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hamzaabduljabbar/analisador-de-desenhos-de-construcao

Habilidade do Claude + scripts Python para analisar desenhos de construção civil que automatiza a divisão de folhas, extração de polígonos e classificação de desenhos para empreiteiros gerais, orçamentistas e gerentes de projeto.

O que é analisador-de-desenhos-de-construcao?

Esta habilidade é uma ferramenta especializada para profissionais da construção civil, como empreiteiros gerais, orçamentistas e gerentes de projeto, que precisam analisar desenhos técnicos de forma eficiente. Ela combina a inteligência do Claude com scripts Python para automatizar tarefas repetitivas como dividir múltiplas folhas de um PDF de desenho em imagens separadas, extrair polígonos e formas geométricas relevantes para orçamentos, e classificar automaticamente os tipos de desenho (por exemplo, plantas baixas, cortes, elevações). O objetivo principal é reduzir o trabalho manual e erros humanos, acelerando o processo de extração de informações críticas de projetos de construção. A habilidade é projetada para funcionar em ambientes onde o Claude e Python estão disponíveis, facilitando a integração em fluxos de trabalho existentes.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add hamzaabduljabbar/construction-drawing-analyzer

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Documentação

O que analisador-de-desenhos-de-construcao faz?

Habilidade do Claude + scripts Python para analisar desenhos de construção civil que automatiza a divisão de folhas, extração de polígonos e classificação de desenhos para empreiteiros gerais, orçamentistas e gerentes de projeto.

Visão Geral

Esta habilidade permite que você processe desenhos de construção em formato PDF ou imagem, dividindo-os em folhas individuais, extraindo polígonos (como salas, paredes, áreas) e classificando cada desenho por tipo (planta, corte, elevação, detalhe, etc.). É particularmente útil para orçamentistas que precisam extrair rapidamente áreas e perímetros para cálculos de custos.

Pré-requisitos

  • Python 3.8 ou superior
  • Bibliotecas Python: opencv-python, numpy, pytesseract (para OCR), pdf2image, shapely
  • Tesseract OCR instalado no sistema (para classificação baseada em texto)
  • Acesso ao Claude (via API ou interface web)

Instalação

pip install opencv-python numpy pytesseract pdf2image shapely

Para instalar o Tesseract OCR:

  • Ubuntu/Debian: sudo apt-get install tesseract-ocr
  • macOS: brew install tesseract
  • Windows: Baixe o instalador em GitHub Tesseract

Uso

1. Dividir Folhas de um PDF Multifolhas

python scripts/split_sheets.py input.pdf -o output_folder/

Isso irá:

  • Detectar automaticamente os limites de cada folha no PDF
  • Extrair cada folha como uma imagem PNG separada
  • Salvar as imagens no diretório de saída

2. Extrair Polígonos de uma Imagem de Planta

python scripts/extract_polygons.py planta.png -o polygons.geojson

Isso irá:

  • Aplicar processamento de imagem (thresholding, detecção de bordas) para identificar polígonos
  • Extrair coordenadas de vértices para cada polígono
  • Salvar em formato GeoJSON para uso em ferramentas de GIS ou orçamento

3. Classificar um Desenho por Tipo

python scripts/classify_drawing.py drawing.png

Isso irá:

  • Usar OCR para ler texto no desenho (títulos, legendas)
  • Analisar características visuais (proporções, elementos repetitivos)
  • Retornar a classificação: 'planta baixa', 'corte', 'elevação', 'detalhe', 'tabela', etc.

Integração com Claude

Você pode usar esta habilidade diretamente com Claude perguntando:

"Analise este desenho de construção e extraia os polígonos das salas, depois classifique cada ambiente."

Claude irá:

  1. Solicitar o arquivo de desenho (PDF ou imagem)
  2. Executar os scripts Python apropriados
  3. Apresentar os resultados em formato legível, incluindo áreas e perímetros

Exemplo de Fluxo de Trabalho

  1. Envie um PDF multifolhas de um projeto arquitetônico.
  2. A habilidade divide automaticamente em folhas individuais.
  3. Para cada folha classificada como 'planta baixa', ela extrai polígonos.
  4. Os polígonos são convertidos em tabelas com áreas e perímetros.
  5. Os dados podem ser exportados para CSV ou integrados a softwares de orçamento.

Limitações

  • A qualidade da extração de polígonos depende da clareza do desenho (manchas, baixa resolução podem reduzir precisão).
  • A classificação por OCR pode falhar se os desenhos não tiverem texto legível ou estiverem em idiomas não suportados.
  • Desenhos muito complexos (com muitos elementos sobrepostos) podem exigir ajustes nos parâmetros dos scripts.

Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests no repositório original.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

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