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BIM_AI指令提示詞庫


一、設計 (Design) 階段

AI角色:智能設計夥伴

提示詞 1:

「分析 會議室-301 的照明設計。根據 CNS 12112 照明標準,計算其平均照度、均勻度與UGR眩光指數,並以表格呈現結果與標準值的差異。」

AI回應:


分析完成。會議室-301 的照明模擬結果如下:

照明指標 目前設計值 CNS 12112 標準建議值 符合性
平均照度 410 Lux 300 - 500 Lux 符合
均勻度 (E_min/E_avg) 0.62 > 0.6 符合
UGR 眩光指數 21 < 19 不符合
**建議**:目前設計的UGR值偏高,可能導致視覺不適。建議將靠窗第一排燈具更換為帶有防眩光格柵的型號,或調整其安裝角度。是否需要我為您模擬更換燈具後的效果?



提示詞 2:

「為我規劃從 AHU-ROOF-01 到豎井 RS-03 的主風管 SA-01 路徑。生成三個方案:A)最短路徑,B)最少彎頭,C)完全避開結構大梁下方區域。請視覺化顯示路徑。」

AI回應:


好的,已生成三種風管路徑方案:


  • 方案 A (最短路徑)

    • 總長度:38.2 公尺
    • 配件:10 個彎頭
    • 評估:材料成本最低,但需在梁 B-35 下方穿越,淨高僅 15 公分。
  • 方案 B (最少配件)

    • 總長度:43.5 公尺
    • 配件:6 個彎頭
    • 評估:壓力損失最小,施工最快,但路徑較長。
  • 方案 C (避開大梁)

    • 總長度:47.8 公尺
    • 配件:12 個彎頭
    • 評估:完全不與主結構梁衝突,維護性最佳,但材料成本最高。

    [點此載入三種方案的3D視覺化預覽]

請選擇您偏好的方案以繼續細化設計。




提示詞 3:

「我正在設計一間位於新竹的辦公大樓,請根據本地過去五年的氣象數據,以及我目前的建築外殼參數,預測七月份尖峰時刻的空調最大冷房負荷。」

AI回應:


分析完成。根據新竹地區過去五年的氣象數據(特別是2025年8月酷熱期的資料),結合您提供的建築外殼熱傳透率(U值)與窗牆比,七月份設計日(預計為下午2點)的尖峰冷房負荷預測如下:


  • 總冷房負荷:約 1,250 kW
  • 主要熱得來源

    • 透過玻璃的太陽輻射熱:45%
    • 外牆與屋頂傳導熱:20%
    • 室內人員與設備產熱:25%
    • 換氣熱負荷:10%

    提醒:西向立面的玻璃輻射熱佔比極高。建議考慮在西向採用遮陽性能更好的Low-E玻璃,預計可降低總負荷約 8-12%。


提示詞 4:

「從我們的歷史專案資料庫中,找出三個與目前這個『醫院手術室』專案最相似的案例,並比較它們在醫療氣體出口佈局、電力備援方案上的異同。」

AI回應:


好的,已從資料庫中比對篩選出三個最相關的案例:


  1. 專案A (市立醫院):氣體出口整合在床頭牆面板上,採用雙迴路UPS備援。
  2. 專案B (私立癌症中心):氣體出口分散佈置於懸吊式設備臂上,採用UPS+緊急發電機(ATS切換)備援。
  3. 專案C (醫學中心):混合佈局,牆面與設備臂均有設置,採用雙UPS並聯備援,無縫切換。

    總結:懸吊式設備臂提供了更大的靈活性(如專案B),而雙UPS並聯方案(如專案C)提供了最高的電力可靠性。您目前的設計較接近專案A,是否需要導入專案C的電力備援架構圖以供參考?


提示詞 5:

「將 會議室-301 目前的空間聲學參數與 NC-30噪音標準進行比對,找出潛在的噪音問題來源。」

AI回應:


分析完成。


  • 背景噪音模擬值:NC-35
  • 是否符合NC-30標準:❌ 不符合

    主要噪音來源分析

1. **空調系統**:出風口的氣流噪音是主要原因,模擬風速下的噪音值貢獻了約 60%。


2. **隔間傳音**:與隔壁機房的隔牆STC隔音等級不足,導致設備低頻噪音傳入。


**建議**:


1. 降低出風口風速,或更換為低噪音型號。


2. 提升隔牆的隔音構造等級至 STC-55 以上。



二、建模 (Modeling) 階段

AI角色:高效建模助手

提示詞 1:

「沿著這個天花板網格,自動放置 L-02 型燈具,並確保每個燈具的中心都對齊網格中心。」

AI回應:


指令收到。已在指定的 150 平方米天花板網格區域內,自動放置了 65 個 L-02 型燈具。所有燈具均已對齊網格中心,並自動賦予了獨立的編號。請檢視。



提示詞 2:

「掃描整個模型,找出所有不符合『系統-樓層-設備-編號』命名慣例的機電設備,並列出清單。」

AI回應:


掃描完成。在 5,830 個機電設備中,發現 18 個命名不合規的元件。清單如下:

目前名稱 建議名稱 所在位置
Pump-5 P-GF-HW-05 地下層熱水機房
FCU FCU-3F-AC-112 3樓開放辦公區
... ... ...
您可以選擇[全部自動重命名]或手動逐一修改。



提示詞 3:

「我剛將 FCU-5F-AC-32 連接到冷水管路上,請根據系統設計參數,自動為其填寫『流量』、『水側壓降』與『風量』這三個實例參數。」

AI回應:


好的。已根據 CHWS-01系統的設計數據,為FCU-5F-AC-32 自動填寫了以下參數:


  • 流量 (Flow):1.5 GPM
  • 水側壓降 (Pressure Drop):12 kPa
  • 風量 (Airflow):800 CMH

    數據已存檔。


提示詞 4:

「檢查所有在『防火牆』圖層上的牆體,並標示出任何直接穿越這些牆體但未放置『防火閘門』族群的風管。」

AI回應:


檢查完成。在 28 道防火牆中,發現 4 處風管穿越違規:


  • 位置 1:3樓,靠近網格 A-5,風管 SA-08
  • 位置 2:3樓,靠近網格 C-8,風管 EA-12
  • ...

    違規位置已在模型中用紅色高亮標示。是否需要自動在這些位置插入預設的防火閘門族群?


提示詞 5:

「將我在2樓建立的『標準病房』模組,連同其內部所有機電配置,完整複製到3至10樓的相同位置。」

AI回應:


指令收到。已將2樓『標準病房』模組(包含 12 個電力插座、4 個燈具、2 個空調出風口及相關管線)成功複製到 3樓至10樓,共計8個樓層。所有元件已根據新樓層自動更新其編號。複製總計 144 個主要元件。


三、檢核 (Checking) 階段

AI角色:全方位審圖專家

提示詞 1:

「對結構與機電模型執行碰撞檢查。忽略所有直徑小於 25mm 的管線與非承重牆的碰撞。將『結構梁柱』與『排水幹管』的碰撞列為『嚴重』等級。」

AI回應:


碰撞檢查完成。共發現 89 個碰撞點,分級如下:


  • 嚴重 (5個):全部為排水幹管與結構梁的碰撞,集中在4樓C區,可能影響結構安全或洩水坡度。[點此查看詳細報告]
  • 警告 (28個):主要為風管與次梁、給水管與消防主管的碰撞。
  • 注意 (56個):主要為電纜架與消防支管的碰撞。

    已忽略 312 個次要碰撞。建議立即處理『嚴重』等級的碰撞問題。


提示詞 2:

「根據台灣『建築技術規則』無障礙設施相關規定,檢查所有無障礙廁所的設計,包括門淨寬、迴轉空間直徑、扶手高度與馬桶中心距牆距離。」

AI回應:


無障礙廁所合規性檢查完成。共檢查 12 間。


  • 門淨寬:全部符合 (> 80公分)。
  • 迴轉空間:10 間符合 (> 150公分直徑),2 間不符合 (WC-GF-03, WC-2F-04)。
  • 扶手高度:全部符合。
  • 馬桶中心距:1 間不符合 (WC-GF-03),目前為 55 公分,超過規範的 45 公分。

    不符合項目的廁所已在平面圖上標示,並附上相關法規條文說明。


提示詞 3:

「找出模型中所有需要手動操作的閥件,並檢查它們前方是否滿足半徑 60 公分的維修空間需求。」

AI回應:


分析完成。在 452 個手動閥件中,發現 21 個閥件的維修空間不足:

閥件ID 位置 前方淨空間 衝突物件
V-CHW-088 5F機房 35 公分 結構柱
V-HW-102 6F管道井 40 公分 熱水管交叉
... ... ... ...
這些位置可能導致日後維修困難。建議調整管線配置或更換閥件位置。



提示詞 4:

「驗證所有消防灑水頭的佈放是否符合 NFPA 13 標準,特別是灑水覆蓋範圍與離燈具、風口等障礙物的距離。」

AI回應:


灑水頭合規性驗證完成。


  • 覆蓋範圍:98% 的區域符合標準,有 5 處角落區域覆蓋不足。
  • 障礙物距離:發現 15 處灑水頭與大型吸頂燈具的水平距離小於規範要求的 1.2 公尺,可能影響灑水效果。

    所有問題點位已生成一份獨立的檢視報告,並在3D模型中建立了對應的視圖。


提示詞 5:

「檢查所有電力盤的負載計算,標示出任何負載率超過 80% 的盤體,並驗證其上游斷路器容量是否匹配。」

AI回應:


電力系統分析完成。


  • 超載盤體:發現 2 個盤體的計算負載率超過 80%。

    • LP-3F-A:負載率 88%。
    • LP-5F-C:負載率 92%。
  • 斷路器匹配:盤體 LP-5F-C 的上游斷路器(MCB)容量為 100A,但其計算負載已達 92A,安全裕度不足,建議升級至 125A。

    建議重新進行負載平衡,將部分迴路移至鄰近負載較輕的盤體。


四、採購與預製 (Procurement & Prefabrication) 階段

AI角色:智慧供應鏈管理者

提示詞 1:

「生成三樓所有給排水系統的詳細BOQ,按管材、管件、閥件、設備分類,並以Excel格式導出。」

AI回應:


好的,正在生成BOQ... 完成。


三樓給排水系統材料清單已生成並導出為Excel檔案。內容包含:


  • 管材:不鏽鋼管(304)、PVC管等,按管徑統計總長度。
  • 管件:彎頭、三通、大小頭等,按規格統計數量。
  • 閥件:閘閥、球閥、蝶閥等,按型號統計數量。
  • 設備:衛生潔具、清潔盆等。

    [點此下載 BOQ_3F_Plumbing.xlsx]


提示詞 2:

「分析模型中所有的鋼結構元件,根據標準鋼材長度(6米),規劃最佳化的切割方案以減少浪費,並生成下料清單。」

AI回應:


鋼結構下料優化完成。


  • 分析元件總數:1,250 件
  • 所需標準鋼材(6米):215 根
  • 預計廢料率:4.8% (相較於未優化前降低了 9.2%)

    已生成每根標準鋼材的詳細切割圖與下料清單,包含編號、長度與切割角度。

[點此下載 Steel_Cutting_List.pdf]




提示詞 3:

「找出此專案中所有指定的進口設備,連接到供應商資料庫,查詢並列出它們目前的預計交貨週期(lead time)。」

AI回應:


正在查詢供應商資料庫... 完成。


以下為主要進口設備的預計交貨週期(自2025年8月27日起計):

設備ID 設備名稱 供應商 預計交貨週期
CH-01 離心式冰水主機 Trane 16 週
P-HW-01 熱水循環泵浦 Grundfos 8 週
VAV-C-01 特殊規格VAV Box Johnson Controls 12 週
**提醒**:冰水主機的交貨週期最長,建議立即啟動採購流程以避免影響總體工期。



提示詞 4:

「將地下室機房內的所有管線,自動拆分為適合在工廠預製的管段(Spool),每段長度不超過6米,重量不超過500公斤,並為每個管段生成獨立的ID與QR Code。」

AI回應:


地下室機房管線預製拆分完成。


  • 原始管線總長:1,850 公尺
  • 拆分後管段數量:325 個
  • 平均長度:5.7 公尺

    已為每個管段生成包含尺寸、材質、焊點資訊的加工圖,並賦予唯一ID(例如 SP-B1-CHW-001)及對應的QR Code。掃描QR Code即可在現場查看其3D安裝位置。

[點此下載預製加工圖冊]




提示詞 5:

「當我指定的 V-101 閥件型號缺貨時,從備選供應商資料庫中,找出三個功能、尺寸、壓力等級和連接方式完全匹配的替代品。」

AI回應:


好的,V-101 型號目前缺貨。已從備選資料庫中找到三個符合所有技術規格的替代品:


  1. 品牌A - 型號 205B: 價格最低,但交期需4週。
  2. 品牌B - 型號 XF-9: 現貨供應,但價格高出15%。
  3. 品牌C - 型號 3040: 價格與原指定品相近,交期2週。

    所有替代品的詳細技術規格書(datasheet)已附加。請確認選擇。


六、施工與建造 (Construction & Execution) 階段

AI角色:數位工地主任

提示詞 1:

「生成從今天 (2025/08/27) 開始,未來一週的4D施工進度模擬動畫,並高亮顯示預計要完成的關鍵任務。」

AI回應:


正在生成未來一週 (2025/08/27 - 2025/09/02) 的4D施工模擬...


[播放動畫]


**本週關鍵任務摘要**:


1. **週三至週四**:完成5樓東側的模板組立。


2. **週五**:完成5樓東側的鋼筋綁紮,並進行勘驗。


3. **下週一**:進行5樓東側的混凝土澆置作業。


4. **下週二**:開始6樓的結構放樣。


請注意,週五的鋼筋勘驗是本週的關鍵里程碑,務必準時完成。



提示詞 2:

「將昨天下午的工地3D雷射掃描點雲數據,與目前的BIM模型進行比對,標示出施工進度超前或落後的區域。」

AI回應:


點雲數據與BIM模型比對完成。


  • 進度符合/超前區域 (綠色):4樓西側的隔間牆已完成 90%,比排程超前 2 天。
  • 進度落後區域 (紅色):4樓東側的風管吊裝僅完成 30%,比排程落後 3 天。主要原因是材料未及時到場。
  • 施工偏差區域 (黃色):4樓南側的一道牆體位置與模型有 5 公分的偏差,請立即複查。

    [點此查看差異分析的3D視覺化報告]


提示詞 3:

「在我手機的AR模式中,顯示我正前方這片天花板上方,所有消防管線與電纜架的1:1精確位置。」

AI回應:


AR模式已啟動。正在將模型疊加至您的實時攝像頭畫面...


好的,您現在看到的:


  • 紅色管線:消防灑水管路
  • 橙色線架:高壓電纜架
  • 藍色線架:弱電信號纜線架

    每個元件上都標示了其ID與高程。您可以點擊任何元件以查看其詳細屬性。


提示詞 4:

「根據明天的施工計畫(包含高空作業與動火作業),自動生成一份施工前安全工具箱會議(Toolbox Talk)的重點清單。」

AI回應:


好的,已生成明日 (2025年8月28日) 的安全工具箱會議重點:


1. **高空作業**:


  • 區域:屋頂層西側 (空調主機吊裝)。
  • 要求:所有人員必須佩戴全身式安全帶,作業半徑下方需設置警戒區,並有專人監護。 \
  • 動火作業
  • 區域:地下二層停車場 (管道焊接)。
  • 要求:必須申請動火許可證,作業區周圍3米內不得有易燃物,並配備至少兩支滅火器。 \
  • 共同注意事項
  • 預計明日午後有雷陣雨,所有戶外電動工具需做好防水。
  • 新開挖的管溝周邊必須設置圍欄。`

提示詞 5:

「我是一名新來的機電工班長,請提供給我安裝 AHU-5F-01 這台空調箱的關鍵步驟、所需工具清單以及相關的參考圖紙編號。」

AI回應:


歡迎!安裝 AHU-5F-01 的資訊如下:


**關鍵安裝步驟**:


1. 確認基礎座的水平與尺寸是否正確。


2. 將機組吊運至定位,注意吊點平衡。


3. 安裝避震器並鎖緊地腳螺栓。


4. 依序連接送風管、回風管、冰水管與排水管。


5. 連接主電源與控制線路。


**所需主要工具**:吊車、鏈條吊索、水平儀、扭力扳手、管鉗、電工工具組。


**相關圖紙**:


* **平面位置**:M-205


* **安裝大樣**:M-502


* **系統圖**:M-003


安裝過程中如有任何疑問,請隨時回報。


七、營運與維護 (Operation & Maintenance) 階段

AI角色:全知全能的設施管理者

提示詞 1:

「使用者回報 8樓801室 空調不冷,請調出該房間所有相關機電設備的即時運轉數據、歷史維修紀錄與相關控制線路圖。」

AI回應:


好的,正在查詢 8樓801室 的相關資訊:


  • 關聯設備:VAV Box VAV-8F-12
  • 即時數據

    • 室內溫度:28.5°C (設定值: 24°C)
    • 風閥開啟度:100%
    • 送風溫度:22°C (異常偏高,正常應為14-16°C)
  • 歷史維修:三個月前曾更換過溫控器。
  • 控制圖號:E-608

    初步診斷:送風溫度異常,問題可能出在上游的冰水供應或 VAV-8F-12 本身的冰水閥門執行器故障。已自動派發工單給中控室,建議優先檢查冰水閥門。


提示詞 2:

「找出大樓內所有已連續運轉超過 6,000 小時且尚未進行濾網更換的送風機(AHU),並生成維修工單。」

AI回應:


查詢完成。發現 3 台AHU符合條件:


  • AHU-ROOF-01 (運轉時數: 6,250 小時)
  • AHU-10F-02 (運轉時數: 6,180 小時)
  • AHU-12F-01 (運轉時數: 6,500 小時)

    已自動為這三台設備生成了濾網更換的預防性維護工單,並排入下週的維護計畫中。工單已發送至維護團隊主管的手持裝置。


提示詞 3:

「比較上一季與本季各樓層的詳細用電數據,找出能源消耗異常增加的區域,並分析可能的原因。」

AI回應:


用電數據比較分析完成。


整體用電較上季增加 8%。其中,7樓東側區域的用電量異常增加了 35%,為最大異常點。


**可能原因分析**:


1. **照明系統**:該區的照明迴路在夜間與週末時段仍有持續用電紀錄,可能是時程控制器或感應器故障。


2. **插座用電**:該區新增了多台高耗能的伺服器設備,但未申報。


3. **空調系統**:該區的VAV Box可能處於持續送風狀態,無法正常關閉。


建議派員優先檢查該區的照明控制盤與插座實際使用情況。



提示詞 4:

「我需要更換 P-B1-HW-02 熱水泵的馬達,請提供它的詳細規格、廠牌型號、備品庫存位置,並顯示其在地下室機房的3D位置導航。」

AI回應:


好的,P-B1-HW-02 熱水泵馬達的資訊如下:


  • 規格:三相, 220V, 5HP, 4極
  • 廠牌/型號:TECO / AEEF-XYZ
  • 備品庫存:位於地下三層的備品倉庫,貨架 C-07,目前庫存 1 件。

    [啟動3D導航]

正在為您規劃從目前位置前往地下室機房 P-B1-HW-02 的最佳路徑... 路線已顯示在您的螢幕上。




提示詞 5:

「模擬如果我們將大樓所有T8螢光燈管更換為LED燈具,每年的預計節電量、節省金額,以及投資回收期會是多少?」

AI回應:


節能改造模擬完成。


  • 更換數量:8,500 支 T8燈管 (38W) -> LED燈具 (18W)
  • 預計年節電量:約 210,000 度 (kWh)
  • 預計年節省金額:約 新台幣 735,000 元 (以平均電價 3.5 元/度計算)
  • 預估總投資成本:約 新台幣 2,125,000 元 (含材料與人工)
  • 投資回收期 (Payback Period):約 2.9 年

    此外,更換為LED還能降低空調的熱負荷,並減少維護更換的頻率。建議可將此方案納入明年度的資本支出預算。

Revit機電樣板建立指南

這不僅是一份文件,更是一個待辦清單。我們將複雜的樣板建立流程拆解為五個關鍵階段,引導您從零開始,打造一個高效、標準化的公司核心資產。


Phase 1: 基礎設定與初始化

此階段是整個樣板建立的基石。在此所做的每一個決策,都將對樣板的可用性、穩定性與可維護性產生深遠的影響。一個穩固的開端是成功的一半。

1.1 選擇起點檔案

選擇一個乾淨、標準的檔案作為基礎至關重要。推薦使用Autodesk原廠樣板(OOTB),以避免繼承不必要的專案「包袱」。

1.2 建立命名慣例

為所有公司標準元素(族群、線型、視圖樣板等)定義一個統一的前綴,如 ACME_。這能輕易區分公司標準與外來元素,簡化長期維護。

1.3 定義核心專案設定

配置全域性的基礎設定,確保一致性。包含:專案單位、物件型式、線粗與線型、鎖點增量等。

1.4 組織支援基礎設施

樣板檔案並非獨立存在。在公司伺服器上建立一個結構化的BIM標準資料夾,存放樣板、族群庫、共用參數檔等核心資源。

📁 BIM_Standards/
┣ 📁 01_Templates/
┣ 📁 02_Library/
┃ ┣ 📁 Mechanical/
┃ ┣ 📁 Electrical/
┃ ┗ 📁 Annotation/
┣ 📁 03_Parameters/
┗ 📁 04_Documentation/

Phase 2: 數據核心 (MEP設定)

這是MEP樣板的技術心臟。此章節定義了模型的「智慧」,決定了元件如何運作、如何連接、以及如何報告數據。

2.1 建立共用參數 (Shared Parameters)

共用參數是確保數據可以在族群、專案、標籤和明細表之間一致傳遞的唯一方法 [1, 2]。建立一個集中管理的 shared_parameters.txt 檔案是樣板製作中最關鍵的步驟 [3]。

關鍵差異:

  • ✓ 共用參數: 可標註、可統計,跨專案共享定義 [2, 4]。
  • ✗ 專案/族群參數: 無法被標籤讀取,或僅限於族群內部 [5, 1]。

2.2 定義系統類型與圖形取代

建立標準化的風管/管路系統類型(如 ACME_SA-Supply Air),並為其設定圖形取代(顏色、線型、線粗)[6, 7]。這是讓所有冰水管自動變藍色、消防管自動變紅色的方法。

2.3 設定管線類型與佈線偏好

為管線類型(如 ACME_Pipe-Steel-Threaded)設定佈線偏好,指定繪製時自動使用的配件(彎頭、三通等)[8, 9, 10]。這是提升建模效率的核心功能。

範例:數據如何串連?

一個看似簡單的「標註醫療氣體管路」需求,背後需要多個核心設定的協同工作。

  1. 建立參數: 在共用參數檔中建立 ACME_ServiceType 參數 [3, 2]。
  2. 載入標籤: 將此參數載入「管標籤」族群,使其能顯示該資訊 [5]。
  3. 指派系統: 將管路指派給預設的「系統類型」,管線自動變色 [11, 7]。
  4. 填寫數據: 在管路性質中填寫 ACME_ServiceType 的值,例如 "Oxygen"。
  5. 自動顯示: 標籤自動讀取並顯示 "Oxygen",明細表也能正確統計 [2]。

Phase 3: 內容策展與管理

本章節討論模型的「建構單元」— 族群。關鍵在於如何策略性地管理這些內容,以在功能性與效能之間取得平衡,避免樣板過於臃腫。

3.1 採納「精簡樣板,豐富資源庫」哲學

避免將所有族群都預載入樣板。一個臃腫的樣板會嚴重影響專案效能 [12]。樣板應只包含最核心、最常用的元素。

應預載入樣板的內容:

  • 註解族群: 標籤、圖框、符號 (檔案小,常用) [13]。
  • 佈線所需配件: 彎頭、三通 (自動佈線必需) [9, 10]。
  • 代表性元件: 1-2種常用設備 (避免啟動報錯)。

存放於外部資源庫的內容:

  • 大量設備族群: 各式水泵、風機、燈具等 [14, 15]。
  • 特殊配件: 不常用的閥件、配件。
  • 廠商提供族群: 需經審核後放入 [16, 17, 18]。

3.2 策展外部族群資源庫

建立一個高品質、標準化、集中管理的網路族群資源庫。所有族群在加入前都必須經過嚴格審核,確保其幾何精簡、參數正確、符合公司標準。

3.3 精通類型目錄 (Type Catalogs)

對於擁有多種尺寸或型號的族群(如燈具、閥件),使用類型目錄。這讓使用者在載入時只選擇需要的類型,能極大地減小專案檔案大小,提升效能 [19, 20, 21]。


Phase 4: 視圖標準化與文件產出

此階段的目標是確保所有專案的產出—無論是圖紙還是數據—都具備一致性、清晰度,並且易於製作。

4.1 建立視圖樣板 (View Templates)

針對所有常見圖紙類型(如:空調平面圖、機房放大圖、施工圖)建立視圖樣板 [22, 23]。這是確保整個圖紙集圖形一致性的最強大工具,能鎖定視圖比例、可見性、篩選器等設定 [24, 25]。

4.2 開發規則式視圖篩選器 (Filters)

篩選器讓圖形表現由數據驅動 [26]。例如,建立一個篩選器,讓所有 ACME_ServiceType 等於 "Medical Gas" 的管路都以綠色粗線高亮顯示,而無需手動修改 [27, 28]。

4.3 自訂專案瀏覽器組織

大型專案中,預設的瀏覽器組織方式完全不夠用 [29, 30]。使用自訂參數(如 View_Sort_Major)來建立類似資料夾的階層結構,讓使用者快速定位視圖 [31, 32, 33, 34, 35]。

- MECHANICAL (依 ACME_ViewDiscipline)
  - HVAC (依 ACME_ViewSubDiscipline)
    - Floor Plan (依族群與類型)
      - L01-HVAC Plan
      - L02-HVAC Plan
  - PLUMBING
- ELECTRICAL

4.4 標準化明細表與圖例

在樣板中預先建立常用的明細表(如設備表、出風口表)與圖例。所有欄位、篩選、排序和格式都已預設好,為每個專案節省大量的重複性工作 [36, 37]。


Phase 5: 部署與生命週期管理

樣板並非一次性的創作,它是一項活的、動態的公司資產,必須進行持續的維護、更新與版本控制。

5.1 部署策略

將最終版的大師級樣板儲存在一個設為「唯讀」的中央網路位置,並透過Revit選項設定為所有使用者的預設路徑,確保所有新專案都從正確的標準開始 [36]。

5.2 建立回饋與迭代機制

建立一個正式的回饋管道,讓專案團隊可以提出改善建議。BIM管理者應定期審閱並將有價值的建議整合到下一個版本的樣板中,保持樣板的生命力。

5.3 教育訓練與文件

提供清晰的文件與必要的教育訓練,指導團隊如何正確使用樣板中的各項功能,特別是自訂參數、瀏覽器組織與視圖樣板等核心特性 [37]。


針對「ChromeOS安裝 .NET 8 SDK」這個主題,以下為優化後的內容架構與說明重點,讓流程更專業、易讀且適合開發者(特別是有CAD開發或Revit插件經驗者[1]):

ChromeOS 安裝 .NET 8 SDK 最佳實踐

1. 前置準備

  • 確認已啟用 Linux 開發環境(Debian 子系統)
  • 更新套件庫與安裝必要工具

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install -y curl wget

2. 下載與執行官方安裝腳本

  • 下載 dotnet-install.sh

    wget https://dot.net/v1/dotnet-install.sh -O dotnet-install.sh
  • 賦予執行權限

    chmod +x ./dotnet-install.sh
  • 安裝 .NET 8 SDK(建議明確指定版本)

    ./dotnet-install.sh --channel 8.0
    如需安裝 ASP.NET Core Runtime,可加上 --runtime aspnetcore 參數。

3. 設定環境變數

  • 臨時生效:

    export PATH="$HOME/.dotnet:$PATH"
  • 永久生效(建議):

    echo 'export PATH="$HOME/.dotnet:$PATH"' >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc

4. 驗證安裝

dotnet --version
  • 顯示 8.x.x 即安裝成功。

進階建議

  • 適用於CAD/工程開發環境:此流程不需 root 權限,適合多用戶或受限環境,並可無縫結合 Revit 插件、CSD 優化等開發場景[1]。
  • AI 整合應用:可利用 .NET 8 SDK 開發與 ChatGPT、Claude 等 AI 服務整合的插件或工具[1]。
  • 多語言支援:如需開發國際化插件,建議同步設置中文/英文語系資源,並注意專業術語(如「柱位銘牌」)的正確翻譯[2]。

重點優化:

  • 流程分明,易於複製執行。
  • 加入永久環境變數設置,減少重複操作。
  • 強調適用於CAD/工程開發與AI整合的場景,貼合實際需求1。
  • 提醒多語言與專業術語處理,提升國際化開發效率[2]。

[1] programming.cad_development
[2] language.translation

🏗️ BIM工具產品化流程表


1. 市場與需求調查

  • 蒐集BIM專案常見痛點、重複作業或人工流程
  • 跟同事、業界朋友討論「最想要哪種工具?」
  • 瀏覽國內外論壇、App Store看熱銷插件功能
  • 初步確認競品與差異化

2. 產品規劃與設計

  • 明確定義插件要解決的「單一痛點」
  • 盤點自己的技術能力,決定開發平台(Revit、Navisworks、AutoCAD等)
  • 畫出簡易流程圖/介面草圖(UI/UX Wireframe)
  • 規劃未來可擴充的功能模組

3. MVP開發(最小可行產品)

  • 先做出基本可用版本(重點功能先實現)
  • 內部測試,優化Bug
  • 先給少數同業試用,收集回饋

4. 包裝與文件製作

  • 撰寫清楚的使用說明(中/英文)
  • 拍攝簡單教學影片(YouTube、B站)
  • 整理更新紀錄與常見問答(FAQ)

5. 行銷與曝光

  • 建立產品官網、部落格、FB/LinkedIn粉專
  • 參加BIM社群、論壇、發表插件實測文
  • 投放EDM(電子報)、Google表單收集意見
  • 準備試用/限時免費活動,吸引早期用戶

6. 上架與販售

  • 上架Autodesk App Store(國際)、自己網站、Gumroad、KKTIX等平台
  • 設定收款(PayPal/信用卡/台灣金流)
  • 依需求規劃單次付費、訂閱制或多版本收費

7. 售後維護與升級

  • 持續回應用戶反饋、修正Bug
  • 依市場需求開發新功能,持續推送更新
  • 建立用戶社群,經營品牌信任度

8. 拓展與升級

  • 開放API/二次開發授權,吸引更多合作夥伴
  • 規劃進階版、企業版或客製開發服務
  • 推出線上課程、顧問諮詢,擴大收入來源

📝【產品化流程表一覽圖】

1. 市場需求調查 ➡️ 2. 產品規劃 ➡️ 3. MVP開發 ➡️ 4. 文件包裝 ➡️
5. 行銷曝光 ➡️ 6. 上架販售 ➡️ 7. 售後維護 ➡️ 8. 拓展升級

🎯 小提醒

  • 不要等「完美」才發布,先做出最小產品、早點收集意見。
  • 工具簡單、實用最重要,解決痛點比什麼都值錢。
  • 別忘了「行銷」和「社群經營」,好產品要被看見才有用戶。

如果你需要Excel格式表單簡報版流程圖範本,或要針對某個階段細部展開,都可以跟我說!
還想要業界成功案例分享嗎?

AI 輔助 BIM 執行計畫(BEP)生成平台


📌 提案目的

建立一套 Web 平台,透過 AI 輔助生成 BIM 執行計畫(BEP),提升文件撰寫效率與一致性,降低人為錯誤,加速標案與專案啟動流程。


🏗️ 背景問題

  • BEP 撰寫耗時、格式不一致
  • 各專案標準不同(ISO 19650 / TSMC / C3...)
  • 缺乏集中式管理與版本追蹤
  • 新人難以上手,學習成本高

🎯 解決方案

開發一套具備 AI 建議功能的 BEP Web 系統:

  • 專案導向填寫流程
  • 選擇專案類型與架構範本(例如 廠房+TSMC)
  • 系統自動載入對應欄位與內容範本
  • AI 提供文字建議、自動補全段落
  • 可下載 PDF / Word / JSON 格式文件

🔧 系統功能模組

  1. 專案建立與範本選擇(廠房 / 商辦 + ISO / TSMC)
  2. BEP 表單填寫與 AI 建議輔助
  3. BEP 範本管理(公司/團隊/個人)
  4. 版本控制與差異比對
  5. 多角色協作:審核 / 評論 / 簽核流程
  6. 文件輸出:PDF、Word、JSON 匯出

🧠 AI 輔助內容

  • 自動填寫標準段落(根據專案類型 + 架構)
  • 提供命名規則、LOD 表格建議
  • 常見錯誤提示與用詞建議
  • 支援雙語轉換(中/英文)

⚙️ 技術架構建議

模組技術備註
前端Vue + Tailwind使用 Vue 3 + Composition API
後端ASP.NET Core / Node.jsAPI + 使用者/專案管理
AI 引擎OpenAI GPT-4 API + LangChain提供自然語言處理與 RAG 架構
資料庫PostgreSQL 或 MongoDB儲存專案/BEP資料
文件輸出DocX + PDFSharp支援版本轉出與下載
登入OAuth2(Google / Azure AD)支援 SSO

📈 預期效益

  • 撰寫時間節省 60% 以上
  • 建立公司標準化 BEP 模版庫
  • 確保專案啟動流程一致與合規
  • AI 輔助加速新手熟悉度,降低訓練成本

💰 開發預估(初期 MVP)

項目工期備註
UI 設計 + 原型2 週含畫面流程圖
前後端開發6 週初版核心功能完成
AI 融合與微調2 週可邊開發邊測試
文件測試與上線1 週包含文件匯出與簡報
合計11 週建議用 Agile 快速迭代