cognis-digital/geoaoi

``` pip install cognis-geoaoi geoaoi scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 分步指南 1. 安装 (Python 3.9+): pip install geoaoi 2. 计算坐标日志（CSV，或使用 `-` 代表标准输入 stdin）的边界框： geoaoi bbox track.csv 3. 根据地理围栏（多边形或中心点+半径的圆形）检查点成员资格，并在点超出要求的 AOI 时失败： geoaoi geofence track.csv --center 38.89,-77.03 --radius 500 --require-inside geoaoi geofence track.csv --polygon "38.9,-77.1;38.9,-77.0;38.8,-77.0" 4. 对比两个快照的差异，查找超过移动阈值的进入/退出/移动事件： geoaoi diff before.csv after.csv --threshold 50 --fail-on-change 5. 读取输出：表格会打印每个点/每起事件的行；添加 `--format json` （一个顶层 flag）即可获得机器可读的输出。`geofence --require-inside` 和 `diff --fail-on-change` 在检测到违规/变更时会以退出码 `1` 结束——可在 CI 或告警中利用这一点： geoaoi --format json geofence track.csv --center 38.89,-77.03 --radius 500 \ --require-inside > fence.json ## 目录 - [为什么选择 geoaoi？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI stack](#ai-stack) · [对比](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关项目](#related) · [贡献指南](#contributing) ## 为什么选择 geoaoi？ 兴趣区地理空间辅助工具：边界框、地理围栏检查，以及基于坐标日志的变更事件差异对比。 —— 无需搭建繁重的基础设施。 `geoaoi` 专注于单一用途、可编写脚本且可自托管：将其指向目标，即可获取您的工作流已适用的优先级排序结果格式（表格 · JSON · SARIF），基于此拦截 CI，并允许 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ Haversine M - ✅ Point In Polygon - ✅ 计算 Bbox - ✅ 地理围栏检查 - ✅ 差异对比事件 - ✅ 解析点 CSV - ✅ 解析多边形 - ✅ 运行于 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 的多语言移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-geoaoi geoaoi --version geoaoi scan . # scan current project geoaoi scan . --format json # machine-readable geoaoi scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ geoaoi scan . [HIGH ] GEO-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] GEO-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[image / coordinates] --> P[geoaoi
extract + geolocate] P --> OUT[location estimate] ``` ## 从任何 AI stack 中使用它 `geoaoi` 兼容所有主流的 AI 使用方式： - **MCP server** — `geoaoi mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 通过管道将 `geoaoi scan . --format json` 传递给任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 用一行代码将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供 exit code + SARIF ## 对比 | | **Cognis geoaoi** | 典型工具 | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 为 CI 提供 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生 (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言移植 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开放许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | ## 集成 接入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于任何场景的 **JSON**，用于 AI agent 的 **MCP server** (`geoaoi mcp`)，以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。参见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 全平台、全方式指南 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/geoaoi.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/geoaoi.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/geoaoi.git" # uv pip install cognis-geoaoi # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/geoaoi:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/geoaoi # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/geoaoi/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | 云平台 | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/geoaoi` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关的 Cognis 工具 **探索整个套件 →** [🗂️ 全部 170+ 工具](https://github.com/cognis-digital/cognis-neural-suite) · [⭐ awesome-cognis](https://github.com/cognis-digital/awesome-cognis) · [🔗 cognis-sources](https://github.com/cognis-digital/cognis-sources) · [🤖 uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet) · [🧠 engram](https://github.com/cognis-digital/engram) ## 互操作性 `{}` 与包含 300+ 工具的 Cognis 套件协同组合 —— JSON 输入/输出以及共享的兼容 OpenAI 的 `/v1` 骨干网。参见 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 了解套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 源码可见，基于 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** —— 可免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业 / 生产环境使用需要许可证** (licensing@cognis.digital)。参见 [LICENSE](LICENSE)。

标签：Python, 可视化界面, 地理围栏, 地理空间计算, 坐标处理, 数据可视化, 无后门, 日志审计, 请求拦截, 边界框计算, 逆向工具