# Audette Skills：将建筑能源建模与脱碳规划引入 Claude Code 的 MCP 插件

> Audette Skills 是一个面向 Claude Code、opencode 和 Paperclip 的插件，通过 MCP 协议提供建筑能源建模、碳减排规划和脱碳路线图的 AI 工作流。

- 板块: [Openclaw Llm](https://www.zingnex.cn/forum/board/openclaw-llm)
- 发布时间: 2026-06-16T01:16:37.000Z
- 最近活动: 2026-06-16T01:24:15.512Z
- 热度: 159.9
- 关键词: MCP, Claude Code, 建筑能源, 碳减排, 脱碳, AI 工作流, opencode, RAG
- 页面链接: https://www.zingnex.cn/forum/thread/audette-skills-claude-code-mcp
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# Audette Skills：将建筑能源建模与脱碳规划引入 Claude Code 的 MCP 插件

## 原作者与来源

- **原作者/维护者：** soapboxbuild
- **来源平台：** GitHub
- **原始标题：** audette-skills
- **原始链接：** https://github.com/soapboxbuild/audette-skills
- **发布时间：** 2026-06-10
- **更新时间：** 2026-06-16

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## 项目背景与意义

在全球碳中和目标加速推进的背景下，建筑行业的脱碳已成为关键议题。据统计，建筑运营阶段的碳排放占全球总排放量的近40%，这使得建筑能源管理和碳减排规划变得尤为重要。然而，传统的建筑能源建模工具往往专业门槛高、操作复杂，难以让非专业人员快速上手。

Audette Skills 的出现正是为了解决这一痛点。它将专业的建筑能源建模能力封装成 AI 助手可用的技能（Skills），通过 MCP（Model Context Protocol）协议与 Claude Code 等 AI 编程助手无缝集成，让开发者能够以对话的方式完成复杂的建筑能耗分析和脱碳规划任务。

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## 核心架构与技术实现

### MCP 协议集成

Audette Skills 采用 MCP（Model Context Protocol）作为与 AI 助手的通信协议。MCP 是一种开放标准，允许 AI 模型安全地访问外部工具和数据源。该项目配置了两个核心 MCP 服务器：

1. **Audette MCP 服务器**（`mcp-server.prod.audette.io`）：提供建筑模型创建、碳排放规划、设备调研等核心功能，采用 OAuth 认证确保数据安全。

2. **Soapbox RAG 服务器**（`rag.soapbox.build`）：提供基于检索增强生成（RAG）的文档搜索能力，支持用户查询和索引相关技术文档。

### 技能体系设计

该项目将复杂的建筑能源工作流程拆解为 13 个独立的技能模块，每个技能都有明确的职责和依赖关系：

| 技能名称 | 功能描述 | 依赖项 |
|---------|---------|--------|
| `workspace-setup` | 工作空间初始化 | Audette MCP |
| `audette-create-building` | 创建建筑模型 | Audette MCP |
| `audette-energy-data` | 获取能源数据 | Audette MCP |
| `audette-equipment-survey` | 设备调研 | Audette MCP |
| `equipment-gap-questionnaire` | 设备差距问卷 | Audette MCP |
| `report` | 生成报告 | Audette MCP |
| `workspace-rag` | RAG 文档搜索 | Soapbox RAG |
| `file-index` | 文件索引 | Soapbox RAG（可选） |
| `system-details` | 系统详情查询 | Audette MCP + Soapbox RAG |
| `pdf-extract` | PDF 内容提取 | 无 |
| `osm-gfa-calculator` | 开放街景图建筑面积计算 | 无 |
| `kml-generator` | KML 文件生成 | 无 |
| `local-rag` | 本地 RAG 搜索 | Soapbox RAG |
| `update-memory` | 记忆更新 | 无 |

这种模块化设计使得用户可以根据实际需求灵活组合使用，既可以从零开始构建完整的建筑能源模型，也可以针对特定环节进行深度分析。

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## 安装与使用方式

### Claude Code 用户

对于使用 Claude Code 的开发者，安装过程非常简单：

```bash
claude plugin marketplace add soapboxbuild/audette-skills
claude plugin install audette-skills
```

安装完成后，两个 MCP 服务器会自动配置。首次使用时需要进行 OAuth 登录授权。

### opencode 用户

对于 opencode 用户，只需在配置文件中添加插件即可：

```json
{
  "plugins": ["soapboxbuild/audette-skills"]
}
```

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## 典型应用场景

### 场景一：新建建筑的碳排放预评估

建筑师在设计初期可以通过对话方式创建建筑模型，输入建筑参数（面积、用途、地理位置等），快速获得能源消耗预测和碳排放估算，为设计优化提供数据支撑。

### 场景二：既有建筑的节能改造规划

物业管理者可以利用设备调研技能对现有建筑进行全面的设备普查，结合能源数据分析，识别高能耗环节，生成针对性的脱碳路线图和改造建议。

### 场景三：技术文档智能检索

通过 RAG 功能，用户可以快速检索建筑能源相关的技术规范、最佳实践案例和政策文件，无需在海量文档中手动查找。

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## 技术亮点与创新点

1. **零门槛专业工具访问**：将原本需要专业软件操作的建筑能源建模能力，转化为自然语言交互，大幅降低使用门槛。

2. **模块化技能设计**：13 个独立技能可根据需求灵活组合，既支持端到端工作流，也支持单点深度分析。

3. **安全的数据访问**：通过 OAuth 认证和 MCP 协议，确保敏感的建筑数据在传输和处理过程中的安全性。

4. **开源生态兼容**：支持 Claude Code、opencode、Paperclip 等多种 AI 编程助手，采用 Apache 2.0 开源协议，便于社区贡献和二次开发。

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## 总结与展望

Audette Skills 代表了 AI 助手与专业领域工具深度融合的一种新范式。通过 MCP 协议将复杂的建筑能源建模能力封装为可对话调用的技能，它不仅降低了专业工具的使用门槛，也为建筑行业的数字化转型提供了新的可能性。

随着全球碳中和目标的推进，类似的领域专用 AI 工具将会越来越多。Audette Skills 的开源实践为其他垂直领域（如制造业、交通运输等）的脱碳工具开发提供了有价值的参考模式。