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概要と使いどころ
Provides Qdrant vector database integration patterns with LangChain4j. Handles embedding storage, similarity search, and vector management for Java applications. Use when implementing vector-based retrieval for RAG systems, semantic search, or recommendation engines.
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Adversarially fact-check DOCS.md files against the actual source code, verifying every concrete claim rather than trusting structure checks. Use when the user asks to audit docs, verify documentation accuracy, check whether docs are still true, or on a scheduled documentation review. This is the semantic layer the mechanical checkers cannot cover.
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When the user needs to prepare for SOC 2, build a compliance roadmap, assess security posture, quantify security risk, or says "we need SOC 2", "security audit", "compliance", "enterprise customer wants SOC 2", "CISO advice".
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Use when a page ranks for a keyword but isn't in the top 3 and you want to know exactly what's missing. The agent compares the page to the top-ranking competitors and produces a specific list of entities, subtopics, and relationships to add.
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Use when writing a complete SEO article. Includes the full anti-AI-slop ruleset (banned vocabulary, banned phrases, banned structural patterns) and voice rules. The agent researches the SERP itself if needed — no keyword data exports required.
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Use when rewriting or refreshing an existing page that's underperforming. The agent fetches the URL, analyzes the current content, researches the SERP, and rewrites using the full anti-AI-slop ruleset — no data exports needed.
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Extract and analyze key clauses from construction contracts. Identify payment terms, change order procedures, dispute resolution, warranties, and risk allocation provisions.
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Excel/spreadsheet processing for construction: estimates, schedules, tracking logs, quantity takeoffs. Formulas, formatting, analysis.
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Implement semantic vector search for construction data. Build AI-powered search using embeddings and vector databases (Qdrant, ChromaDB) for intelligent querying of specifications, standards, and project documents.
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Automatically generate estimates from QTO data. Apply pricing rules to BIM quantities for cost estimates.
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Extract quantities from BIM/CAD data for cost estimation. Group by type, level, zone. Generate QTO reports.
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Generate Quantity Take-Off (QTO) reports from BIM/CAD data. Extract volumes, areas, counts by category. Group elements, apply calculation rules, and create cost estimates automatically.
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Analyze construction drawings to extract dimensions, annotations, symbols, and metadata. Support quantity takeoff and design review automation.
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Map construction data to standard ontologies. Create semantic mappings between different data schemas
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Calculate material waste factors and losses using CWICR norms. Apply waste percentages, cutting losses, and spillage factors to material quantities.
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Manage project closeout activities. Track completion of documentation, warranties, and final inspections.
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Comprehensive Pandas toolkit for construction data analysis. Filter, group, aggregate BIM elements, calculate quantities, merge datasets, and generate reports from structured construction data.
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Track and manage construction warranties. Monitor expiration dates, claims, and manufacturer documentation.
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Convert RVT/RFA files to Excel databases. Extract BIM element data, properties, and quantities.
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Generate material procurement lists from CWICR data. Calculate quantities with waste factors, group by supplier categories, and create purchase orders.
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Extract structured data from IFC (Industry Foundation Classes) files using IfcOpenShell. Parse BIM models, extract quantities, properties, spatial relationships, and export to various formats.
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Browse and search the OpenConstructionERP cost database: classification tree, SQL and semantic search, autocomplete, certainty badges, and the resource catalog. Use when a user wants to explore cost data without building a BOQ yet.
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Create bills of quantities and estimates in OpenConstructionERP: search cost items, build BOQ sections, link BIM elements in bulk, validate the BOQ, and export GAEB/XLSX/JSON. Use for any estimating workflow on the platform.
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Connect OpenConstructionERP to AI coding assistants via MCP (Model Context Protocol): expose costs, BOQ, BIM and catalog endpoints as MCP tools so Claude Code / Antigravity / OpenCode can drive the platform. Use when wiring an assistant to the ERP.
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