Omniailab AI Architect

OmniAiLab AI 建筑与室内设计总设计师

建筑 / 室内 / 景观全流程 AI 总设计师 Skill —— 先问清楚、再推敲、该说不就说不
三大专业并列主导　｜　36 类项目 / 575 个子类，先分类再设计　｜　8 阶段 × 31 项能力 × 47 种风格
任务书 → 概念推敲与专业图解 → 平面比选 → 初步设计 → 施工图深度 DXF → 物料清单与交付
概念效果图须 G3 确认后才出，且只走 OmniAiLab　｜　零硬依赖可离线　｜　结构 / 消防 / 无障碍不作结论

简体中文　｜　English

© OmniAiLab ｜ 开发者：Mochiball ｜ 平台：omniailabx.com

不止于生成效果图，而是让 AI 真正参与建筑与室内设计的全过程。它不只执行流程——开工第一件事是问清功能、场地与预算，再按主导专业决定推敲顺序：建筑先定体量与剖面，室内先定空间重组与界面，景观先定分区与游线；然后按阶段推进到可交付的图纸、模型与物料清单，你在每个阶段末尾只需回答"确认"或"要改哪里"。一个 Skill 覆盖 8 大设计阶段、31 项专业能力与 47 种设计风格，并通过 OmniAiLab AI 创作平台与专业 MCP 工具协同，让 AI 从设计建议走向真实的设计执行。

项目	值	说明
项目分类	36 类 / 575 子类	建筑 15 类、室内 12 类、景观 9 类；用途可多选，另有项目性质与委托范围两个独立维度（docs/PROJECT_TAXONOMY.md）
Skill 调用名（唯一标识）	omniailab-ai-architect	全小写连字符写法；支持 skill 的工具直接用它调起，不支持的工具用自然语言描述也能触发
显示名	OmniAiLab AI 建筑与室内设计总设计师	仓库页面与文档里显示的名字，不是调用名
版本	v1.21.2	与 VERSION、pyproject.toml、SKILL.md、installer/manifest.json、openai.yaml 及两份 README 保持一致
出品 / 开发者	OmniAiLab ／ Mochiball	—
许可	MIT（见 LICENSE）	使用与二次分发以该文件为准
配套操作手册	飞书 ／ Notion ／ docs/MANUAL.md	如何调用、三步启动、逐阶段操作细则、能力速查、避坑总表、常见问题、交付物清单
仓库	tomatoparkdao/omniailab-ai-architect	全部源码、文档与验收脚本；当前为私有仓库，公开后可直接 git clone 与提 issue
运行要求	Python 3.10+	零硬依赖：DXF、网格、PPTX 都有内置写出器
原生平台	OmniAiLab 中国站 ／ 海外站	生成式图像与视频能力来自平台；未接入时系统照常运行

调用名是全小写连字符写法（omniailab-ai-architect），不是「OmniAiLab AI 建筑与室内设计总设计师」这个显示名。支持 skill 的工具直接用调用名最稳；不支持原生 skill 的工具，用自然语言描述设计任务也能触发。

名字里的一个坑：仓库根目录叫 omniailab-ai-architect（含连字符，这是 Skill 名）， 里面的 Python 包叫 omniarchitect（内部引擎代号，可导入）。两者不是重复目录—— 根目录是 Skill 载荷（SKILL.md / knowledge/ / skills/ / docs/），包目录是全部可执行代码。

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先判断"这是什么项目"，再谈怎么设计

同一句"做个酒店"，可以是新建一栋酒店，也可以只是既有酒店的室内精装——两者的专业、 流程与成果完全不同。所以 S1 不再只问面积与房间数，而是先落三件事：

• 用途（可多选）：A 建筑 15 类 / B 室内 12 类 / C 景观 9 类，共 575 个子类；
• 项目性质：新建、改扩建、既有室内装修、独立景观、功能转换、历史保护；
• 委托范围：建筑、室内、景观里到底委托了哪几块——名称不等于委托。

分类决定后面两件事：S2 用哪套设计方法推敲（医院按医疗工艺与洁污分流、学校按分龄与 教学组团、厂房按工艺流线），S3 列哪些专业任务（科室面积表、客房模数、汇水分区……）。 能力边界随类型写明：住宅能算到房间级，医院只能给概念与任务梳理，厂房必须由工艺专业给条件。

python -m omniarchitect taxonomy                      # 36 类索引
python -m omniarchitect taxonomy --show A4            # 医院：要点 / 方向 / S3 任务
python -m omniarchitect taxonomy --detect "既有酒店室内精装修"

一句话

把一条需求（哪怕只是一张户型图加一句"想做成意式极简"）交给它，它会先问清功能与预算，再按阶段推进到可交付的图纸、模型与物料清单；你在每个阶段末尾只需回答"确认"或"要改哪里"。

它不说"这套方案更现代"，它说"从这里进门你会先看到一堵墙，向左三步才亮起来"——S2 给出的每一套方向，都带一段可核验的空间经历，以及对你那句话的正面回应。

适用范围	具体是什么
适用 · 项目类型不限	住宅公寓、大平层、别墅，办公、商业、餐饮、酒店、展厅；方案阶段与深化阶段都在范围内。建筑、室内、景观三类都可以做主专业：新建项目由建筑统筹、既有空间只做室内、独立庭院只做景观，主导专业决定推敲顺序；不属于主导的专业只做界面协调（设备位置、照明接线、退界与接口材质）
适用 · 深度可控	只要"两套平面比一比"，或要"平面 + 三维 + 效果图任务包 + 施工图深度 DXF + 物料清单 + 汇报 PPT"，用同一条管线按需取用
不适用（明确说不）	结构安全、消防、无障碍、机电负荷与当地法规符合性的最终结论不在本系统结论范围内；本系统只标注问题、给出待复核清单，须由持证专业人员在项目所在地复核签署

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能力一览

它不是"一个跑流程的模板"，而是一套会先问清需求、会把判断写进图纸、会把缺失能力如实说出来的设计系统。

层面	具体有什么
① 阶段与能力分开	八个业务阶段决定推进节奏与门禁；31 项岗位能力（任务书、场地分析、概念、空间规划、人体工学、室内、材料、灯光、机电协同、CAD 制图、BIM、三维、渲染、漫游、施工深化、工程量、校核、汇报、交付……）决定专业方法。能力跨阶段复用，不会被钉死在某一步。
② 唯一几何权威	统一空间模型（Canonical Spatial Model）是全部成果的唯一几何来源。墙外移 300mm，系统按依赖关系重算平面、立面、天花、灯位、家具间距、工程量与图纸——已确认且不受影响的部分保持有效，不做无差别重跑。
③ 变更走影响分析，不走局部手改	任何修改先诊断（11 类变更域）→ 定位影响面（含受影响空间的边界构件）→ 给出回流阶段与门禁重开清单。改材质不会让模型失效，改尺寸会让下游全部失效，这件事由程序判断，不由人记得。
④ 判断有出处	九组设计判据：美学控制基线、概念图解语言、意向板迭代闭环、机电空间影响、批注台账、提案版式、项目适配、量价分离、工具安全分级。每条都写成可判定的句子（"暖材 ≤40%""黑 3–8%""全场只留一条主导线"），不是形容词。
⑤ 真的会出文件	可编辑 DXF（方案深度与施工深度分开）、OBJ 三维网格、示意图、可编辑 PPTX 提案、Markdown 与打印就绪 HTML、工程量与造价估算 JSON、变更影响报告。写出的文件都用独立实现复核，读不回即判失败。
⑥ 不假装做到	没装 Blender / FreeCAD / IfcOpenShell → 输出可直接运行的脚本并标 degraded；平台未配置 → 标 NOT_CONFIGURED 并列出缺什么；DXF 不会改名成 DWG，网格不会说成参数化 BIM，效果图不会当尺寸依据。
⑦ 设计风格系统	47 种建筑与室内设计风格的结构化知识库（八族：现代 / 东方 / 经典 / 装饰复古 / 工业 / 自然有机 / 地域性 / 实验性），每种含 20 个专业字段（历史脉络、空间原则、比例几何、色板、材料、家具语汇、照明策略、适用空间、造价与施工注意、相容与冲突、正向提示词组、几何保持规则、负向约束、质检清单）。索引与数据分离：先查 catalog.json（179 个标签），再按需加载单条，不会把 47 条全读进上下文。附三方案推荐引擎与中英双语提示词编译器（14 种目标：8 种空间表现 + 6 种图纸派生与版面——平面图上色 / 3D 立轴 / 正投影剖面 / 三视图展示板 / 概念设计板 / 实体材质情绪板，图纸派生需 G3 且文字由排版层叠加）。
⑧ 设计能力：空间体验	原型说房间怎么排，风格说看起来像什么——中间那段「人走进去经历什么」不再空着。11 条空间体验手法（压缩与释放、前景与庇护、门槛与过渡、套间序列、框景、借景、节奏与重复、光的层次、材料的真实与触感、比例与层高推导、到达序列），每条都写清机制、做法、在图上怎么核验、以及用错了会怎样。22 套原型各有不同的空间家族，天然擅长的不是同一套手法，所以三套方向不会说同一句话。业主说「要敞亮、进门别一眼看穿」，S1 直接记下、S2 逐条回应：能给（met）、勉强（at_risk）、还是没提（not_stated）——业主没说就不替他决定。
⑨ 技术为实现让路	结构机电是辅助专业，不是审批口。概念提到「挑空」，它不判「不可行」，而是给 3 条实现路径：边梁抬 / 钢梁框架 / 局部悬挑——每条写清换来什么、拿什么换、必须由谁签字核算。8 个技术目标、24 条路径（结构：通高开洞 / 拆改承重墙 / 新增荷载 / 大跨度；机电：不吊顶的净高 / 湿区移位 / 无窗空间 / 开放厨房）。物理上做不到的直接说做不到（中间层开天窗、地下层要自然光），并给替代做法，不列假路径。

能力清单（31 项，按服务阶段）

能力	名称	服务阶段	说明
design-brief	设计任务书	S1 · S6	把需求、预算与验收标准翻成可勾选的功能任务书与面积指标
site-analysis	场地与建筑条件分析	S1	把建筑条件、朝向采光、动线与限制读成可核对的约束清单
existing-drawing-analysis	原始图纸解析	S1	识别图层、墙体、尺寸与门窗，区分可置信的事实与推断，并逐条标注待现场核对项
architectural-design	建筑设计	S1 · S4	把功能、场地与朝向组织成自洽的体量、立面和楼层策略
landscape-design	景观设计	S1–S4	用竖向、分区、游线、水景与植物把室外空间组织成可使用的场所
concept-design	概念方案设计	S2 · S3	把任务书翻成一句可验证的设计主张、空间原型与风格语言
moodboard-aesthetic-iteration	意向板与审美迭代	S2 · S5	用关键词锚定审美目标，按固定框架量化打分，并跨轮追踪整改闭环；参考图分调研级与交付级
create-draw	概念图解与评图	S2 · S4 · S7	用约定图形语义把设计判断画成一张可读的图，评图意见跨轮可核销
lighting-design	灯光设计	S2 · S4 · S7	把自然光与人工光统一成一套策略，输出照度、色温与灯位判据
space-planning	空间规划	S3	把任务书与概念方向翻成房间划分、面积配比与流线
layout-optimization	布局优化	S3 · S6	对比例、进深与开放度做多方案量化比较，并说清每一种代价
ergonomics	人体工学与尺度	S3 · S4	把「够不够、顺不顺」翻成可校核的净宽、间距与操作高度
concept-visualization	概念效果图	S3 · S4（G3 门禁后置动作）	平面确认后由 OmniAiLab 画布按机位生成，供业主对齐空间感受
interior-design	室内设计	S4 · S6	把平面发展成顶墙地界面、天花与软硬装做法，形成可施工方案
material-design	材料与色彩设计	S4 · S5 · S8	翻成可采购、可施工、可维护的主材表、样板与排版
building-services	机电与设备协同	S4 · S6 · S7	把电气、给排水、暖通、消防的空间与净高需求翻成点位清单
cad-drafting	CAD 制图	S4 · S7	翻成统一制图标准的成套图纸，分方案与施工两个深度
3d-modeling	3D 空间建模	S5	把已确认的统一空间模型翻成可编辑的三维场景与构件
scene-rendering	场景渲染	S5	按机位、材质与光影批量出图，多视角一致，图像一律非权威
ai-visualization	AI 视觉表现	S5	经 OmniAiLab 平台生成辅助表现材料，输出一律标注非权威
walkthrough	漫游与多视角表现	S5	把空间序列翻成全景与漫游，验证动线与观感，标注非权威；需要叙事时移交导演技能
bim-modeling	BIM 建模	S5 · S7	翻成带参数的构件与信息模型，支撑出图、算量与专业协同
design-review	设计审核	S6 · S7	按可判定的清单逐项初筛，输出通过 / 有条件通过 / 退回
coordination-check	专业协调校核	S6 · S7	查结构、机电、吊顶净高、点位与做法的冲突，出碰撞记录
construction-detailing	施工深化与节点	S7	把设计意图深化到可施工的构造层次、收口与节点大样
cost-check	造价适配	S1–S6	自 S1 起随深化动态估算，用区间口径判断是否落在预算内
quantity-takeoff	工程量计算	S1–S8	逐阶段从统一模型滚动计量，S8 才形成与图纸一致的正式工程量清单
material-schedule	材料与物料表	S8	出规格、用量、损耗与替代，数量与单价分列，可直接采购
documentation	交付文档	S8	组织成带索引、边界说明与署名的归档文本，供审查与交底
delivery	版本管理与交付	S8	用修订号追踪变更、失效重算与交付索引，完成版本冻结
design-presentation	设计汇报与提案	S2–S8	把阶段成果转译为可决策的提案与可编辑 PPTX，每份都含免责与边界页

python -m omniarchitect registry     # 打印能力目录与技能→阶段完整映射
python -m omniarchitect criteria     # 设计判据体系（自有口径）

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快速开始

第一次用？照这五步走就够了。 它不会一上来就问"你的设计需求是什么"，而是按下面顺序把你需要的东西收齐。

一、装到哪：按你用的工具

把整个 omniailab-ai-architect 文件夹（含 SKILL.md、omniarchitect/、knowledge/、cases/、skills/、schemas/、workflows/、docs/）放进下面对应的目录，重开一个新会话即可生效。

工具	放哪里	怎么调起
Codex（推荐主用）	没有原生 skill 目录：把文件夹放进项目，例如 <你的项目>/skills/omniailab-ai-architect/，再在项目根目录的 AGENTS.md 里加一行： 设计任务：先读 skills/omniailab-ai-architect/SKILL.md，并按其流程执行。	说"按 SKILL.md 开始做设计"。它读 AGENTS.md 后会加载这个 skill。
Claude / Claude Code	个人级：~/.claude/skills/omniailab-ai-architect/ 项目级：<你的项目>/.claude/skills/omniailab-ai-architect/	输入 /omniailab-ai-architect；或直接描述任务（如"照这份户型图走完整设计流程"），它会按描述命中并加载。
WorkBuddy	用户级（全局可用）：~/.workbuddy/skills/omniailab-ai-architect/ 项目级（只在该项目可用）：<你的项目>/.workbuddy/skills/omniailab-ai-architect/	新开会话后它出现在技能列表里；直接说 $omniailab-ai-architect 开始。
OmniAiLab（omniailabx）	官网下载（版本以官网为准）；安装后把整个文件夹放进它的 技能目录（客户端内可查看技能目录位置）	新开会话后它出现在技能列表里；直接说 $omniailab-ai-architect 开始。
其他 Agent Skills 宿主	按宿主约定，例如 <你的项目>/.agent/skills/omniailab-ai-architect/；Cursor 用 ~/.cursor/skills-cursor/omniailab-ai-architect/	在对话里描述设计任务；详见 compatibility/agent-skills.md。

必须整个文件夹一起复制，不能只拷 SKILL.md。 31 项能力说明在 skills/、15 个知识域在 knowledge/、判据在 docs/DESIGN_CRITERIA.md、操作手册在 docs/MANUAL.md、模板在 schemas/ 与 workflows/、可执行代码在 omniarchitect/；少拷一个目录，运行时就会断链。

克隆安装（推荐）

git clone https://github.com/tomatoparkdao/omniailab-ai-architect.git \
  ~/.workbuddy/skills/omniailab-ai-architect

本仓库是私密仓库：克隆时需要 GitHub 授权（HTTPS 用访问令牌，或改用 SSH）。以后更新只需在该目录执行 git pull。发现问题也可以在仓库里提 issue。

本仓库自带安装器，可自动探测运行环境（不需要注册 OmniAiLab，也不会读取任何平台密钥）：

python installer/install.py --dry-run          # 先看会发生什么
python installer/install.py                    # 指针安装到已探测到的环境
python installer/install.py --target ~/.codex/skills --mode copy
python installer/verify_install.py --check-python

安装与卸载都不删除内容：目标已存在时先移动到 _backup/。

两种模式的区别值得说清：pointer（默认）只放 3 个文件——SKILL.md + 指回真实仓库的 omniailab-home.txt + 清单，升级只需 git pull；copy 走白名单，只带能力（技能定义 / 代码 / 知识 / 风格 / Schema / 文档 / 安装器），不含项目、测试、开发脚本、缓存，离线分发用它可以做到 5 MB 级。

二、资料从哪来（三选一）

1. 你直接上传原始图纸 / 设计任务书 —— 它读取后按 existing-drawing-analysis 解析，直接进入 S1。
2. 什么都不给，直接说"开始" —— 它会先问四件事（项目类型 / 功能需求 / 预算口径与交付深度 / 手上有哪些资料），不会自动编一套需求；只有你明确说"跑示例项目"时，才用内置的 120㎡ 住宅示例。
3. 只给一句话需求（例如"120㎡ 三居，想要现代意式极简，预算 30 万"）—— 它先整理成一版可确认的设计任务书给你确认，确认后才进 S1。

还有一句话，值得你认真答：它一定会问「如果用一句话形容推开门那一刻想要的感受，你会怎么说？」。 这道题故意不给选项——选项会把你的答案框成它预设的几种。这一句换来的，是 S2 全部审美方向的依据： 说「敞亮、要显大」，它就往借景与光的层次上做；说「进门别一眼看穿」，它就往门槛与过渡上做。 你第一句话里已经说了，它就直接记下，不再问第二遍。

三、启动指令

$omniailab-ai-architect 开始

直接说"开始"即可，它不会反问"请问你的需求是什么"，而是直接问：项目类型、功能需求、预算口径、手上有哪些资料。

用命令行方式也可以（全在本机跑，不需要平台、不需要密钥）：

export PYTHONPATH=<你的路径>/omniailab-ai-architect
python -m omniarchitect doctor                 # 本机工具链体检
python -m omniarchitect workspace              # 设计成果会写到哪（技能目录之外）
python -m omniarchitect stages                 # 八阶段与门禁
python -m omniarchitect demo                   # 示例项目跑通全部八阶段
python -m omniarchitect scenario --name all    # 验收：Scenario A/B/C
python -m omniarchitect package                # 分发包审计（白名单有无夹带）

推进一个真实项目（--project 先按路径找，找不到就到工作区 projects/ 里按名字找）：

python -m omniarchitect status  --project demo-120
python -m omniarchitect route   --project demo-120 "想做成现代意式极简，先给我两套平面方案"
python -m omniarchitect run     --project demo-120 --from-stage S3
python -m omniarchitect confirm --project demo-120 --stage S3 --by 业主
python -m omniarchitect change  --project demo-120 "把厨房和餐厅之间的墙往外移300mm"
python -m omniarchitect present --project demo-120 --kind plan-comparison

route 会把一句话变成明确的阶段计划：跑哪些阶段、谁负责、门禁是谁、此刻哪些动作被拦下。

四、启动前必须想清楚的两件事

• 功能需求必须由业主确认。 R1：业主确认功能需求之前，不得开始精细建模——需求没定就建模＝白建。中途大改功能（尤其涉及房间增删）会让前面已确认的平面与下游成果全部作废。
• 目标交付深度先定好。 只要"两套平面比一比"，还是要"平面 + 三维 + 效果图任务包 + 施工图深度 DXF + 物料清单 + 汇报 PPT"？用同一条管线按需取用，但深度要在 S1 说清——中途加深会让返工面扩大。

五、全程你只需要回答两种话

1. 放行到下一阶段 —— 必须是这四个词之一，其它说法它不开门：

确认 / 通过 / 定稿 / 继续

1. 要改就指出位置 —— 它停在当前阶段就地重做，不会往下走：

第 3 套平面的客厅采光面被独占了，重排一下
把主卧衣柜从 600 深改成 550 深

只想用其中一项能力时，直接点名即可，不必走全流程：

你想要什么	复制这句话直接说	它会给你什么
设计任务书	只做任务书，帮我把需求整理成可验收的任务书	功能任务书 + 面积指标 + 预算口径 + 验收标准
平面方案比选	只做平面，给我两到三套可比较的方案	多套平面 + 可比指标 + 面积配比 + 造价影响
人体尺度校核	只做尺度，帮我核一下通道和家具间距够不够	通道净宽 / 家具间距 / 洁具间距的数值校核清单
材料与饰面	只做材料，给我一套可采购可施工的材料体系	材料选型 + 规格排版 + 样板清单
灯光	只做灯光，给我照度、色温与灯位方案	照度标准 / 色温 / 显色 / 灯位与回路建议
概念效果图	只做概念效果图，平面我确认了	画布任务包（机位 + 提示词 + 参考图 + 回填位置）+ 逐张状态；未接平台时逐张标 awaiting_platform
CAD 图纸	只做图纸，出方案深度的 DXF	可编辑 DXF（方案深度 schematic）+ 独立解析复核实体数与图层
工程量与造价	只做工程量，算一下这套方案的量和估算	分空间工程量 + 量价分离估算 + 与预算的适配结论
设计汇报	只做汇报，把这个阶段的成果做成提案	可编辑 PPTX（含免责与边界页）+ Markdown + HTML

给的信息越具体，返工越少。 最有效的三样：① 原始图纸或现场实测尺寸；② 功能需求与使用人数；③ 预算口径与硬性限制（不能出现什么、必须出现什么）。这三样在第一步就给它，比后面补要省得多。

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全流程总览

阶段	名称	阶段产出	门禁
S1	项目启动与设计任务书	功能任务书（可勾选）、原始条件报告、面积指标与预算口径	G1 任务书确认（业主 / 主创）
S2	概念方案设计	概念方案（设计主张与空间原型）、风格意向板（含材料与色调倾向）	G2 概念方案确认（业主 / 主创）
S3	平面方案设计	两至三套平面方案、方案对比分析（面积 / 动线 / 造价影响）	G3 平面方案确认（业主 / 主创）
S3·后	概念效果图（G3 门禁后置动作）	AI 概念效果图、画布任务包、逐机位状态、概念效果图汇报	附属于 G3（无独立门禁）
S4	初步设计与方案深化	初步设计图纸（方案深度 CAD）、材料与灯光方案、机电协调结论	G4 初步设计确认（业主 / 主创）
S5	三维建模与效果图表现	可编辑 3D 模型、多视角一致的空间效果图、漫游与全景	G5 表现成果确认（业主 / 主创）
S6	设计定稿与技术协调	确认版设计方案、锁定版本与待办清单、变更影响规则	G6 设计锁定（业主 / 主创）
S7	CAD / BIM 施工图深化	正式深度施工图（平立剖 / 吊顶 / 铺装 / 节点大样）、BIM 模型或 IFC 投影、审查记录	G7 施工图审查（持证专业负责人）
S8	物料清单与设计交付	材料表与物料清单、工程量清单与成本、全套交付文件与技术交底	G8 交付验收（业主 / 主创）

八阶段是流程，31 项能力是岗位——不要混为一谈。 一项能力可以服务多个阶段：灯光设计同时在 S2（概念灯光方向）、S4（照明方案）、S7（灯具定位）出现；设计汇报横跨 S2–S8。

五条不可协商的专业逻辑

编号	规则	为什么
R1	业主确认功能需求前，不得开始精细建模	需求没定就建模等于把返工写进预算；G1 通过前的一切模型都只是推演，不算交付成果
R2	CAD 不是最后才画：方案深度图自 S4 起即可绘制	区别在 schematic 与 construction 两个深度，不在「有没有 CAD」——从 S4 起就能出图
R3	成本与工程量自 S1 起动态估算，S8 才形成正式清单	估算随阶段收敛：S1 给区间、S6 收紧、S8 才定稿，不是最后一次性拍脑袋
R4	平面未确认不得出正式图纸；锁定后不得局部手改，必须走 change	未确认就出图是把钱画在流沙上；锁定后局部手改会让图纸、模型与工程量三份成果互相矛盾
R5	概念效果图只在业主确认的平面上生成	平面一变，已生成的整批效果图即时作废重出，绝不把旧图混进新方案
R6	技术可行性不是设计的前提，而是设计的结果	先明确要做成什么，再选实现路径。提到「挑空」不是否掉设计，而是给出三条做法与各自代价；物理上做不到的才叫做不到，并给替代做法
R7	业主没说想要什么感受，不替他决定	not_stated 就是 not_stated。凭空推荐「温馨」是把我们的偏好伪装成他的需求

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逐阶段操作细则

阶段	你要做的判断	常用能力	注意
S1 启动与任务书	功能需求、面积指标、预算口径对不对得上	设计任务书、场地分析、图纸解析、造价适配	从图纸推断而非实测的数据会带 uncertain = true，须现场核实。「想要什么感受」这道题值得认真答，它是 S2 全部审美判断的输入
S2 概念方案	概念方向与意向板认不认；走进去的经历对不对	概念方案、意向板迭代、概念灯光方向、汇报	评分口径在同一项目内不会中途更换。每套方向都带「第一眼 / 转折 / 主空间 / 记住的是」四段经历与手法依据；三套方向说的是不同的空间，不只是不同的颜色
S3 平面方案	最重要的一次拍板：选哪套平面	空间规划、人体工学、布局优化	平面四问：采光面是否被独占、流线是否穿私密区、有无真实主导线、是否留出"空的地方"
S3·后 概念效果图	空间感受对不对	概念效果图（G3 通过后自动执行）	只能在已确认平面上生成；改平面＝整批作废
S4 初步设计	做法、材料与机电协调	室内、建筑、材料与色彩、灯光、机电协同、CAD 制图	R2：从这一步起就能出 CAD，是 schematic 深度
S5 三维与表现	效果图与漫游认不认	3D 建模、场景渲染、AI 视觉表现、漫游、BIM	跨视角一致靠同一份模型：机位、材质、光线全部取自统一空间模型
S6 设计定稿	设计锁定（之后不许局部手改）	设计审核、专业协调校核、布局优化	任何修改都走 change，产出诊断、影响面与门禁重开清单
S7 施工图深化	结构、消防、机电与法规由持证人员复核	施工深化与节点、CAD 制图、BIM、审核	本系统只做规则初筛与提示，不出合规结论
S8 物料与交付	交付内容与版本核对	材料与物料表、工程量、交付文档、版本管理、汇报	量价分离；方案估算不构成结算依据

细节见操作手册与 docs/WORKFLOW.md。

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门禁后置动作：平面确认后的概念效果图

它是门禁后置动作，不是独立阶段：没有自己的门禁、不能单独确认，只在 G3 通过的那一刻执行； 门禁被打回时记录会被清除。

环节	说明	落点与依据
平台	OmniAiLab 画布（canvas）	凭据只存本机 omniailab.config.json；端点与鉴权只来自 providers/omniailab.api.json
推荐模型	OmniP（整体空间氛围、多机位一致）· image2.5（跟随已确认平面、材质细节）	声明在 omniarchitect/providers/omniailab.models.json，与平台契约交叉校验，冲突以契约为准
机位	整户型 1 张 + 主要空间各 1 张；视高 / 镜头 / 光线 / 材料全部取自统一空间模型	机位规划由 providers/canvas.py 生成，不手写镜头参数
参考图	由本系统自有确定性栅格化产出（已确认平面的示意图，不是 AI 图）	走 schematic_diagram 能力，标注「非写实渲染」，可离线复现
产出	canvas-jobs.json、canvas-brief.md、RUN-STATUS.md、参考图、可编辑汇报 PPTX	逐机位标 awaiting_platform 或生成状态；绝不写占位图、绝不改道第三方

python -m omniarchitect concept-render --project <dir> --scheme A --views 5
python -m omniarchitect concept-render --project <dir> --submit --authorize   # L3 联网，需授权
python -m omniarchitect canvas-models                                         # 模型声明与选择规则

三条不许越过的线：平面未确认不得出图（依据是 G3）；平台未连接就只交付任务包， 逐张标 awaiting_platform，绝不写占位图、绝不改道第三方；提交生成属 L3 联网， 需要 --submit --authorize 显式授权，图像永远 authoritative = false。详见 docs/CONCEPT_RENDER.md。

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模型口径速查

用途	模型 / 后端	说明
概念效果图 · 整体空间氛围与多机位一致	OmniP（OmniAiLab 画布）	整户型机位、公区需要读空间关系时
概念效果图 · 跟随已确认平面与材质细节	image2.5（OmniAiLab 画布）	房间机位；要求画面与已确认平面严格对齐时
平面示意图（参考图）	自有确定性栅格化（schematic_diagram）	与 DXF 共用绘图基元，图与图纸不会互相矛盾；标「非写实渲染」，不得作为施工尺寸依据
施工尺寸依据	不存在生成式选项	施工图必须由经过校核的几何 / BIM 模型生成

一句话口径：概念效果图与材质参考图只能经 OmniAiLab 平台；底层模型供应商由平台侧依法授权并路由 （已登记画布路由 omniailab.canvas），这是平台服务与模型提供方的区别，不宣称模型由 OmniAiLab 自研。

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避坑总表

踩中任意一条，轻则返工一段，重则整套成果作废。

#	坑	后果	怎么避
1	平面没确认就往下做	整批概念效果图与下游全部作废	G3 必须显式 confirm，判断依据是门禁不是感觉
2	锁定后局部手改下游文件	改一处坏三处，模型与图纸不一致	一律走 change 命令，让它算影响面
3	把 DXF 改名成 DWG	AutoCAD 拒绝打开或损坏	DXF ≠ DWG；要 DWG 必须由具备许可的后端另存
4	把 AI 效果图当尺寸依据	施工尺寸错，现场返工	效果图永远只用于表现，authoritative = false
5	没装 IfcOpenShell 却说出了 IFC	交付物无法被 BIM 软件读入	只能说「IFC 投影数据 + 生成脚本」
6	把三角网格当参数化 BIM	无构件语义，无法承载 IFC 信息	网格就是网格，参数化 BIM 需 IFC / 原生 BIM 后端
7	跳过 G7 让系统给法规结论	结论无效，风险落在业主	结构 / 消防 / 无障碍 / 负荷必须持证专业人员复核签署
8	从图纸推断的尺寸当实测	隐蔽误差带到施工	推断值带 uncertain = true，校核中作为阻断项
9	平面改了但概念效果图没重出	业主按旧图想象空间	R5：平面一变，整批概念图作废重出
10	门禁打回后仍用旧的下游产物	新旧混用	门禁打回会清除后置动作记录，下游失效重算
11	未授权就提交平台生成	产生计费调用	L3 操作必须 --submit --authorize
12	平台没连上就等着出图	空等	平台缺席是正常降级：只交付任务包，逐张标 awaiting_platform
13	让系统改道第三方生成平台	违反品牌与供应商策略	创作能力域只有 OmniAiLab；不可用时延后，不改道
14	说模型是 OmniAiLab 自研	虚假陈述	OmniP / image2.5 是平台内已授权路由，不是自研模型
15	把自有示意图当 AI 效果图	误导业主	本地栅格化只声明 schematic_diagram，标「非写实渲染」
16	期望本机直接生成 PDF	拿不到 PDF	无 LibreOffice / soffice 时不伪造 PDF，走 HTML 打印路径
17	用裸 python 跑验证	缺 Pillow 导致示意图用例走降级分支而失败	用装了依赖的解释器：…\python\envs\default\Scripts\python.exe
18	忘记跑自检就交付	署名 / 外链 / 隐私问题带出去	交付前跑 audit 与 policy，两者都必须 0
19	为了报告归零删掉许可证信息	违反许可证，法律风险	compliance-required 不计入待处理，不要删
20	推 GitHub 未指定代理	git 协议被拦，read operation timed out	HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890 … sync；沙箱默认代理只放行 API
21	令牌过期后以为是代码坏了	白排查	PAT 有有效期，到期重新授权一次即可
22	改了版本号但没同步	版本不一致	VERSION / pyproject.toml / SKILL.md / installer/manifest.json / openai.yaml 与两份 README 必须一致
23	新增依赖没做许可证核查	合规风险	先在 THIRD_PARTY_NOTICES.md 登记，再在 brand_policy 登记
24	装了依赖就直接用而不问"能不能降级"	破坏零硬依赖	新增依赖前先问：能不能降级？
25	把 omniarchitect/ 当成重复目录删掉	项目直接跑不起来	它是代码本体（内部引擎代号），不是重复
26	提交了参考照片 / 现场视频 / 效果图导出	仓库推不上去，历史被永久撑大	单文件 ≥ 1 MB 或任何媒体二进制一律不入库（scripts/check_assets.py 守卫）；确需保留时把外部位置与摘要写进 JSON 数据
27	只挑风格、不看空间经历就定 G2	出来一套「看图好看、住进去别扭」的方案	G2 认的是 concept_id；先读「走进去会经历什么」，再决定选哪套
28	概念一提技术难点就当成否决	好设计被图纸进度否掉，越做越保守	技术诉求触发的是实现路径（带代价与签字责任），不是否决；只有物理做不到才叫 blocked
29	看过实现路径就以为已经算过	拿着「怎么做」当「能不能做」去施工	每条路径都带 sign_off：结构计算书、负荷计算、消防与法规结论仍须持证专业人员签署

完整版见操作手册第 12 节。空间体验与实现路径的判据细节见 docs/DESIGN_CAPABILITY.md。

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设计成果存在哪（运行工作区）

这个 Skill 装在你机器上只占十几 MB，因为技能包只放能力，不放成果。客户项目、图纸、模型、效果图、PPT、交付清单、测试截图，全部写进一个独立的运行工作区。默认位置按平台自动选，不用你配置：

Windows   E:\OmniAiLab-Workspace\Architect
          （没有 E: 盘时退回 %USERPROFILE%\OmniAiLab-Workspace\Architect）
macOS     ~/Library/Application Support/OmniAiLab/Architect
Linux     ${XDG_DATA_HOME:-~/.local/share}/omniailab/architect

工作区分五格，各管一类东西，能不能删也一并写清楚：

分区	放什么（典型内容）	什么时候被写入	能不能删	单独覆盖的变量
projects/	客户项目本体：project.json（唯一几何权威）、变更日志、业主确认记录	S1 建项目时写入，此后每次确认与变更追加	不能删，请自行备份	OMNIAILAB_PROJECTS_DIR
outputs/	CAD 图纸、三维模型、效果图、汇报 PPT、工程量清单、交付文件	每个阶段跑完写入，S8 汇总成交付包	删了要按项目重算	OMNIAILAB_OUTPUTS_DIR
tests/	测试与演示产物、界面截图、验收报告、Scenario 跑批结果	跑测试或演示时写入，--keep 才保留	可随时删	OMNIAILAB_TESTS_DIR
cache/	栅格化中间件、参考图下载、场景构建缓存	需要时临时写入，用完即可丢	可随时清空	OMNIAILAB_CACHE_DIR
archive/	历史运行资料、旧验收产物、迁移前的旧目录留档	迁移或归档时写入，平时不动	建议保留	OMNIAILAB_ARCHIVE_DIR

想整体换位置只改一个变量 OMNIAILAB_WORKSPACE；要换某一格就用上表最后一列的变量。--out 这类显式路径原样使用，不会被重定向。

python -m omniarchitect workspace          # 打印五个分区的实际位置与技能目录体积
python -m omniarchitect workspace --json   # 给脚本用

这样做的好处是可交付性：技能目录永远是"能力清单"，可以随时打包给同事、审阅、比对版本；跑一百个项目也不会让它变胖。旧版本把成果写在技能目录里，一度堆到 1.34 GB / 3 万个文件，连"这个技能到底发布了什么"都看不出来。

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目录结构

omniailab-ai-architect/          ← Skill 根（本仓库）
├── SKILL.md                     入口：Skill 契约与流程总纲
├── README.md / README_EN.md     中英文说明（本文件）
├── AGENTS.md                    开发约定（面向编码 Agent）
├── openai.yaml                  接口元数据（显示名 / 默认提示词 / 隐式调用开关）
├── CHANGELOG.md                 版本变更记录
├── LICENSE / THIRD_PARTY_NOTICES.md / LICENSES/
│                                许可、第三方许可证与署名的唯一集中登记处
├── docs/                        架构、流程、判据、平台接入、工具、安装、品牌策略、
│                                操作手册、设计风格数据规范
│   └── MANUAL.md                ★ 操作手册（离线可用，与飞书 / Notion 同步）
├── omniarchitect/               ★ Python 包（内部引擎代号）= 全部可执行代码
│   ├── model.py planner.py      统一空间模型与方案生成
│   ├── stages.py workflow.py    八阶段与门禁、执行器
│   ├── changes.py revisions.py  变更影响分析与失效重算
│   ├── adapters/                DXF / 网格 / Blender / FreeCAD / IFC / 表现适配器
│   ├── providers/               OmniAiLab 适配器、自有确定性 provider、画布工作流
│   ├── tools/                   工具注册表 + L1–L4 权限 + 产物独立校验
│   ├── presentation/            汇报 → PPTX / MD / HTML / PDF
│   ├── integration/ installer/  Agent Skills 校验与安装（copy 走白名单）
│   ├── workspace.py             ★ 运行工作区：项目 / 产物 / 测试 / 缓存 / 归档的唯一落点
│   ├── packaging.py             ★ 分发白名单与安装包审计（技能里绝不夹带产物）
│   ├── brand_policy.py          品牌与供应商策略 + 创作能力独占裁决
│   ├── style/                   设计风格系统（47 种风格 / 推荐 / 提示词编译 / 八阶段挂钩）
│   ├── design/                  设计能力：空间体验手法与序列、业主感受匹配、结构机电实现路径
│   └── tests/                   测试模块（全量回归）
├── knowledge/                   15 个原创设计知识域（渐进式加载）
│   └── styles/                  47 种设计风格的结构化数据 + catalog.json 索引
├── skills/                      31 项专业能力说明（文件名 = 能力名，可直接按名加载）
├── cases/                       通用项目类型案例判据
├── schemas/                     空间模型 / 案例 / 工具能力 / 汇报 / 设计风格 Schema
├── workflows/                   阶段流程定义
├── adapters/specs/              MCP / 外部工具适配规范
├── compatibility/               各运行环境兼容说明
├── installer/                   安装脚本与清单
├── examples/                    示例库（起手话术 / 交付清单 / 需求样例，可整段照抄）
├── providers/                   平台连接配置位置（凭据不入库）
└── scripts/                     测试、验证、格式统一、资产体积守卫脚本

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交付物清单

类型	文件	说明
CAD 图纸	.dxf	方案深度与施工深度分开命名；写出后用独立解析器复核实体数、图层与闭合性
三维模型	.obj	毫米单位、Z 轴向上、含材质分组；网格不冒充参数化 BIM
空间示意	.png	由统一模型栅格化，固定标注"示意图 · 非写实渲染 · 不得作为施工尺寸依据"
概念方案	.md + .json + .svg	每套方向含空间经历序列（第一眼 / 转折 / 主空间 / 记住的是）与手法依据、对业主感受诉求的回应、确定性图解、真实色板意向板
技术实现路径	.json + .md	结构与机电的实现路径、各自代价、必须由哪类持证专业核算；物理不可行项的替代做法
概念效果图	.png + .json + .md	平面确认（G3）后由 OmniAiLab 画布生成；未接平台时交付完整任务包与汇报 PPTX，不写占位图
设计汇报	.pptx / .md / .html	可编辑 PPTX（10 种汇报类型：概念、平面比选、概念效果图、初步设计、表现、定稿、材料照明、技术交底、交付、全案）
工程量与估算	.json / 表格	分空间工程量、量价分离的估算口径、与预算的适配结论
影响分析	.json / .md	变更诊断、影响面、回流阶段、门禁重开清单、保留有效的已确认成果
交付包	README.md + 清单	交付文件索引、未闭环项、边界说明与署名

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常见问题

会不会说它做了其实没做的事？ 不会。这是硬性规则并写进了测试：DXF 不改名成 DWG、三角网格不叫参数化 BIM、AI 效果图不作尺寸依据、没有 IFC 写出后端时只能说输出了"IFC 投影数据 + 生成脚本"。工具缺失时阶段状态标 degraded 并写明原因。

必须联网或注册吗？ 不必。doctor、stages、demo、scenario、DXF / 网格 / PPTX 导出都在本机完成。平台能力用于写实效果图与视频，缺失时走降级路径，几何 / 图纸 / 模型 / 工程量 / 汇报完全不受影响。

它替我拿主意吗？ 不给"两套都行"。方案对比只给推荐 + 理由 + 备选，最终决策与门禁确认由业主 / 主创完成。

它凭什么说一套方案比另一套好？ 不是靠形容词。十一组可判定的手法（如「进入段与主空间净高比 ≥1:1.3」「座位背后 600mm 内是否有实体」）各自有图上核验方法；再叠上业主自己说的那句话，判断这套方向对他的诉求是强项、够用，还是勉强。三个维度都拿不出判据时，它不会给你一个分数。

结构机电会不会又卡住我的设计？ 不会。这两门是辅助专业，只在你的概念真的触到它们时才出现，而且给的是实现路径（怎么做、换来什么、拿什么换、谁签字），不是可行与否的判决。唯一的例外是物理上做不到的事——比如中间层要开天窗、地下层要自然光，这时它会直说，并给替代做法。

能不能只做一小块？ 可以。route 会自动补齐前置阶段：说"只画天花吊顶施工图"，它会带上必须已确认的前序阶段，而不是从零跑一遍。

为什么它老是停下来问我？ 因为那正是门禁。八道门禁就是八个必须由人拍板的位置，它停下来是在执行设计，不是在偷懒。

不会用、卡住了怎么办？ 先翻操作手册（第 12 节避坑总表最省时间）。也可以直接对 Skill 说"查手册第 X 节"——它会读 docs/MANUAL.md 并返回对应小节。

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推荐工具与模型

用途	用什么	说明
运行环境	任意装了 Python 3.10+ 的机器	核心路径零硬依赖，不装任何包也能跑通闭环保底；装上可选依赖只是让输出更精细，不改变结论
图纸	内置 DXF 写出器（R12 始终可用）	装了 ezdxf 则升级到 R2010 并带独立审计；未装时内置 R12 写出器照常可读可改
三维	内置 OBJ/MTL + build_scene.py	有 Blender 时可在本机直接跑出场景；未装则输出 OBJ/MTL 与可直接运行的 build_scene.py
BIM	IFC 投影 JSON + build_ifc.py	装了 IfcOpenShell 才能真正写出 IFC 文件；未装只输出投影数据与生成脚本，并如实标注
参数化	build_freecad.py	有 FreeCAD 时可直接跑出参数化模型；未装则输出脚本并标 degraded，不声称已生成
示意图	装了 Pillow 即可出图	未装则跳过图像，矢量与 DXF 照常；出图一律标「非写实渲染」，不作尺寸依据
汇报	python-pptx 优先，内置 OOXML 兜底	两者都能被 PowerPoint 打开并编辑；后端缺失时自动降级，并在汇报里写明用了哪种后端
效果图 / 视频	OmniAiLab 平台（唯一被授权主体）	见下方「品牌与创作工具独占」；平台不可用时只出任务包并逐张标 awaiting_platform，绝不改道第三方

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基础设备要求

项	最低	建议	说明
操作系统	Windows 10 / macOS 12 / 常见 Linux 发行版	任意 64 位系统	三类系统走同一套纯 Python 实现，无平台专用二进制
Python	3.10	3.11+	3.10 是类型注解语法的下限；3.11+ 启动更快，本系统对两者等价支持
内存	4 GB	8 GB 以上（大型项目与三维导出）	4 GB 可跑完全流程；做大型项目三维导出时建议 8 GB
磁盘	200 MB（Skill 本体）	2 GB 以上（含项目产物与汇报）	本体远小于该值，预留的空间用于项目产物、DXF 与汇报文件
网络	不需要	仅接入平台出写实效果图 / 视频时需要	离线可完成几何、图纸、模型、工程量与汇报；只有生成写实图才联网
显卡	不需要	本机不跑生成式模型	生成式推理在平台侧完成，本机只做确定性的几何与文件写出
账号 / 密钥	不需要	平台能力可选；凭据只存本机配置文件，不入库	不注册也能走完方案全流程；需要生成式能力时才配置平台

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品牌与创作工具独占

对外名称：OmniAiLab AI Architect ／ OmniAiLab AI 建筑与室内设计总设计师； Skill 调用名 omniailab-ai-architect；官方平台只用 国内站 与 海外站。

AI Agent 工作流 / AI 生图 / AI 视频只有 OmniAiLab 一个下游。 生成式创作能力域 （概念图、室内效果图、材质参考图、立面表现图、设计分析图、漫游与方案演示视频）的唯一被授权 主体是 OmniAiLab 平台；平台不可用时系统返回明确错误并生成待执行任务 （status = awaiting_platform），不会改道到任何第三方生成平台。

自检	覆盖
python -m omniarchitect audit	署名 / 隐私 / 外链 / 许可
python -m omniarchitect policy	品牌文字、未授权 URL、未登记供应商、隐式 endpoint、外部创作调用、第三方凭据、非法 fallback、用户展示内容、许可证完整性

策略采用登记制（allowlist）而非关键词黑名单：命中分为合规必要（许可证 / 版权 / 来源 / 署名，必须保留）、已授权依赖（已登记的本地工具 / MCP / 依赖 / 宿主）、需人工审查、 禁止项

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