[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-microsoft--farmvibes-ai":3,"tool-microsoft--farmvibes-ai":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160784,2,"2026-04-19T11:32:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 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Agriculture and Sustainability","FarmVibes.AI 是一个专为农业与可持续发展设计的开源平台，旨在通过多模态地理空间机器学习模型，帮助用户从复杂数据中挖掘深层洞察。它有效解决了单一数据源（如仅靠卫星图片）难以准确评估碳足迹、作物生长率或农耕实践等难题，通过融合卫星影像（光学、雷达、多光谱）、无人机数据、气象信息及高程地图等多维数据，生成更鲁棒且全面的分析结果。\n\n该平台特别适合农业数据科学家、研究人员及开发者使用。其核心技术亮点在于独特的“数据融合”工作流：不仅能自动下载并预处理来自 Sentinel、USGS、NOAA 等权威机构的多样化数据集，还能将不同时间、空间和类型的数据整合为模型可直接输入的张量。这种机制允许模型在训练时利用历史数据和周边环境的关联信息，显著提升预测精度。此外，FarmVibes.AI 提供了丰富的可配置笔记本（Notebooks）和计算引擎，让用户能轻松调整现有模型或构建新工作流，快速应用于作物分类、收获期检测及微气候预测等具体场景，极大地降低了构建高质量地球观测模型的门槛。","# FarmVibes.AI: Multi-Modal GeoSpatial ML Models for Agriculture and Sustainability\n\nWith FarmVibes.AI, you can develop rich geospatial insights for agriculture and sustainability.\n\nBuild models that fuse multiple geospatial and spatiotemporal datasets to obtain insights (e.g.\nestimate carbon footprint, understand growth rate, detect practices followed) that would be\nhard to obtain when these datasets are used in isolation. You can fuse together satellite imagery\n(RGB, SAR, multispectral), drone imagery, weather data, and more.\n\nFusing datasets this way helps generate more robust insights and unlocks new insights that are\notherwise not possible without fusion. This repo contains several fusion workflows (published and\nshown to be key for agriculture related problems) that help you build robust remote sensing, earth\nobservation, and geospatial models with focus on agriculture\u002Ffarming with ease. Our main focus right\nnow is agriculture and sustainability, which the models are optimized for. However, the framework itself is generic\nenough to help you build models for other domains.\n\n## FarmVibes.AI Primer\n\nThere are three main pieces to FarmVibes.AI. The first one consists of data ingestion and\npre-processing workflows to help prepare data for fusion models tailored towards agriculture.\nAdditionally, we provide model training notebook examples that not only allow the configuration\nof pre-processing of data but also allow tuning existing models with ease. Finally, a compute\nengine that supports data ingestion as well as adjusting existing and creating novel workflows\nwith the tuned model.\n\n### FarmVibes.AI Fusion-Ready Dataset Preparation\n\nIn this step, you can select the datasets that you would like to fuse for building the insights.\nFarmVibes.AI comes with many dataset downloaders. These include satellite imagery from Sentinel 1\nand 2, US Cropland Data, USGS Elevation maps, NAIP imagery, NOAA weather data, private weather data\nfrom Ambient Weather. Additionally, you can also bring in any rasterized datasets that you\nwant to make them fusion-ready for FarmVibes.AI (e.g. drone imagery or other satellite imagery) and, in\nthe future, custom sensor data (such as weather sensors).\n\nThe key technique in FarmVibes.AI is to use as input for ML models data that goes much beyond\ntypes, space and time from where the labels are located. For example, when detecting grain silos\nfrom satellite imagery (labeled only in optical imagery), it is better to rely on optical as well as\nelevation and radar bands. In this scenario, it is also important to combine multiple data modalities with other known agriculture infrastructure entities. Likewise, it is also\nimportant to use as input the images of a given silo across various times of the year to help\ngenerate a more robust model. Including information from many data streams, while also incorporating\nhistorical data from nearby or similar locations  has been shown to improve\nrobustness of geospatial models (especially for yield, growth, and crop classification problems).\nFarmVibes.AI generates such input data for models with ease based on parameters that can be\nspecified.\n\nFarmVibes.AI enables a data scientist to massage and\u002For tune the datasets to their preferences. The\ntuning is enabled via a configurable workflow which is specified as a directed acyclic graph of data\ndownloading workflows and data preparation workflows. The preparation operators help create the\ninputs (e.g. fused pandas arrays or tensors containing all raw data) to training and inference\nmodules.\n\n### FarmVibes.AI Model Sample Notebook Library\n\nThe next step in FarmVibes.AI involves using the inbuilt notebooks to tune the models to achieve a\nlevel of accuracy for the parts of the world or seasons that you are focusing on. The library\nincludes notebooks for  detecting practices (e.g. harvest date detection), estimating climate impact\n(both seasonal carbon footprint and long term sustainability), micro climate prediction, and crop\nidentification.\n\nFarmVibes.AI comes with these notebooks to help you get started to train fusion models to combine\nthe geospatial datasets into robust insights tailored for your needs. The users can tune the model to\n a desired performance and publish the model to FarmVibes.AI. The model then shows up to be used later in an inference engine that can be employed for other parts of the world, other dates, or more.\n\n### FarmVibes.AI Inference Engine\n\nThe final stage in FarmVibes.AI is to combine the data connectors, pre-processing, and the model\npieces together into a robust inference workflow. The generated workflow can then be used for\nperforming inference in an area of interest and time range that can be passed as inputs to the\nworkflow. FarmVibes.AI can be configured such that it then runs the inference for the time range and\nupdates the results whenever upstream data is updated (e.g. new satellite imagery or sensor data is\nadded). You do this by creating a workflow that is composed of fused data preparation and fusion\nmodel workflows.\n\n## Operation Mode\n\nCurrently, we are open-sourcing the local FarmVibes.AI cluster, that uses pre-build operators and\nworkflows and runs them locally on your data science machine. This means that any data generated is\npersisted locally in your machine. The actual workflows and their implementations are provided via Docker images, with their description\navailable in the [workflow list documentation](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FWORKFLOW_LIST.html).\n\nThe user can interact with the local FarmVibes.AI cluster via a REST API (in localhost) or a local\nPython client (inside a Jupyter Notebook, for example).\n\n## Installation\n\nPlease refer to the the [Quickstart guide](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FQUICKSTART.html) for information on where to get started. If\nyou prefer to setup a dedicated Azure Virtual Machine to run FarmVibes.AI, you can find detailed\ninstructions [in the VM setup documentation](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FVM-SETUP.html).\n\n## Notebook Examples\n\nIn the folder `notebooks` there are several examples to serve as starting points and demonstrating\nhow FarmVibes.AI can be used to create Agriculture insights. Some of the available notebooks are:\n\n* `helloworld`: a simple example on how to use the client to run a workflow and visualize the\nresponse.\n* `harvest_period`: showing how a NDVI time-series computed on top of Sentinel 2 data can\nbe obtained for a single field and planting season and used to estimate emergence and harvest dates.\n* `carbon`: illustrating how to simulate different soil carbon estimates based on different\nagriculture practices, leveraging the [COMET-Farm API](https:\u002F\u002Fgitlab.com\u002Fcomet-api\u002Fapi-docs\u002F-\u002Ftree\u002Fmaster\u002F).\n* `deepmc`: showing how one can build micro-climate forecasts from weather station data using the\n[DeepMC model](https:\u002F\u002Fspectrum.ieee.org\u002Fdeepmc-weather-predicition).\n* `crop_segementation`: this\nexample shows how to train a crop identification model based on NDVI data computed on top of our\n[SpaceEye](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2106.08408) cloud-free image generation model. In this example, you\ncan also then use the trained model in an inference workflow to obtain predictions in any area where\nwe are able to generate SpaceEye imagery.\n\nWe provide a [complete list of the notebooks available](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FNOTEBOOK_LIST.html)\nand their description in our documentation.\n\n## Documentation\n\nMore detailed information about the different components can be found in the [FarmVibes.AI documentation](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002F).\nIn this repository, this information is also accessible in:\n\n* [FARMVIBES_AI.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FFARMVIBES_AI.md) describing how to setup and\nmanage the local cluster.\n* [WORKFLOWS.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FWORKFLOWS.md) describing how workflows\ncan be written and how they function.\n* [CLIENT.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FCLIENT.md) documenting the\nFarmVibes.AI client, which is the preferred way to run workflows and interact with the results.\n* [SECRETS.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FSECRETS.md) describing how to manage and pass secrets to the cluster\n(such as API keys), so that they will be available when running workflows.\n* [TROUBLESHOOTING.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FTROUBLESHOOTING.md) in case you run into any issues.\n\n## Contributing\n\nThis project welcomes contributions and suggestions.  Most contributions require you to agree to a\nContributor License Agreement (CLA) declaring that you have the right to, and actually do, grant us\nthe rights to use your contribution. For details, visit [https:\u002F\u002Fcla.opensource.microsoft.com](https:\u002F\u002Fcla.opensource.microsoft.com).\n\nWhen you submit a pull request, a CLA bot will automatically determine whether you need to provide\na CLA and decorate the PR appropriately (e.g., status check, comment). Simply follow the instructions\nprovided by the bot. You will only need to do this once across all repos using our CLA.\n\nThis project has adopted the [Microsoft Open Source Code of Conduct](https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com\u002Fcodeofconduct\u002F).\nFor more information see the [Code of Conduct FAQ](https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com\u002Fcodeofconduct\u002Ffaq\u002F) or\ncontact [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) with any additional questions or comments.\n\n## Trademarks\n\nThis project may contain trademarks or logos for projects, products, or services. Authorized use of Microsoft\ntrademarks or logos is subject to and must follow\n[Microsoft's Trademark & Brand Guidelines](https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Flegal\u002Fintellectualproperty\u002Ftrademarks\u002Fusage\u002Fgeneral).\nUse of Microsoft trademarks or logos in modified versions of this project must not cause confusion or imply Microsoft sponsorship.\nAny use of third-party trademarks or logos are subject to those third-party's policies.\n","# FarmVibes.AI：面向农业与可持续发展的多模态地理空间机器学习模型\n\n借助 FarmVibes.AI，您可以为农业和可持续发展领域构建丰富的地理空间洞察。\n\n通过融合多种地理空间和时空数据集，您可以获得单独使用这些数据集难以实现的洞察（例如估算碳足迹、理解生长速率、识别农事操作等）。您可以将卫星影像（RGB、SAR、多光谱）、无人机影像、气象数据等进行融合。\n\n以这种方式融合数据有助于生成更稳健的洞察，并解锁在未融合时无法获得的新见解。本仓库包含多个已发布且被证明对农业相关问题至关重要的融合工作流，可帮助您轻松构建专注于农业\u002F种植业的遥感、地球观测及地理空间模型。我们目前的主要关注点是农业与可持续发展，相关模型也为此进行了优化。然而，该框架本身具有通用性，足以支持您为其他领域构建模型。\n\n## FarmVibes.AI 入门\n\nFarmVibes.AI 主要由三个部分组成。第一部分是数据摄取与预处理工作流，用于准备专为农业场景设计的融合模型所需的数据。此外，我们还提供了模型训练笔记本示例，不仅允许配置数据预处理流程，还能轻松调优现有模型。最后一部分是计算引擎，支持数据摄取、调整现有工作流以及基于调优后的模型创建全新工作流。\n\n### FarmVibes.AI 融合就绪的数据准备\n\n在此步骤中，您可以选择希望融合以构建洞察的数据集。FarmVibes.AI 自带多种数据下载工具，包括 Sentinel-1 和 Sentinel-2 卫星影像、美国耕地数据、USGS 高程地图、NAIP 影像、NOAA 气象数据以及 Ambient Weather 提供的私有气象数据。此外，您还可以引入任何已栅格化的数据集，使其适配 FarmVibes.AI 的融合需求（如无人机影像或其他卫星影像），并在未来支持自定义传感器数据（例如气象传感器）。\n\nFarmVibes.AI 的核心技术在于，为机器学习模型提供超越标签所在类型、空间和时间范围的输入数据。例如，在从卫星影像中检测谷物筒仓时（仅在光学影像中标注了位置），最好同时利用光学、高程和雷达波段信息。在这种情况下，还将多种数据模态与其他已知的农业基础设施要素相结合也至关重要。同样，为了构建更稳健的模型，还需综合一年中不同时期同一筒仓的影像。研究表明，整合多源数据流并结合附近或相似区域的历史数据，能够显著提升地理空间模型的稳健性（尤其在产量、生长和作物分类等问题上）。FarmVibes.AI 可根据用户指定的参数，轻松生成此类模型输入数据。\n\nFarmVibes.AI 使数据科学家能够根据自身需求对数据集进行加工和调优。这种调优通过可配置的工作流实现，该工作流以数据下载和数据准备工作的有向无环图形式定义。这些准备算子负责生成训练和推理模块所需的输入（例如包含所有原始数据的融合 Pandas 数组或张量）。\n\n### FarmVibes.AI 模型示例笔记本库\n\nFarmVibes.AI 的下一步是使用内置笔记本对模型进行调优，以达到针对特定地区或季节所需的准确度。该库包含用于检测农事操作（如收获日期识别）、估算气候影响（包括季节性碳足迹和长期可持续性）、微气候预测以及作物识别的笔记本。\n\nFarmVibes.AI 提供这些笔记本，旨在帮助您快速开始训练融合模型，将地理空间数据整合为符合您需求的稳健洞察。用户可以将模型调优至期望性能，并将其发布到 FarmVibes.AI 平台。随后，该模型即可在推理引擎中使用，适用于世界其他地区、不同日期或更多场景。\n\n### FarmVibes.AI 推理引擎\n\nFarmVibes.AI 的最后一步是将数据连接器、预处理模块和模型组件组合成一个稳健的推理工作流。生成的工作流可用于在指定的兴趣区域和时间范围内执行推理，输入参数可直接传递给该工作流。FarmVibes.AI 还可配置为按设定的时间范围运行推理，并在上游数据更新时自动刷新结果（例如新增卫星影像或传感器数据）。实现方式是创建由融合数据准备和融合模型工作流组成的完整工作流。\n\n## 运行模式\n\n目前，我们开源了本地 FarmVibes.AI 集群，该集群使用预构建的算子和工作流，并在您的数据科学工作站上本地运行。这意味着所有生成的数据都将持久化存储在您的本地设备上。实际的工作流及其实现以 Docker 镜像的形式提供，其详细说明可在[工作流列表文档](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FWORKFLOW_LIST.html)中找到。\n\n用户可以通过本地 REST API 或本地 Python 客户端（例如在 Jupyter Notebook 中）与本地 FarmVibes.AI 集群进行交互。\n\n## 安装\n\n有关如何开始使用的详细信息，请参阅[快速入门指南](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FQUICKSTART.html)。如果您希望搭建一台专用的 Azure 虚拟机来运行 FarmVibes.AI，可以在[虚拟机设置文档](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FVM-SETUP.html)中找到详细说明。\n\n## 笔记本示例\n\n在 `notebooks` 文件夹中，有几个示例可以作为起点，并展示如何使用 FarmVibes.AI 来生成农业洞察。其中一些可用的笔记本包括：\n\n* `helloworld`：一个简单的示例，说明如何使用客户端运行工作流并可视化响应。\n* `harvest_period`：展示如何基于 Sentinel-2 数据计算单个地块和种植季的 NDVI 时间序列，并用于估计出苗和收获日期。\n* `carbon`：演示如何利用 [COMET-Farm API](https:\u002F\u002Fgitlab.com\u002Fcomet-api\u002Fapi-docs\u002F-\u002Ftree\u002Fmaster\u002F)，根据不同的农业实践模拟不同的土壤碳估算结果。\n* `deepmc`：展示如何使用 [DeepMC 模型](https:\u002F\u002Fspectrum.ieee.org\u002Fdeepmc-weather-predicition) 从气象站数据构建微气候预测。\n* `crop_segmentation`：此示例展示了如何基于我们 [SpaceEye](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2106.08408) 无云影像生成模型计算的 NDVI 数据，训练作物识别模型。在此示例中，您还可以将训练好的模型用于推理工作流，以在任何能够生成 SpaceEye 影像的区域获取预测结果。\n\n我们在文档中提供了[可用笔记本的完整列表](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FNOTEBOOK_LIST.html)及其描述。\n\n## 文档\n\n有关各个组件的更详细信息，请参阅 [FarmVibes.AI 文档](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002F)。在本仓库中，这些信息也可在以下文件中找到：\n\n* [FARMVIBES_AI.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FFARMVIBES_AI.md)，介绍如何设置和管理本地集群。\n* [WORKFLOWS.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FWORKFLOWS.md)，介绍如何编写和运行工作流。\n* [CLIENT.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FCLIENT.md)，记录 FarmVibes.AI 客户端，这是运行工作流和与结果交互的首选方式。\n* [SECRETS.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FSECRETS.md)，介绍如何管理和传递密钥等敏感信息给集群，以便在运行工作流时可用。\n* [TROUBLESHOOTING.md](.\u002Fdocs\u002Fsource\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FTROUBLESHOOTING.md)，用于解决可能遇到的问题。\n\n## 贡献\n\n本项目欢迎贡献和建议。大多数贡献都需要您同意一份贡献者许可协议（CLA），声明您有权且确实授予我们使用您贡献的权利。有关详情，请访问 [https:\u002F\u002Fcla.opensource.microsoft.com](https:\u002F\u002Fcla.opensource.microsoft.com)。\n\n当您提交拉取请求时，CLA 机器人会自动判断您是否需要提供 CLA，并相应地标记 PR（例如状态检查、评论）。只需按照机器人提供的指示操作即可。对于使用我们 CLA 的所有仓库，您只需执行一次此操作。\n\n本项目已采用 [微软开源行为准则](https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com\u002Fcodeofconduct\u002F)。如需更多信息，请参阅 [行为准则常见问题解答](https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com\u002Fcodeofconduct\u002Ffaq\u002F) 或发送邮件至 [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) 提出任何其他问题或意见。\n\n## 商标\n\n本项目可能包含项目、产品或服务的商标或徽标。未经授权使用微软商标或徽标须遵守并遵循 [微软商标与品牌指南](https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Flegal\u002Fintellectualproperty\u002Ftrademarks\u002Fusage\u002Fgeneral)。在本项目的修改版本中使用微软商标或徽标不得造成混淆或暗示微软的赞助。任何第三方商标或徽标的使用均应遵守该第三方的相关政策。","# FarmVibes.AI 快速上手指南\n\nFarmVibes.AI 是一个用于农业和可持续发展的多模态地理空间机器学习框架。它支持融合卫星影像（RGB、SAR、多光谱）、无人机图像、气象数据等多种数据源，以构建更鲁棒的遥感模型，用于估算碳足迹、监测作物生长及识别农事活动等场景。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux (推荐 Ubuntu 20.04+) 或 macOS。Windows 用户建议使用 WSL2。\n*   **Docker**：必须安装 Docker Desktop 或 Docker Engine，因为核心工作流通过 Docker 镜像运行。\n*   **Python**：版本 3.8 或更高。\n*   **硬件资源**：\n    *   内存：建议至少 16GB RAM（处理大规模地理空间数据时建议 32GB+）。\n    *   存储：预留足够的磁盘空间用于缓存下载的卫星数据和中间结果。\n*   **前置依赖**：\n    *   `git`\n    *   `pip` (Python 包管理工具)\n\n> **注意**：目前开源版本主要在本地数据科学机器上运行集群，生成的数据将持久化存储在本地。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆仓库\n首先从 GitHub 克隆项目代码：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ffarmvibes-ai.git\ncd farmvibes-ai\n```\n\n### 2. 创建虚拟环境并安装依赖\n建议使用 Python 虚拟环境来隔离依赖：\n\n```bash\npython -m venv venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate  # Windows 用户使用: venv\\Scripts\\activate\n\npip install --upgrade pip\npip install -e .\n```\n\n### 3. 初始化本地集群\n安装完成后，需要初始化本地的 FarmVibes.AI 集群。这将拉取必要的 Docker 镜像并配置本地服务：\n\n```bash\nfarmvibes-ai cluster up\n```\n\n*如果在国内网络环境下拉取 Docker 镜像速度较慢，请配置国内 Docker 镜像加速器（如阿里云、腾讯云等），或在 Docker daemon 配置中添加 `registry-mirrors`。*\n\n### 4. 验证安装\n运行一个简单的 \"Hello World\" 工作流来验证集群是否正常运行：\n\n```bash\nfarmvibes-ai workflow run helloworld\n```\n\n## 基本使用\n\nFarmVibes.AI 提供了两种主要交互方式：REST API 和 Python 客户端。推荐使用 Jupyter Notebook 配合 Python 客户端进行开发和调试。\n\n### 1. 启动 Jupyter Notebook\n在项目根目录下启动 Notebook 服务：\n\n```bash\njupyter notebook\n```\n\n### 2. 使用 Python 客户端运行工作流\n在 Notebook 中，您可以使用内置的示例笔记本来快速上手。以下是一个估算作物收获日期的基本流程示例（基于 `harvest_period` 笔记本逻辑）：\n\n```python\nfrom farmvibes_ai import Client\n\n# 初始化客户端，连接到本地集群\nclient = Client()\n\n# 定义感兴趣区域 (AOI) 和时间范围\n# 示例：一个特定的农田坐标和多边形\naoi = {\n    \"type\": \"Polygon\",\n    \"coordinates\": [[\n        [-95.5, 40.0],\n        [-95.4, 40.0],\n        [-95.4, 40.1],\n        [-95.5, 40.1],\n        [-95.5, 40.0]\n    ]]\n}\ntime_range = (\"2023-04-01\", \"2023-10-31\")\n\n# 运行工作流：计算 NDVI 时间序列并估算收获日期\n# 该工作流会自动下载 Sentinel-2 数据并进行融合处理\njob = client.run_workflow(\n    workflow_name=\"harvest_period\",\n    inputs={\n        \"aoi\": aoi,\n        \"time_range\": time_range\n    }\n)\n\n# 等待任务完成并获取结果\nresult = job.wait_for_completion()\n\n# 可视化或分析结果\nprint(f\"Estimated harvest date: {result.get('harvest_date')}\")\nresult.visualize()\n```\n\n### 3. 可用示例笔记本\n项目 `notebooks` 文件夹中包含了多个针对不同农业场景的示例，您可以直接打开运行：\n\n*   `helloworld`: 客户端基础用法与工作流响应可视化。\n*   `harvest_period`: 基于 Sentinel-2 数据计算 NDVI 时间序列，估算作物出苗和收获日期。\n*   `carbon`: 模拟不同农业实践下的土壤碳估算（集成 COMET-Farm API）。\n*   `deepmc`: 利用气象站数据构建微气候预测模型。\n*   `crop_segementation`: 基于无云图像生成模型 (SpaceEye) 训练作物识别模型。\n\n更多详细的工作流列表和参数配置，请参考官方文档中的 [WORKFLOW_LIST](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Ffarmvibes-ai\u002Fdocfiles\u002Fmarkdown\u002FWORKFLOW_LIST.html)。","某大型农业科技公司正试图为中西部玉米种植带构建高精度的作物产量预测与碳足迹评估模型，以优化供应链并满足可持续发展报告需求。\n\n### 没有 farmvibes-ai 时\n- 数据融合极其困难，团队需手动编写脚本分别下载 Sentinel 卫星影像、USGS 高程数据和 NOAA 气象记录，难以保证时空对齐。\n- 模型鲁棒性差，仅依赖单一光学影像无法穿透云层或区分作物生长阶段，导致阴雨季节的产量预估偏差高达 20%。\n- 特征工程耗时漫长，开发人员需花费数周时间清洗格式各异的栅格数据，才能将其转化为可训练的张量输入。\n- 缺乏多模态关联分析，无法有效结合雷达波段（SAR）与历史地块数据，难以识别隐蔽的耕作实践或微气候变化。\n\n### 使用 farmvibes-ai 后\n- 一键式数据准备，通过内置的工作流自动下载并对齐多源地理空间数据（如卫星、无人机、气象），直接生成“融合就绪”的数据集。\n- 预测精度显著提升，利用多模态融合技术（光学 + 雷达 + 高程），即使在多云天气下也能精准捕捉作物生长速率，误差降低至 5% 以内。\n- 开发效率大幅飞跃，配置化的有向无环图（DAG）工作流自动完成数据预处理与张量转换，将数周的数据清洗工作缩短至几小时。\n- 洞察维度更丰富，轻松融合历史邻近地块数据与多时相影像，成功量化季节性碳足迹并精准检测收割日期等关键农事活动。\n\nfarmvibes-ai 通过打破数据孤岛，让农业科学家能以前所未有的速度和深度，从复杂的多源地理数据中挖掘出关乎粮食安全与可持续发展的关键洞察。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_farmvibes-ai_d7bad0ce.png","microsoft","Microsoft","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fmicrosoft_4900709c.png","Open source projects and samples from Microsoft",null,"opensource@microsoft.com","OpenAtMicrosoft","https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft",[83,87,91,95,99,102],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",92.8,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Python","#3572A5",6.8,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"HCL","#844FBA",0.3,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"Makefile","#427819",0,{"name":100,"color":101,"percentage":98},"Shell","#89e051",{"name":103,"color":104,"percentage":98},"Bicep","#519aba",855,179,"2026-04-16T01:11:18","MIT",4,"未说明 (基于 Docker，理论上支持任何可运行 Docker 的操作系统)","未说明 (工作流通过 Docker 镜像提供，具体取决于所选模型，README 未强制要求)","未说明",{"notes":114,"python":115,"dependencies":116},"该工具主要作为本地集群运行，核心工作流和算子封装在 Docker 镜像中。用户可通过 localhost 上的 REST API 或本地 Python 客户端（如 Jupyter Notebook）进行交互。数据默认持久化存储在本地机器。支持多种数据源（Sentinel, Landsat, 天气数据等）的自动下载与融合。具体的环境配置细节需参考官方 Quickstart 指南或 Azure VM 设置文档。","未说明 (可通过本地 Python 客户端或 Jupyter Notebook 交互)",[117,118],"Docker","REST API 客户端或 Python 客户端",[13,15,14],[121,122,123,124,125,126,127,128,129],"agriculture","ai","geospatial","geospatial-analytics","stac","sustainability","multi-modal","remote-sensing","weather","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T04:07:10.664472",[133,138,143,148,153,157],{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},43538,"如何在 Azure 学生订阅上成功设置 FarmVibes.AI 虚拟机？","对于持有 Azure 学生订阅的用户，需要在设置时指定 vm_size 参数为 `vm_size=Standard_DS3_v2`。此外，可以参考官方提供的教程视频（从 1811 秒开始）来了解如何正确配置 FarmVibes.AI VM 的参数。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ffarmvibes-ai\u002Fissues\u002F18",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},43539,"本地集群安装时遇到 'ImagePullBackOff' 错误，提示找不到 rabbitmq 或 redis 镜像怎么办？","这通常是因为 Terraform 配置文件中的镜像标签问题。解决方法是修改源码中的 `.tf` 文件：\n1. 找到路径 `\u002Ffarmvibes-ai\u002Fsrc\u002Fvibe_core\u002Fvibe_core\u002Fterraform\u002Flocal\u002Fmodules\u002Fkubernetes` 下的 `rabbitmq.tf` 和 `redis.tf` 文件。\n2. 替换或修改这些文件以使用正确的镜像版本。\n3. **关键步骤**：修改后必须重新安装 vibe_core 包，运行命令 `pip install src\u002Fvibe_core`（或在虚拟环境中执行相应安装命令），使更改生效。\n4. 建议在干净的环境中重新运行 `farmvibes-ai local setup`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ffarmvibes-ai\u002Fissues\u002F231",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},43540,"如何查看工作流输出的栅格文件，为什么看到的文件是全黑的？","可以通过以下 Python 代码访问输出文件：\n```python\nrun.output.keys() # 查看可用键，通常包含 'raster'\nout = run.output[\"raster\"]\n```\n如果打开文件显示为全黑，可能是数据本身的问题或可视化方式不当。建议参考仓库中的 [hello world notebook](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ffarmvibes-ai\u002Fblob\u002Fmain\u002Fnotebooks\u002Fhelloworld.ipynb) 以及 [notebooks 目录](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ffarmvibes-ai\u002Ftree\u002Fmain\u002Fnotebooks) 中的其他示例，学习如何正确处理和可视化工作流的输出结果。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ffarmvibes-ai\u002Fissues\u002F103",{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},43541,"在 Azure 上安装远程集群时出现 'JSONDecodeError' 或命令执行失败怎么办？","如果遇到此类错误，首先应检查远程日志文件以获取详细报错信息。日志文件通常位于 `C:\\Users\\\u003CYOUR_USER_NAME>\\.cache\\farmvibes-ai-remote.log`。\n注意：日志中包含用户名、订阅名、订阅 ID 和租户 ID，分享前请敏感信息脱敏，或直接发送给维护者。\n另外，确保你是在执行 `setup`（设置）而不是 `update`（更新）操作。如果是为了获取 TLS 证书以保护 REST API 端点，需要正确使用 `--cert-email` 参数，系统会使用 letsencrypt.org 自动生成证书。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ffarmvibes-ai\u002Fissues\u002F136",{"id":154,"question_zh":155,"answer_zh":156,"source_url":147},43542,"除了 k3d，还有其他方法可以安装 FarmVibes.AI 集群吗？","目前官方文档和社区讨论主要集中在 k3d（用于本地集群）和 AKS（用于 Azure 远程集群）的安装方式。如果在封闭的 Issue 中询问此问题，维护者通常建议开启一个新的 Issue 以便团队能更快速地响应和提供针对特定环境（如其他 Kubernetes 发行版）的支持。建议查阅最新的官方文档或开启新议题询问是否支持其他集群类型。",{"id":158,"question_zh":159,"answer_zh":160,"source_url":147},43543,"运行 bash farmvibes-ai.sh setup 命令时报错该如何处理？","如果在 Ubuntu 等系统上运行设置脚本遇到错误，首先应确认系统依赖是否满足。如果问题涉及具体的报错截图或日志，由于旧 Issue 可能已关闭，最佳做法是参照维护者的建议：不要直接在已关闭的 Issue 下评论，而是开启一个新的 Issue，提供详细的操作系统版本、错误日志截图以及复现步骤，以便团队快速定位并解决安装问题。",[]]