊」到「動態地圖」：山海圳國家綠道的數位敘事化轉型實錄# 🌏 前言：數據的「生命力」# 山海圳國家綠道（MTSW）是一條長達 177 公里的「溯源風土之河」。然而，長期以來這些珍貴的資訊分散在厚重的 PDF 手冊（112MB）與僅具備基本座標的 KMZ 檔案中。對於徒步者而言，在路途上翻閱 PDF 極其不便，而純粹的導航點又缺乏文史脈絡。 ...

在將既有的 GIS 開放資料（如 QGIS 專案中的 Shapefile）整合進 WalkGIS 系統時，最常遇到的挑戰往往不是座標轉換，而是文字編碼（Encoding）。 最近在處理「濁水溪流域情報地圖」中的「百年舊堤」圖層時，我遇到了一個經典的亂碼案例。這篇文章將紀錄問題的成因、誤判的過程，以及最終的正確解法，作為未來處理 GIS 舊資料的參考。 ...

引言：打造「百科全書式」的流域地圖# 一直以來，我對於製作「有深度」的地圖充滿熱情。一張好的地圖，不應該只是標記與導航，它應該能承載歷史的厚度、文化的溫度，以及地理空間的邏輯。 這次，我以台灣的母親河——濁水溪為範圍，嘗試進行了一次「百科全書式」的探索與實作。我的目標是將這條河流從合歡山源頭到麥寮出海口，涵蓋自然地景、水利設施、人文史蹟、交通設施、災害環境五大維度的知識，轉化為可互動、可導航的數位資產。 ...