cad2data-Revit-IFC-DWG-DGN/README.ru.md at main · datadrivenconstruction/cad2data-Revit-IFC-DWG-DGN

🇬🇧 English • 🇩🇪 Deutsch • 🇪🇸 Español • 🇫🇷 Français • 🇷🇺 Русский • 🇨🇳 中文 • 🇸🇦 العربية

Обработка и конвертация CAD/BIM (Revit, DWG, IFC, DGN) с пакетной обработкой, группировкой, проверками, оценкой стоимости и отчётами QTO. Визуализация процессов автоматизации в открытых агентах и воркфлоу

Автоматизируйте извлечение и преобразование данных CAD/BIM с помощью DDC UI, командной строки, PowerShell или воркфлоу — без привязки к вендору, без лицензий Autodesk® или CAD, с полным контролем над данными вашего проекта

Клиенты и пользователи DataDrivenConstruction

Содержание

Обучающие видео
Обзор
Поддерживаемые форматы
Основные функции
Запуск конвертеров
🖥️ Командная строка (CLI)
🚀 Интеграция с ИИ
- 📂 Папка AI_AGENTS_INSTRUCTIONS
Быстрый старт
📁 Воркфлоу
Устранение неполадок
Что такое DataFrames?
Excel в Revit. Обновление проекта из Excel
🗃️ DDC CWICR - База данных строительных расценок
Участие в разработке
🆘 Поддержка
🎓 Консалтинг и обучение

Обучающие видео

	Обзор универсального конвертера CAD/BIM Введение в DDC Converter для пайплайнов Revit, IFC, DWG и DGN — конвертация, валидация и сценарии автоматизации. Смотреть обзор конвертера на YouTube
	Пайплайн конвертации DWG в Excel Пошаговое руководство по автоматизации конвертации данных DWG в Excel с использованием `n8n`, что упрощает использование данных CAD-проектов в отчётности и анализе. Смотреть пайплайн DWG в Excel на YouTube
	ETL с Revit и IFC Узнайте, как построить полноценный ETL-пайплайн с данными Revit и IFC: извлечение, преобразование, валидация и загрузка информации проекта в открытые форматы. Смотреть туториал ETL с Revit и IFC на YouTube
	Быстрый старт n8n: простая установка и создание пайплайна (шаблоны и LLM) Пошаговый туториал для начинающих по настройке n8n с нуля, созданию первого пайплайна автоматизации и использованию LLM (ChatGPT/Claude) для генерации автоматизаций. Смотреть быстрый старт n8n на YouTube
	Туториал по пайплайну данных CAD-BIM Полное практическое руководство: автоматизация сложных воркфлоу обработки данных CAD-BIM в `n8n`, включая конвертацию, валидацию и практическую аналитику. Смотреть туториал по пайплайну CAD-BIM на YouTube
	⚡️Автоматическая валидация данных CAD/BIM с n8n \| Конец ручных проверок BIM Узнайте, как полностью автоматизировать воркфлоу валидации данных CAD/BIM с помощью бесплатной open-source платформы `n8n`. Идеально для проектных команд, желающих экономить часы (или дни) каждую неделю. Смотреть туториал по автоматической валидации на YouTube

Обзор

Этот пайплайн автоматизирует конвертацию файлов CAD/BIM в Excel для подсчёта объёмов, анализа данных и дальнейшей обработки. Поддерживает офлайн-работу и расширяемость с помощью Python или инструментов ИИ.

Поддерживаемые форматы

Формат	Расширение файла	Конвертер	Вывод
Revit (2015-2026)	`.rvt`	RvtExporter.exe	База данных XLSX + Геометрия DAE + Спецификации + Чертежи PDF
Revit (2015-2026)	`.rvt`	RVT2IFC_converter.exe	IFC2x3, IFC4, IFC4.3, IFCXML, IFCZIP, HDF5
IFC (2x3, 4x1, 4x4, 4x, 4.3)	`.ifc`	IfcExporter.exe	База данных XLSX + Геометрия DAE
AutoCAD (1983-2026)	`.dwg`	DwgExporter.exe	База данных XLSX + Чертежи PDF
MicroStation (v7-v8)	`.dgn`	DgnExporter.exe	База данных XLSX

Основные функции

Автоматическая конвертация в Excel (элементы как строки, свойства как столбцы).
Экспорт 3D полигональной геометрии (DAE) с ID элементов, соответствующими данным XLSX.
Офлайн-обработка без интернета, API или лицензий.
Расширяемость для пользовательской постобработки.

Запуск конвертеров

Конвертеры DDC можно запускать разными способами — n8n это лишь один из вариантов для автоматизации. В зависимости от вашего рабочего процесса и технического уровня, вы можете выбрать один из четырёх методов:

Графический интерфейс (UI)
- Лучше всего подходит для нетехнических пользователей и быстрых разовых конвертаций.
- Интуитивно понятный интерфейс, настройка не требуется — просто выберите папку и начните.

Консоль / Терминал (CMD, PowerShell, Shell)
- Подходит для продвинутых пользователей, разработчиков и технических команд.
- Гибкий и скриптуемый, можно интегрировать в скрипты автоматизации или пакетные процессы.

Пайплайны Python или JavaScript
- Идеально для предприятий и команд, работающих с большими наборами данных.
- Масштабируемая параллельная обработка сотен файлов CAD (BIM).
- Готовые примеры в папке DDC_Python_pipelines.

Воркфлоу n8n
- Идеально для компаний, стремящихся к полной автоматизации и системной интеграции.
- Сквозные пайплайны, где конвертация CAD (BIM) становится частью бесшовного потока данных.
- Примеры в папке DDC_n8n_Workflows&Pipelines.

🖥️ Командная строка (CLI)

Конвертеры DDC — это полнофункциональные инструменты командной строки, которые можно интегрировать в любой рабочий процесс автоматизации. Это делает их идеальными для скриптинга, CI/CD пайплайнов, ИИ-агентов и low-code платформ.

🤖 Почему CLI важен: пусть ИИ строит ваши пайплайны

Главное преимущество CLI-инструментов в том, что ИИ может использовать их напрямую.

Современные ИИ-ассистенты для программирования (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Aider, Cline) могут выполнять shell-команды, читать документацию и автономно создавать полноценные пайплайны автоматизации. Это означает:

Вам не нужно писать код самостоятельно — просто опишите, что вы хотите, и ИИ интегрирует конвертеры DDC в ваш рабочий процесс.

Как это работает:

Скопируйте эту документацию (или укажите ИИ на этот README)
Опишите вашу задачу на естественном языке: "Конвертируй все файлы Revit в папке X в Excel, затем проанализируй объёмы стен"
ИИ читает синтаксис CLI, пишет скрипт, выполняет его и обрабатывает результаты

Что ИИ может делать с конвертерами DDC:

✅ Автоматически пакетно конвертировать сотни файлов CAD/BIM
✅ Строить ETL-пайплайны: Revit → Excel → База данных → Дашборд
✅ Создавать скрипты валидации, проверяющие качество данных BIM
✅ Генерировать отчёты из извлечённых данных (PDF, HTML, Excel)
✅ Интегрировать конвертации в CI/CD пайплайны
✅ Связывать несколько инструментов: конвертировать → валидировать → классифицировать → оценить стоимость
✅ Планировать автоматическую обработку через cron/Планировщик задач

Пример промпта для ИИ-ассистента:

У меня есть файлы Revit в C:\Projects. Используя DDC RvtExporter.exe, расположенный в C:\DDC\,
конвертируй все файлы .rvt в Excel с bounding boxes, затем создай Python-скрипт,
который читает файлы XLSX и генерирует сводный отчёт по всем типам стен и их объёмам.

ИИ выполнит:

Сканирование папки на файлы .rvt
Запуск RvtExporter.exe для каждого файла с правильными параметрами
Написание Python-кода для парсинга полученных .xlsx файлов
Генерацию сводного отчёта

Это превращает DDC из инструмента в нативный строительный блок для автоматизации данных в строительстве с помощью ИИ.

RvtExporter.exe — Revit в XLSX/DAE/PDF

===========================================
         DataDrivenConstruction
         DDC Revit Community
         Version: 17.1.1
===========================================

Usage: RvtExporter <входной файл> [<выходной файл>] [<выходной файл>] [<режим экспорта>] [<файл категорий>] [bbox] [room] [schedule] [sheets2pdf] [-no-xlsx] [-no-collada]

Параметр	Описание
`<входной файл>`	Входной файл `.rvt` / `.rfa` (обязательно)
`[<выходной файл>]`	Путь вывода для файла `.dae` (опционально, включено по умолчанию)
`[<выходной файл>]`	Путь вывода для файла `.xlsx` (опционально, включено по умолчанию)
`[<режим экспорта>]`	`basic` (309 категорий), `standard` (724), `complete` (1209), или `custom`
`[<файл категорий>]`	Файл `.txt` с названиями категорий (требуется только в режиме `custom`)
`bbox`	Включить bounding boxes элементов в вывод XLSX
`room`	Включить данные ToRoom/FromRoom в вывод XLSX
`schedule`	Экспортировать все спецификации Revit
`sheets2pdf`	Экспортировать все листы в PDF
`-no-xlsx`	Отключить экспорт в формат `.xlsx`
`-no-collada`	Отключить экспорт в формат `.dae`

Примеры:

# Базовая конвертация (XLSX + DAE)
RvtExporter.exe "C:\Projects\Building.rvt"

# Полный экспорт с bounding boxes, спецификациями и листами PDF
RvtExporter.exe "C:\Projects\Building.rvt" complete bbox schedule sheets2pdf

# Экспорт только XLSX (без 3D-геометрии)
RvtExporter.exe "C:\Projects\Building.rvt" -no-collada

# Пользовательские категории из файла
RvtExporter.exe "C:\Projects\Building.rvt" custom "C:\Config\my_categories.txt"

RVT2IFCconverter.exe — Revit в IFC

===========================================
         DataDrivenConstruction
         DDC RVT2IFC Community
         Version: 17.1.2
===========================================

Usage: Rvt2IfcConverter <input.rvt> [<output.ifc>] [preset|mode=<name>] [config="..."] [key=value ...]

Параметр	Описание
`<input.rvt>`	Файл Revit `.rvt` / `.rfa` (обязательно)
`[<output.ifc>]`	Путь вывода IFC (опционально)
`preset=<name>` или `mode=<name>`	`standard`, `extended`, `custom`
`config="K=V; K=V; ..."`	Пользовательская конфигурация (разделённая точкой с запятой)
`key=value`	Отдельные параметры конфигурации

Примеры:

# Стандартный экспорт IFC
RVT2IFCconverter.exe "C:\Projects\Building.rvt"

# Расширенный экспорт с большей детализацией
RVT2IFCconverter.exe "C:\Projects\Building.rvt" preset=extended

# Пользовательский путь вывода
RVT2IFCconverter.exe "C:\Projects\Building.rvt" "D:\Output\model.ifc"

# Пользовательская конфигурация
RVT2IFCconverter.exe "C:\Projects\Building.rvt" config="ExportBaseQuantities=true; SitePlacement=Shared"

Примеры интеграции

CLI-инструменты можно вызывать практически из любой среды:

🔹 PowerShell / Batch-скрипты

# PowerShell: Обработать все файлы .rvt в папке
Get-ChildItem "C:\Projects\*.rvt" | ForEach-Object {
    & "C:\DDC\RvtExporter.exe" $_.FullName
}

:: Batch: Простая конвертация
@echo off
"C:\DDC\RvtExporter.exe" "%1" complete bbox schedule

🔹 Задачи VS Code

Добавьте в .vscode/tasks.json:

{
  "version": "2.0.0",
  "tasks": [
    {
      "label": "Конвертировать Revit в Excel",
      "type": "shell",
      "command": "C:\\DDC\\RvtExporter.exe",
      "args": ["${file}", "complete", "bbox"],
      "problemMatcher": []
    }
  ]
}

🔹 ИИ-ассистенты для программирования (Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf, Aider, Cline)

ИИ-ассистенты с доступом к терминалу могут напрямую выполнять конвертеры DDC и строить полноценные рабочие процессы:

# Пример: ИИ выполняет эту команду, когда вы спрашиваете "конвертируй мой файл Revit в Excel"
RvtExporter.exe "C:\Projects\Model.rvt" complete bbox schedule

Реальные сценарии рабочих процессов с ИИ:

Вы говорите ИИ	ИИ делает
"Конвертируй Building.rvt в Excel со всеми данными"	Запускает `RvtExporter.exe Building.rvt complete bbox room`
"Обработай все файлы Revit в этой папке"	Пишет цикл PowerShell, выполняет конвертер для каждого файла
"Экспортируй в формат IFC 4.3"	Запускает `RVT2IFCconverter.exe` с правильным пресетом
"Создай оценку стоимости из этой модели"	Конвертирует в Excel → парсит данные → рассчитывает стоимость
"Проверь качество данных BIM"	Конвертирует → анализирует XLSX → генерирует отчёт валидации
"Построй дашборд из данных проекта"	Конвертирует → обрабатывает pandas → создаёт визуализацию

Поддерживаемые ИИ-инструменты:

Claude Code — полный доступ к терминалу, может запускать конвертеры и анализировать результаты
Cursor — IDE с ИИ, который может выполнять shell-команды
GitHub Copilot CLI — ИИ-ассистент командной строки
Windsurf — IDE на базе ИИ с интеграцией терминала
Aider — парное программирование с ИИ в терминале
Cline — расширение VS Code с доступом к shell
Open Interpreter — ИИ, который запускает код локально
AutoGPT / AgentGPT — автономные ИИ-агенты

Совет профессионала: Поделитесь этим README со своим ИИ-ассистентом, чтобы он понял полный синтаксис CLI и мог автономно строить сложные пайплайны.

🔹 n8n (узел Execute Command)

// В узле Execute Command в n8n
C:\DDC\RvtExporter.exe "{{ $json.filePath }}" complete bbox

🔹 Python Subprocess

import subprocess

result = subprocess.run([
    r"C:\DDC\RvtExporter.exe",
    r"C:\Projects\Building.rvt",
    "complete", "bbox", "schedule"
], capture_output=True, text=True)

print(result.stdout)

🔹 Node.js / JavaScript

const { execSync } = require('child_process');

const output = execSync(
  'C:\\DDC\\RvtExporter.exe "C:\\Projects\\Building.rvt" complete bbox'
);
console.log(output.toString());

🔹 Make / Makefile

CONVERTER = C:/DDC/RvtExporter.exe

convert:
	$(CONVERTER) "$(INPUT)" complete bbox schedule

🔹 GitHub Actions / CI/CD

- name: Конвертировать Revit в Excel
  run: |
    C:\DDC\RvtExporter.exe "${{ github.workspace }}\model.rvt" complete bbox

🔹 Docker (Windows Container)

COPY DDC_Converters_Windows_Packages/DDC_CONVERTER_Revit /app/DDC
RUN C:\app\DDC\RvtExporter.exe "C:\data\model.rvt"

🚀 Интеграция с ИИ — Идеальное топливо для AI-продуктов

Просто клонируйте репозиторий и опишите, что вам нужно — ИИ сделает остальное

Конвертеры DDC — это не просто инструменты, это готовое топливо для AI-приложений. Создавайте боты для оценки стоимости, автоматизируйте строительные воркфлоу или создавайте интеллектуальных ассистентов — данные работают из коробки с современными ИИ-инструментами.

Почему DDC идеален для ИИ

Функция	Преимущество
Структурированный вывод	Excel/JSON формат, который ИИ может сразу анализировать
CLI-интерфейс	ИИ-ассистенты могут напрямую вызывать конвертеры
Интеграция с DDC CWICR	55 000+ позиций работ с готовыми эмбеддингами для семантического поиска
Мультиформатный ввод	Revit, IFC, DWG, DGN — один интерфейс для всех форматов

🛠️ Работает с

Claude Code

Google Antigravity

Cursor

Copilot

n8n

Dify

Windsurf

💻 Claude Code & Google Antigravity — ИИ-ассистенты для программирования

Самый быстрый способ работы с конвертерами DDC. Просто откройте репозиторий и задавайте вопросы на естественном языке.

Начало работы:

# Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/datadrivenconstruction/cad2data-Revit-IFC-DWG-DGN.git

# Откройте с Claude Code
cd cad2data-Revit-IFC-DWG-DGN
claude

Примеры промптов:

Задача	Промпт
Конвертация	"Конвертируй все .rvt файлы в папке C:\Projects в Excel с bounding boxes"
Анализ данных	"Проанализируй полученный XLSX и покажи все типы стен с их объёмами"
Построение пайплайна	"Создай Python-скрипт, который конвертирует Revit → парсит Excel → генерирует отчёт по стоимости"
Валидация BIM	"Проверь качество данных BIM и сгенерируй отчёт о заполненности параметров"
Оценка стоимости	"Используя DDC CWICR, оцени стоимость бетонных работ из этой модели"
CI/CD интеграция	"Напиши GitHub Action, который автоматически конвертирует .rvt при пуше"

Советы профессионала:

Указывайте ИИ на конкретные файлы: "Проанализируй Parquet файл и покажи распределение стоимости"
Просите объяснения: "Объясни, как работает ресурсная методология ценообразования"
Запрашивайте модификации: "Модифицируй воркфлоу n8n, добавив уведомления по email"

⭐ Если вы находите наши инструменты полезными и хотите видеть больше подобных приложений для строительной отрасли, пожалуйста, поставьте звезду нашим репозиториям. Поставьте звезду DDC workflow на GitHub и получайте мгновенные уведомления о новых релизах.

📂 Папка AI_AGENTS_INSTRUCTIONS — Готовый контекст для ИИ-ассистентов

Репозиторий содержит специальную папку AI_AGENTS_INSTRUCTIONS со всем необходимым для эффективной работы ИИ-ассистентов с этими инструментами.

Что внутри:

Файл	Назначение
INSTRUCTIONS.md	Основной обзор: философия репозитория, форматы ввода/вывода, примеры CLI
CLAUDE.md	Инструкции для Claude Code с детальным синтаксисом CLI
OPENCODE.md	Инструкции для Opencode
ANTIGRAVITY.md	Инструкции для Google Antigravity с примерами интеграции GCP
TOOLS_OVERVIEW.md	Полный справочник по всем конвертерам и логике процессов
DATA_DRIVEN_CONSTRUCTION_BOOK.txt	Книга "Data-Driven Construction" — руководящая философия автоматизации строительства

Почему это важно:

ИИ-ассистенты могут читать эти файлы для понимания полного контекста
Содержит синтаксис CLI, паттерны интеграции и лучшие практики
Книга служит "компасом" для принятия решений по автоматизации в строительстве
n8n воркфлоу документированы как визуальные шаблоны логики процессов — не финальное решение, а основа для реализации на любом языке (Python, JavaScript, C#, Go, Rust)

Как использовать:

# ИИ-ассистенты автоматически читают AI_AGENTS_INSTRUCTIONS при работе с репозиторием
# Или направьте их напрямую:
"Прочитай AI_AGENTS_INSTRUCTIONS/CLAUDE.md и помоги создать пайплайн пакетной конвертации"

🎯 DDC Skills — 196 Готовых ИИ-Автоматизаций

Новинка! DDC Skills для ИИ-агентов в строительстве — полный набор инструментов автоматизации для строительных компаний.

Как это работает

1. Клонируйте репозиторий Skills
2. Откройте в Claude Code, Cursor или GitHub Copilot
3. Опишите, что хотите автоматизировать — ИИ проведёт вас шаг за шагом

Программирование не требуется. ИИ-ассистент читает определения скиллов и проводит вас через весь процесс автоматизации.

Скиллы для CAD/BIM-процессов

Категория	Возможности
Обработка BIM	Парсинг IFC, извлечение данных Revit, конвертация DWG/DGN
Автоматизация QTO	Подсчёт объёмов, ведомости материалов, связка с расценками
Валидация	Проверка моделей, отчёты о качестве данных, заполненность параметров
Отчётность	Ежедневные отчёты, фотоотчёты, отслеживание прогресса
Сметы	Автоматические сметы с базой данных DDC CWICR
Интеграция	Воркфлоу n8n, синхронизация Excel, API-подключения

Экономия времени

Процесс	Сокращение
Поиск расценок	99% (15 мин → 10 сек)
Ежедневные отчёты	92%
Сметы	87%
Контроль бюджета	87%

Репозиторий Skills объединяет этот пайплайн CAD2Data с базой данных расценок CWICR — сквозная автоматизация от модели до сметы.

→ Изучить 196 DDC Skills

Быстрый старт с n8n

Требования

Установите Node.js с nodejs.org.
Запустите n8n в командной строке:
```
npx n8n
```
Доступ по адресу http://localhost:5678.
Скачайте этот репозиторий с GitHub
- Нажмите зелёную кнопку "Code" → "Download ZIP"
- Распакуйте папку
Запустите воркфлоу
- Вы готовы. Просто нажмите Execute Workflow в n8n, чтобы начать обработку ваших файлов CAD-BIM

Воркфлоу n8n для работы с данными CAD/BIM

⚡️ 1. Базовая конвертация Revit, IFC, DWG, DGN

Файл: n8n_1_Revit_IFC_DWG_Conversation_simple.json

Конвертирует файлы CAD/BIM (.rvt, .ifc, .dwg, .dgn) в Excel (XLSX) и Collada (DAE) для файлов Revit/IFC. Минимальная конфигурация для быстрой настройки.

Установка

Импортируйте n8n_1_Revit_IFC_DWG_Conversation_simple.json в n8n через Workflows > Import from File.

Обновите узел Set Variables:

# Revit
path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\RvtExporter.exe
path_project_file: C:\Projects\Model.rvt

# Revit в IFC
path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\RVT2IFCconverter.exe
path_project_file: C:\Projects\Model.rvt

# IFC
path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\IfcExporter.exe
path_project_file: C:\Projects\Model.ifc

# DWG
path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\DwgExporter.exe
path_project_file: C:\Projects\Plan.dwg

# DGN
path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\DgnExporter.exe
path_project_file: C:\Projects\Bridge.dgn

Убедитесь, что конвертер находится в папке datadrivenlibs, например, C:\Converters\datadrivenlibs\XxxExporter.exe.

Использование

Запустите воркфлоу через Manual Trigger.
Проверьте выходную папку на наличие файлов XLSX, DAE и PDF.
Мониторьте логи для статуса конвертации.

graph LR;
    A[Manual Trigger] --> B[Set Variables];
    B --> C[Execute Pipeline];
    C --> D[Output XLSX + DAE + PDF];

⚡️ 2. Конвертация Revit с расширенными настройками

Файл: n8n_2_All_Settings_Revit_IFC_DWG_Conversation_simple.json

Конвертирует файлы CAD/BIM с настраиваемыми режимами экспорта (basic: 309 категорий, standard: 724 категории, complete: все 1209 категорий) и опциональными выводами, такими как bounding box, спецификации Revit или PDF-чертежи.

Установка

Импортируйте n8n_2_All_Settings_Revit_IFC_DWG_Conversation_simple.json в n8n через Workflows > Import from File.
Обновите узел Set Variables с путями конвертера и файлов (так же, как в базовой конвертации).

Настройте опции экспорта:

export_mode: basic | standard | complete
bbox: true | false
schedule: true | false
sheets2pdf: true | false
no-xlsx: true | false
no-collada: true | false

Использование

Запустите воркфлоу через Manual Trigger.
Проверьте выходную папку на наличие файлов XLSX, DAE, спецификаций или PDF в зависимости от настроек.
Мониторьте логи для статуса конвертации.

graph LR;
    A[Manual Trigger] --> B[Set Variables];
    B --> C[Execute Pipeline];
    C --> D{Export Options};
    D -->|Standard| F[XLSX + DAE];
    D -->|+BBox| G[XLSX + DAE + BBox];
    D -->|+Schedules| H[XLSX + DAE + Schedules];
    D -->|+PDF| I[XLSX + DAE + PDF];

⚡️ 3. Пакетная конвертация Revit, IFC, DWG с валидацией и отчётами

Файл: n8n_3_CAD-BIM-Batch-Converter-Pipeline.json

Автоматизирует пакетную конвертацию файлов Revit (.rvt) в Excel (XLSX) и Collada (DAE), валидирует выходные данные, отслеживает время обработки и генерирует HTML-отчёт с метриками, ссылками на файлы и деталями конфигурации.

Установка

Импортируйте n8n_3_CAD-BIM-Batch-Converter-Pipeline.json в n8n через Workflows > Import from File.

Обновите узел Set Configuration Parameters:

converter_path: C:\Converters\datadrivenlibs\RvtExporter.exe
source_folder: C:\Sample_Projects
output_folder: C:\Output
include_subfolders: true
file_extension: .rvt

Убедитесь, что RvtExporter.exe находится в C:\Converters\datadrivenlibs\ и файлы .rvt находятся в исходной папке.

Использование

Запустите воркфлоу через Manual Trigger.
Мониторьте логи для обнаружения файлов и прогресса конвертации.
Просмотрите HTML-отчёт (автоматически открывается в браузере) с:
- Метриками (обработанные файлы, успешность, время, размеры).
- Таблицами успешных/неудачных конвертаций со ссылками на файлы.
Проверьте выходную папку на наличие файлов XLSX и DAE.

graph LR;
    A[Manual Trigger] --> B[Set Config];
    B --> C[Scan Files];
    C --> D[Batch Convert];
    D --> E[Validate Outputs];
    E --> F[Track Metrics];
    F --> G[Generate HTML Report];
    G --> H[Save & Open Report];

⚡️ 4. Мультиформатная валидация CAD (BIM) для Revit, IFC, DWG, DGN

Файлы: n8n_4_Validation_CAD_BIM_Revit_IFC_DWG.json, DDC_BIM_Requirements_Table_for_Revit_IFC_DWG.xlsx

Валидирует данные CAD/BIM по предопределённым правилам, генерируя цветокодированные отчёты Excel с метриками качества данных.

Установка

Импортируйте n8n_3_Validation_CAD_BIM_Revit_IFC_DWG.json в n8n через Workflows > Import from File.

Обновите узел Setup Paths:

path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\RvtExporter.exe
project_file: C:\Projects\Model.rvt
validation_rules_path: C:\Validation\DDC_Revit_IFC_Validation_Table.xlsx

Убедитесь, что конвертер и файл правил валидации доступны.

Использование

Запустите воркфлоу через Manual Trigger.
Проверьте выходную папку на наличие цветокодированного XLSX-отчёта.
Просмотрите метрики качества данных (заполненность, уникальные значения, паттерны).
Мониторьте логи для статуса валидации.

graph LR;
    A[Manual Trigger] --> B[Setup Paths];
    B --> C{File Exists?};
    C -->|No| D[Convert to Structured];
    C -->|Yes| E[Load Data];
    D --> E;
    E --> F[Load Rules];
    F --> G[Validate Data];
    G --> H[Calculate Metrics];
    H --> I[Generate Report];
    I --> J[Save & Open];

⚡️ 5. Универсальная классификация BIM/CAD с ИИ и RAG для Revit, IFC, DWG, DGN

Файл: n8n_5_CAD_BIM_Automatic_Classification_with_LLM_and_RAG.json

🔗 Улучшено с базой данных DDC CWICR: OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR Этот воркфлоу использует векторную базу данных DDC CWICR (Qdrant), содержащую 55 719 позиций работ с предварительно вычисленными эмбеддингами OpenAI (3072d). Пайплайн RAG выполняет семантический поиск на 9 языках, сопоставляя элементы BIM со стандартизированными описаниями строительных работ. База данных охватывает весь спектр строительных работ — от земляных работ и бетона до специализированных инженерных систем — обеспечивая точную классификацию по любому стандарту (Omniclass, Uniclass, MasterFormat или пользовательские системы).

Интеллектуально классифицирует строительные элементы из файлов CAD/BIM с использованием ИИ и ЛЮБОЙ системы классификации — международных стандартов (Omniclass, Uniclass и т.д.) или ваших пользовательских/проприетарных классификаций. Поддерживает автоматическое извлечение словарей из файлов маппинга.

Ключевые функции

Универсальная классификация: Работает с ЛЮБОЙ системой классификации — стандартной или пользовательской
Классификация на базе ИИ: Использует LLM для классификации элементов с оценкой уверенности
Умный маппинг: Автоматически извлекает словари из файлов Excel, CSV, PDF
Автоматическая фильтрация: Отделяет строительные элементы от чертежей/аннотаций
Иерархическая поддержка: Обрабатывает как плоские, так и иерархические структуры классификации
Профессиональные отчёты: Интерактивные HTML-дашборды + многолистовой Excel
Технология RAG: Retrieval-Augmented Generation для точной классификации

Установка

Импортируйте n8n_5_CAD_BIM_Automatic_Classification_with_LLM_and_RAG.json в n8n
Настройте учётные данные ИИ (OpenAI/Anthropic/OpenRouter/Gemini/xAI)

Обновите узел Setup - Define file paths:

path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\RvtExporter.exe
project_file: C:\Projects\Model.rvt
group_by: Type Name
classification_name: [Любое название классификации]
optional_mapping_file: C:\Classifications\[your_classification].xlsx
optional_help_prompt: "Дополнительный контекст для ИИ"

Гибкость классификации

Этот пайплайн работает с ЛЮБОЙ системой классификации:

✅ Международные стандарты (Omniclass, Uniclass, MasterFormat и т.д.)
✅ Национальные стандарты (DIN, NF, BS и т.д.)
✅ Корпоративные классификации
✅ Пользовательские проектные классификации
✅ Проприетарные системы кодирования
✅ Любая структурированная классификация в формате Excel/CSV/PDF

Как это работает

С файлом маппинга: Предоставьте ваш словарь классификации (Excel/CSV/PDF) — ИИ извлечёт коды и применит их точно
Без файла маппинга: ИИ использует свои знания для классификации по указанному вами стандарту
Гибридный режим: Комбинируйте файл маппинга с интеллектом ИИ для лучших результатов

⏱️ Время обработки: 3-10 секунд на группу элементов (зависит от модели LLM)

graph LR;
    A[Файл CAD/BIM] --> B[Конвертация в Excel];
    B --> C[Фильтрация элементов];
    C --> D{Файл маппинга?};
    D -->|Да| E[Извлечение словаря];
    D -->|Нет| F[Прямая классификация ИИ];
    E --> G[Классификация ИИ с RAG];
    F --> G;
    G --> H[Оценка уверенности];
    H --> I[Профессиональные отчёты];

⚡️ 6. Пайплайны оценки стоимости строительства

🔗 На базе базы данных DDC CWICR: OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR

Воркфлоу оценки стоимости подключаются к базе данных DDC CWICR, содержащей 55 719 позиций работ и 27 672 ресурса с детальной разбивкой цен по 10+ региональным рынкам. Ресурсная методология отделяет физические нормы (человеко-часы, количества материалов, время оборудования) от волатильных цен, обеспечивая прозрачные и проверяемые сметы.

📦 Загрузки базы данных: DDC CWICR Releases — Excel, Parquet, CSV, снапшоты Qdrant 🌐 Демо: openconstructionestimate.com — исследуйте базу данных и семантический поиск

⚡️ 6.1 Пайплайн оценки стоимости строительства для Revit и IFC с LLM (ИИ)

Файл: n8n_6_Construction_Price_Estimation_Pipeline.json

Автоматизирует оценку стоимости строительных элементов из файлов CAD/BIM. Использует ИИ для классификации материалов, поиска рыночных цен и генерации комплексных отчётов о стоимости.

Ключевые функции

Классификация ИИ: Материалы по стандартам EU/DE/US
Умное ценообразование: Региональные базы данных с резервными вариантами
Анализ стоимости: Общая стоимость, стоимость за единицу, топ-10 групп
Мультиформатный вывод: Рабочая книга Excel + HTML-отчёт с графиками

Установка

Импортируйте Construction_Price_Estimation_Pipeline.json в n8n
Настройте учётные данные ИИ (OpenAI/Anthropic)

Обновите узел Set Parameters:

input_file_path: C:\Output\Project_Elements.xlsx
grouping_parameter: Type Name
country: Germany

Параметр группировки (group_by, например 'Type Name', 'IfcType' для IFC или другой)
Страна (country для расчёта значений, например 'Germany' или 'Brazil')

⏱️ Время обработки: 5-15 секунд на группу элементов (зависит от скорости LLM)

graph LR;
    A[CAD/BIM Excel] --> B[Группировка элементов];
    B --> C[Классификация ИИ];
    C --> D[Поиск цен];
    D --> E[Расчёт стоимости];
    E --> F[Отчёты: Excel + HTML];

⚡️ 6.2 Пайплайн оценки стоимости CAD (BIM) 4D/5D с DDC CWICR

Файл: n8n_4_CAD_(BIM)_Cost_Estimation_Pipeline_4D_5D_with_DDC_CWICR.json

🔗 Репозиторий воркфлоу: OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR

Автоматическая оценка стоимости из моделей Revit/IFC/DWG. Извлекает данные BIM, классифицирует элементы, декомпозирует в позиции работ и генерирует 4D/5D оценки с полной разбивкой ресурсов.

Этапы пайплайна

Этап	Название	Описание
0	Сбор данных BIM	Извлечение элементов из Revit через DDC Converter
1	Определение проекта	ИИ определяет тип проекта (Жилой, Коммерческий и т.д.)
2	Генерация фаз	ИИ создаёт строительные фазы
3	Назначение элементов	ИИ сопоставляет типы BIM с фазами
4	Декомпозиция работ	ИИ разбивает типы на позиции работ ("Кирпичная стена" → кладка, раствор)
5	Векторный поиск	Поиск совпадающих расценок в DDC CWICR через Qdrant
6	Маппинг единиц	Конвертация единиц BIM в единицы расценок
7	Расчёт стоимости	Кол-во × Цена за единицу для каждой позиции работ
7.5	Валидация	Проверка CTO на полноту и дубликаты
8	Агрегация	Суммирование по фазам и категориям
9	Генерация отчёта	Создание HTML и Excel выходных файлов

flowchart TB
    subgraph INPUT["📁 ВВОД<br/><i>CAD • фото • текстовое описание</i>"]
        CAD["📐 Вход проекта<br/>(текст • фото • RVT / IFC / DWG)"]
    end

    subgraph EXTRACT["⚙️ ИЗВЛЕЧЕНИЕ"]
        CONV["RvtExporter.exe / CAD Export / ETL"]
        XLSX["📊 .XLSX<br/>(Сырые элементы)"]
    end

    subgraph PREP["🔧 ПОДГОТОВКА ДАННЫХ"]
        PREP_AI["🤖 ИИ: Очистка и классификация<br/><i>заголовки • типы • категории</i>"]
    end

    subgraph STAGE_PLAN["📋 ЭТАПЫ 1–3: Планирование"]
        PLAN["🤖 Определение проекта и фаз<br/><i>новое / реконструкция / демонтаж</i><br/><i>малый / средний / крупный</i><br/><i>элементы → строительные фазы</i>"]
    end

    subgraph STAGE4["🔨 ЭТАП 4: Декомпозиция"]
        S4["🤖 Декомпозиция типов в работы<br/><i>'Кирпичная стена 240мм' → кладка, раствор, штукатурка</i>"]
    end

    subgraph STAGE5["💰 ЭТАП 5: Ценообразование"]
        S5["🤖 Ценообразование через Vector DB<br/><i>OpenAI embeddings + Qdrant</i><br/><i>код расценки, ед. стоимость, ресурсы</i>"]
    end

    subgraph STAGE75["✅ ЭТАП 7.5: Валидация"]
        S75["🤖 Проверка CTO<br/><i>полнота • дубликаты • пропущенные работы</i>"]
    end

    subgraph OUTPUT["📤 ВЫВОД"]
        HTML["📄 HTML отчёт"]
        XLS["📊 XLS отчёт"]
    end

    CAD --> CONV --> XLSX
    XLSX --> PREP_AI --> PLAN --> S4 --> S5 --> S75
    S75 --> HTML & XLS

    style INPUT fill:#f4f4f5,stroke:#d4d4d8,color:#18181b
    style EXTRACT fill:#e0f2fe,stroke:#bae6fd,color:#0f172a
    style PREP fill:#ede9fe,stroke:#ddd6fe,color:#1e1b4b
    style STAGE_PLAN fill:#ecfdf5,stroke:#bbf7d0,color:#064e3b
    style STAGE4 fill:#fef9c3,stroke:#fef3c7,color:#78350f
    style STAGE5 fill:#fee2e2,stroke:#fecaca,color:#7f1d1d
    style STAGE75 fill:#e0f2f1,stroke:#bae5e1,color:#134e4a
    style OUTPUT fill:#eef2ff,stroke:#e0e7ff,color:#111827

Ключевые функции

Полная интеграция BIM: Нативная поддержка Revit, IFC, DWG через DDC Converter
Декомпозиция на базе ИИ: Разбивает сложные типы BIM на составляющие позиции работ
Семантическое ценообразование: Векторный поиск Qdrant с 55 719 предварительно встроенными позициями работ
Поддержка мультиLLM: OpenAI GPT-4o, Claude, Gemini 2.5 Pro, xAI Grok, DeepSeek
Валидация CTO: Этап проверки ИИ на полноту и дубликаты
9 языков: AR, DE, EN, ES, FR, HI, PT, RU, ZH с региональным ценообразованием

Требования

Компонент	Требование	Описание
n8n	v1.0+ (self-hosted)	Платформа автоматизации воркфлоу
Qdrant	Cloud или self-hosted	Векторная база данных для семантического поиска
OpenAI API	`text-embedding-3-large`	Генерирует эмбеддинги для сопоставления
LLM API	OpenAI / Claude / Gemini / Grok	ИИ-модели для классификации
DDC Converter	`RvtExporter.exe`	Извлекает данные BIM в Excel

Поддерживаемые языки и уровни цен

Код	Язык	Уровень цен	Валюта	Коллекция Qdrant
`AR`	Арабский	Дубай	AED	`ddc_cwicr_ar`
`DE`	Немецкий	Берлин	EUR	`ddc_cwicr_de`
`EN`	Английский	Торонто	CAD	`ddc_cwicr_en`
`ES`	Испанский	Барселона	EUR	`ddc_cwicr_es`
`FR`	Французский	Париж	EUR	`ddc_cwicr_fr`
`HI`	Хинди	Мумбаи	INR	`ddc_cwicr_hi`
`PT`	Португальский	Сан-Паулу	BRL	`ddc_cwicr_pt`
`RU`	Русский	Санкт-Петербург	RUB	`ddc_cwicr_ru`
`ZH`	Китайский	Шанхай	CNY	`ddc_cwicr_zh`

Выходные файлы

Отчёты сохраняются в папку проекта:

project_YYYY-MM-DD.html   ← Интерактивный отчёт (открывается в браузере)
project_YYYY-MM-DD.xls    ← Excel-совместимая таблица

Выбор модели LLM

Воркфлоу поддерживает несколько ИИ-провайдеров. Включите предпочитаемую модель:

Модель	Статус
OpenAI GPT-4o	✅ По умолчанию
Claude Opus 4	Отключено
Gemini 2.5 Pro	Отключено
xAI Grok	Отключено
DeepSeek	Отключено

Для переключения моделей: Включите нужный узел модели и Отключите остальные.

⏱️ Время обработки: Варьируется в зависимости от размера проекта и модели LLM

⚡️ 7. Калькулятор углеродного следа CO2 для Revit и IFC с LLM (ИИ)

Файл: n8n_7_Carbon_Footprint_CO2_Estimator_for_Revit_and_IFC.json

🔗 Интегрирован с базой данных DDC CWICR: OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR Этот воркфлоу использует детальные классификации материалов DDC CWICR и декомпозицию ресурсов для расчёта воплощённого углерода (этапы жизненного цикла A1-A3). База данных предоставляет точные количества материалов на позицию работ — объёмы бетона, тоннаж стали, площади утепления — которые затем сопоставляются с коэффициентами выбросов CO₂e. С данными на 9 языках и по множеству региональных стандартов (EU/DE/US) пайплайн обеспечивает точные оценки устойчивости для международных проектов.

Рассчитывает выбросы воплощённого углерода для строительных проектов. Анализирует материалы, применяет коэффициенты выбросов и генерирует профессиональные отчёты по устойчивости.

Ключевые функции

Анализ воплощённого углерода: Этапы жизненного цикла A1-A3
Классификация материалов: Стандарты EU/DE/US с данными о плотности
Коэффициенты выбросов: Отраслевые стандартные коэффициенты CO2e для материалов
Оценка воздействия: Категоризация Критический/Высокий/Средний/Низкий
Профессиональные отчёты: HTML в стиле McKinsey + многолистовой Excel

Установка

Импортируйте n8n_6_Carbon_Footprint_CO2_Estimator_for_Revit_and_IFC.json в n8n
Настройте учётные данные ИИ (OpenAI/Anthropic)

Обновите узел Setup - Define file paths:

path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\RvtExporter.exe
project_file: C:\Projects\Model.rvt
group_by: Type Name (Category или другой)
country: Germany (страна для расчёта значений, например 'Germany' или 'Brazil')

⏱️ Время обработки: 5-15 секунд на группу элементов (зависит от скорости LLM)

graph LR;
    A[Файл Revit/IFC] --> B[Конвертация в Excel];
    B --> C[Группировка элементов];
    C --> D[ИИ анализ материалов];
    D --> E[Расчёт CO2];
    E --> F[Генерация отчётов];
    F --> G[Вывод Excel + HTML];

⚡️ 8. Простой ETL для LLM-задач для Revit, IFC, DWG, DGN

Файл: n8n_8_Revit_IFC_DWG_Conversation_EXTRACT_Phase_with_Parse_XLSX.json

Конвертирует файл Revit в Excel, генерирует имя файла XLSX и парсит данные для задач автоматизации на базе LLM.

Установка

Импортируйте n8n_4_Revit_IFC_DWG_Conversation_EXTRACT_Phase_with_Parse_XLSX.json в n8n через Workflows > Import from File.

Обновите узел Setup Paths:

path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\RvtExporter.exe
project_file: C:\Projects\Model.rvt

Убедитесь, что конвертер доступен.

Использование

Запустите воркфлоу через Manual Trigger.
Проверьте выходную папку на наличие файла XLSX.
Используйте распарсенные данные для LLM-задач (например, передайте JSON в Claude или ChatGPT).
Мониторьте логи для статуса конвертации и парсинга.

⚡️ 9. Revit и IFC в HTML-отчёт по объёмам

Файл: n8n_9_CAD_BIM_Quantity_TakeOff_HTML_Report_Generatorn.json

Анализирует данные стен Revit, рассчитывает объёмы по типам и генерирует интерактивные HTML-отчёты со сводной статистикой.

Установка

Импортируйте n8n_5_CAD_BIM_Quantity_TakeOff_HTML_Report_Generatorn.json в n8n через Workflows > Import from File.

Обновите узел Setup Paths:

path_to_converter: C:\Converters\datadrivenlibs\RvtExporter.exe
project_file: C:\Projects\Model.rvt

Убедитесь, что конвертер доступен.

Использование

Запустите воркфлоу через Manual Trigger.
Проверьте выходную папку на наличие HTML-отчёта.
Просмотрите отчёт (автоматически открывается в браузере) для объёмов стен и статистики.
Мониторьте логи для статуса обработки.

graph LR;
    A[Manual Trigger] --> B[Setup Paths];
    B --> C[Запуск конвертера];
    C --> D{Успех?};
    D -->|Нет| E[Сообщение об ошибке];
    D -->|Да| F[Чтение Excel];
    F --> G[Парсинг данных];
    G --> H[Фильтрация стен];
    H --> I[Очистка данных];
    I --> J[Группировка & сумма];
    J --> K[Генерация HTML];
    K --> L[Сохранение отчёта];
    L --> M[Успех];

Устранение неполадок

Отсутствует узел Execute Command (n8n 2.0+)

Симптомы:

Узлы показаны со знаком вопроса (?)
Ошибка: Unrecognized node type: n8n-nodes-base.executeCommand
Execute Command не появляется в поиске узлов

Решение: Добавьте переменную окружения перед запуском n8n:

set NODES_EXCLUDE=[] && npx n8n

Или создайте файл .env в C:\Users\ВАШ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ\.n8n\.env с содержимым NODES_EXCLUDE=[]

Смотрите ⚠️ Настройка n8n 2.0+ для деталей.

Ошибка блокировки модуля 'os'

В версиях n8n 1.98.0–1.101.x модуль os заблокирован, что влияет на библиотеки типа pandas. Решение: Используйте последнюю версию с npx n8n@latest.

Что такое DataFrames?

Форматы CAD/BIM, такие как .rvt, .ifc, .dwg или .dgn, сложны и проприетарны. Конвертация их в DataFrames — табличные структуры со строками (элементами) и столбцами (свойствами) — обеспечивает эффективную обработку данных. Популяризированные библиотекой pandas Python, DataFrames широко используются благодаря совместимости с инструментами автоматизации, аналитики и ИИ (только одна из библиотек Python, pandas, скачивается 12 миллионов раз в день). Они упрощают задачи фильтрации, группировки и визуализации, что делает их идеальными для дашбордов, подсчёта объёмов и валидации.

Назад к истокам "BIM". Потерянная идентичность: от базы данных к маркетинговому слову. Изначально BIM никогда не был о модных словах или бесконечных дебатах о совместимости. Его фундаментом всегда были базы данных.

🔹 1974. Чарльз Истман представил Building Description System (BDS). В его статье слово «база данных» появилось 43 раза. 🔹 2000. ADSK опубликовала whitepaper, подчёркивающий ценность прямого доступа к «базе данных CAD». Нейтральные трансляторы типа STEP/IFC считались вторичными. 💬 "Возможность нативного обмена данными – приложения должны обращаться напрямую к основной базе данных CAD, чтобы не терять детали и точность." 🔹 2002. После приобретения Revit-BOM, whitepaper BIM от ADSK снова поставил базу данных в центр (23 упоминания термина). 🔹 2003. В последний раз ADSK официально связала BIM с ИТ и базами данных. После этого база данных исчезла из нарратива — заменённая чистым маркетингом.

В реальности BIM всегда был прост: база данных элементов проекта, каждый со своими параметрами. Всё остальное — маркетинговые надстройки. Может быть, пора вернуться к сути: открытым, структурированным и доступным данным.

Узнать больше:

Excel в Revit. Обновление проекта из Excel

После преобразования и обогащения ваших данных Excel вы можете легко отправить изменённые данные обратно в ваш проект Revit. Наш специализированный инструмент ImportExcelToRevit делает этот процесс бесшовным, напрямую импортируя обновлённые листы Excel в параметры и семейства Revit.

Упростите ваш BIM-воркфлоу: Revit ➡️ Excel ➡️ Преобразование ➡️ Excel ➡️ Revit.

🗃️ DDC CWICR - База данных строительных расценок

Для высококачественной оценки строительных затрат этот репозиторий интегрируется с OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR — открытой мультиязычной базой данных строительных расценок.

Почему DDC CWICR?

DDC CWICR (Construction Work Items, Components & Resources) обеспечивает основу для точной, прозрачной и проверяемой оценки стоимости:

55 719 позиций работ — полный охват строительных работ
27 672 ресурса — материалы, труд и оборудование с детальной разбивкой
9 языков — арабский, китайский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, португальский, русский
85 полей данных — полная ресурсная структура стоимости на позицию работ
Семантический поиск — векторная база данных Qdrant с эмбеддингами OpenAI (3072d) для запросов на естественном языке

Преимущества базы данных

Функция	Преимущество
Ресурсная методология	Физические нормы (человеко-часы, количества материалов) отделены от волатильных цен
Полная прозрачность	Полная разбивка каждой стоимостной компоненты — без скрытых наценок
Мультиформатный экспорт	Excel, Parquet, CSV, снапшоты Qdrant для любого сценария интеграции
Готовность к ИИ	Предвычисленные эмбеддинги обеспечивают RAG-пайплайны и LLM-оценку

Демо и ресурсы

🌐 Демо: openconstructionestimate.com — исследуйте базу данных и семантический поиск в действии

📦 Репозиторий: github.com/datadrivenconstruction/OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR

Воркфлоу в этом репозитории (особенно Воркфлоу 5, 6 и 7) используют DDC CWICR для классификации, ценообразования и расчёта углеродного следа, обеспечивая профессиональное качество оценки.

Участие в разработке

Мы приветствуем участие! Не стесняйтесь:

Сообщать об ошибках
Предлагать функции
Отправлять pull requests
Улучшать документацию

Поддержка

🌐 Сайт: DataDrivenConstruction.io 💬 Issues: GitHub Issues 📧 Email: info@datadrivenconstruction.io

Консалтинг и обучение

Мы работаем с ведущими строительными, инженерными, консалтинговыми агентствами и технологическими компаниями по всему миру, помогая им внедрять принципы открытых данных, автоматизировать обработку CAD/BIM и строить надёжные ETL-пайплайны.

Если вы хотите протестировать это решение на своих данных или заинтересованы в адаптации воркфлоу к реальным проектным задачам, не стесняйтесь связаться с нами.

Наша команда проводит практические воркшопы, предоставляет стратегический консалтинг и разрабатывает прототипы, адаптированные к реальным проектным процессам. Мы активно поддерживаем организации, ищущие практические решения для цифровой трансформации и интероперабельности, фокусируясь на проблемах качества данных и классификации, и продвигая внедрение открытых и автоматизированных воркфлоу.

Свяжитесь с нами для бесплатной консультации, где мы обсудим ваши задачи и продемонстрируем, как автоматизация n8n может трансформировать ваши операции. Обращайтесь по Email [@DataDrivenConstruction](mailto: info@datadrivenconstruction.io) или посетите наш сайт datadrivenconstruction.io, чтобы узнать больше о наших услугах.

Раскройте силу данных в строительстве
🚀 Перейдите к полному циклу управления данными, где остаются только унифицированные
структурированные данные и процессы, и где 🔓 ваши данные принадлежат вам

Товарные знаки

Autodesk®, Revit®, AutoCAD® и DWG™ являются зарегистрированными товарными знаками или товарными знаками Autodesk, Inc. MicroStation® и DGN™ являются товарными знаками Bentley Systems, Incorporated. IFC является товарным знаком buildingSMART International Ltd. OmniClass® и MasterFormat® являются товарными знаками Construction Specifications Institute (CSI). Все прочие названия брендов, продуктов или товарные знаки принадлежат их соответствующим владельцам.

Данный проект не связан, не одобрен и не спонсируется компаниями Autodesk, Bentley Systems, buildingSMART или любыми другими упомянутыми выше владельцами товарных знаков.

Uh oh!

FilesExpand file tree

README.ru.md

Latest commit

History

README.ru.md

File metadata and controls

Содержание

Обучающие видео

Обзор

Поддерживаемые форматы

Основные функции

Запуск конвертеров

🖥️ Командная строка (CLI)

🤖 Почему CLI важен: пусть ИИ строит ваши пайплайны

RvtExporter.exe — Revit в XLSX/DAE/PDF

RVT2IFCconverter.exe — Revit в IFC

Примеры интеграции

🔹 PowerShell / Batch-скрипты

🔹 Задачи VS Code

🔹 ИИ-ассистенты для программирования (Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf, Aider, Cline)

🔹 n8n (узел Execute Command)

🔹 Python Subprocess

🔹 Node.js / JavaScript

🔹 Make / Makefile

🔹 GitHub Actions / CI/CD

🔹 Docker (Windows Container)

🚀 Интеграция с ИИ — Идеальное топливо для AI-продуктов

Почему DDC идеален для ИИ

🛠️ Работает с

💻 Claude Code & Google Antigravity — ИИ-ассистенты для программирования

📂 Папка AI_AGENTS_INSTRUCTIONS — Готовый контекст для ИИ-ассистентов

🎯 DDC Skills — 196 Готовых ИИ-Автоматизаций

Как это работает

Скиллы для CAD/BIM-процессов

Экономия времени

Быстрый старт с n8n

Требования

Воркфлоу n8n для работы с данными CAD/BIM

⚡️ 1. Базовая конвертация Revit, IFC, DWG, DGN

Установка

Использование

⚡️ 2. Конвертация Revit с расширенными настройками

Установка

Использование

⚡️ 3. Пакетная конвертация Revit, IFC, DWG с валидацией и отчётами

Установка

Использование

⚡️ 4. Мультиформатная валидация CAD (BIM) для Revit, IFC, DWG, DGN

Установка

Использование

⚡️ 5. Универсальная классификация BIM/CAD с ИИ и RAG для Revit, IFC, DWG, DGN

Ключевые функции

Установка

Гибкость классификации

Как это работает

⚡️ 6. Пайплайны оценки стоимости строительства

⚡️ 6.1 Пайплайн оценки стоимости строительства для Revit и IFC с LLM (ИИ)

Ключевые функции

Установка

⚡️ 6.2 Пайплайн оценки стоимости CAD (BIM) 4D/5D с DDC CWICR

Этапы пайплайна

Ключевые функции

Требования

Поддерживаемые языки и уровни цен

Выходные файлы

Выбор модели LLM

⚡️ 7. Калькулятор углеродного следа CO2 для Revit и IFC с LLM (ИИ)

Ключевые функции

Установка

⚡️ 8. Простой ETL для LLM-задач для Revit, IFC, DWG, DGN

Установка

Использование

⚡️ 9. Revit и IFC в HTML-отчёт по объёмам

Установка

Использование

Устранение неполадок

Отсутствует узел Execute Command (n8n 2.0+)

Ошибка блокировки модуля 'os'

Что такое DataFrames?