1、立项原因与解决的产品问题：
传统城市体检、流域防汛诊断和新能源选址规划严重依赖人工跨部门收集 GIS空间数据、水文模型与气象统计指标，存在数据分散、分析链条长、决策推演效率低以及跨专业协作成本高的问题。本项目旨在打造一个将空间地理信息（GIS）、专业水文/新能源评价算法与多模态AI智能体相结合的交互式决策工作台，通过自然语言驱动空间推演，实现从问题诊断、方案比选到报告生成的全流程端到端闭环。
2、行业场景与业务背景：
项目面向自然资源与规划、水利防汛、生态环境监管及新能源投资开发机构，服务于城市空间体检评估、流域水文洪涝风险推演（如流量站超警、水库调蓄及 P-III暴雨频率拟合）以及集中式/分布式光伏选址与综合成本效益量化比选等典型业务场景。
1、项目具体功能模块：
项目采用专业桌面端“五区工作台”信息架构，包含：
• 全局协同顶栏：空间范围与行政区划切换、项目品牌、报告中心与用户状态管理。
• AI 对话与任务执行面板：支持自然语言交互、流式消息呈现与多轮阶段命令流转。
•专业阶段分析卡片组：覆盖太阳能资源评估、光伏适宜性评价、水文流量站风险、水库调蓄过程线、P-III 频率曲线推演、综合成本测算与三方案决策矩阵 7 大核心分析卡片。
• 受治理 GIS 地图工作区：集成天地图矢量与卫星遥感双底图、暗色主题滤镜、COG栅格图层、空间矢量要素高亮与图例/测量状态条。
• 全局指标快照与报告面板：关键 KPI 统计指标、Sparkline趋势图、卡片一键钉住（Pin）与报告草稿沉淀导出。
2、项目主要功能描述：
用户输入自然语言目标（如“对南宁做年度城市体检”）后，AI Agent 会自动拆解并链式执行 7个专业分析阶段，动态返回对应的图表卡片与空间图层。对话卡片与中心地图深度联动，支持地图视角定位与边界高亮；用户可对方案进行参数确认、阶段推进，并将重要分析结论沉淀至全局快照与报告草稿中，实现一站式智能辅助决策。
1、“我”负责的具体任务：
• 负责前端整体工程化搭建与架构设计，主导制定前后端接口契约（JSONSchema）与状态流转机制。
• 负责五区工作台布局、深色 Design Tokens 体系与响应式界面的落地实现。
• 封装基于 MapLibre GL 的地图适配层，实现天地图 WMTS 双底图切换、暗色滤镜预设与 COG栅格图层治理。
• 封装 7 大专业分析卡片的可信本地渲染器（ECharts / SVG），负责 WebSocket实时通信与多阶段对话状态流转。
• 搭建自动化测试体系（Vitest 单元/组件测试、Playwright E2E 回归）及独立全功能状态型 Mock
服务。
2、技术栈、架构与实现亮点/难点：
• 技术栈：React 19 + TypeScript + Vite 6 + Zustand 5 + MapLibre GL 5 + ECharts 6 + Ajv 8 + Playwright。
• 架构设计：采用“REST API 作为持久化状态唯一权威来源 + WebSocket负责轻量变更通知”的混合通信模式，内置 Sequence序号去重、断线重连与事件补发机制，彻底杜绝状态分叉。
• 安全与本地可信编译（难点）：前端严格禁止执行服务端直接下发的动态 JS 或 ECharts Option，所有图表与地图均基于 Ajv 严格校验领域 JSON数据后由本地可信组件渲染，确保系统安全性与沙箱隔离。
• 设计系统与工程规范：严格基于 8px 网格与语义化 CSS Tokens（tokens.css）开发；实现支持401/403/409/500 全场景异常模拟与离线纸面底图降级的独立 Mock体系，保障在脱机环境下依然具备稳定的 E2E 截图。
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