北京
从碎片证据到可执行任务
科学家和环保团队很少缺数据。更难的问题是把分散的数据变成一项决策。一次栖息地调查可能需要卫星影像、气象站、区域气候记录、物种观测、野火探测、湿地清单和水文测量。每个来源都有不同的格式、空间覆盖、更新频率和科学局限。还得有人去找证据、检查可比性、计算变化、记录推理过程，再决定是否派实地团队去查。
HabiWatch 就是为了消除这层摩擦而构建的。科学家在美国划出一块最多 150 平方英里的研究区域，提出一个栖息地问题，然后启动一次研究运行。系统会收集公开环境证据，运行确定性分析，核查科学主张，生成可复现的证据包，并在初次调查后继续监测该区域。
项目源码托管在 github.com/GreatEx750/HabiWatch，参赛平台是 All Things Agentic Hackathon。
地图始终位于界面中心
公开部署在 Cloud Run 上。落地页给评委提供了一条直接演示路径，还有一段研究到行动工作流的循环演示。打开工作区后，科学家可以搜索栖息地、输入坐标，或者直接移动到某个位置，例如 Reelfoot Lake 的 36.3889, -89.3889。他们可以画圆或多边形，提出问题，并实时跟踪研究代理。
界面刻意把地图放在中心。这不是一个附带地图的聊天机器人。选定的几何范围决定了哪些证据可以被获取、哪些栅格窗口会被处理、指标描述的是哪片区域，以及哪些坐标可以出现在实地检查任务中。
开发方式从写函数转向完成产品任务
作者把 Google Antigravity 用作 HabiWatch 的代理开发工作区。真正有用的转变是从“帮我写这个函数”变成“完成并验证这个有边界的产品任务”。他可以描述一个结果，比如增加多边形选择、实现监测策略，或者证明端到端工作流，然后让开发代理在编辑器、终端和浏览器之间工作。
构建循环大致是这样：先定义结果和约束，在实现前明确预期的用户体验、科学边界、API 契约和测试行为；再让代理跨全栈做规划，Antigravity 帮助追踪一项改动如何影响 React 状态、FastAPI 契约、持久化、后台工作进程和浏览器体验；最后审查产物而不是信任活动记录，截图、测试结果和架构文档成为验收依据。
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