OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 是什么工具？

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 是一款HTML开发的AI辅助工具。开源n8n工作流：Open multilingual construction cost database for AI Agents - 55K+ work items, 27。⭐148 · HTML

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 如何安装和开始使用？

访问 OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 的 GitHub 仓库或官方网站，按照 README 文档中的步骤安装依赖并运行。通常需要 Python 3.8+ 或 Node.js 16+ 基础环境。

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 是否免费？许可证是什么？

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 完全免费，采用 NOASSERTION 许可证开源发布，任何人都可以免费使用、修改和分发。

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 适合哪些用户使用？

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 主要面向有一定技术基础的用户，包括开发者、数据分析师、AI 工程师等专业人士。

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 的社区活跃度和项目维护状况如何？

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 在 GitHub 上已获得 148 个 Star，处于积极发展阶段，社区在持续扩大。

📄 工具详情 ⚙️ 安装教程 📚 使用教程

能力标签

🤖 Agent 🔄 工作流 🌐 翻译 🐳 Docker 💻 CLI 🔗 REST API 🧬 Embedding 📚 RAG 🖼 视觉 🧠 Claude

🔄

n8n工作流

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR n8n工作流

基于 HTML · 可视化低代码工作流，300+ 服务连接器

英文名：OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR

⭐ 148 Stars 🍴 36 Forks 💻 HTML 📄 NOASSERTION 🏷 AI 7.5分

7.5AI 综合评分

n8nagentic-workflowai-agentsbimcad

⚙️ 配置说明 📺 TG 频道

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用：OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR n8n工作流是一款优质的n8n工作流。AI 综合评分 7.5 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的n8n工作流解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR n8n工作流是基于 n8n 平台的可视化工作流模板。n8n 是目前最受开发者欢迎的开源工作流自动化工具之一，支持自托管部署，同时提供云端版本，通过拖拽式界面连接数百种应用和服务，无需编写代码即可构建复杂的自动化流程。

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR n8n工作流工作流模板封装了特定场景下的最佳实践配置。导入后你无需从零开始搭建——只需根据向导配置必要的 API Key 和账号信息，激活工作流后即可立即运行。这类预制模板特别适合希望快速验证自动化方案可行性的用户，避免在节点连接和逻辑配置上花费大量时间。

n8n 的核心优势在于数据主权：自托管版本的所有数据（包括 Credentials 和执行记录）完全存储在你自己的服务器上，适合对数据隐私有要求的企业和个人用户。AI Skill Hub 推荐通过 Docker 部署 n8n 自托管实例，并将 OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR n8n工作流作为工作流库的起始模板。

📋 工具概览

提供开源n8n工作流，用于构建多语种建筑成本数据库，适用于AI代理，包含55K+工作项，27个星标。

OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR n8n工作流是一款基于 HTML 开发的开源工具，专注于 n8n、agentic-workflow、ai-agents 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars

⭐ 148

开发语言

HTML

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

NOASSERTION

AI 综合评分

7.5 分

工具类型

n8n工作流

Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

提供开源n8n工作流，用于构建多语种建筑成本数据库，适用于AI代理，包含55K+工作项，27个星标。

📌 核心特色

基于 n8n 平台的可视化低代码工作流
支持拖拽式节点编排，将自动化门槛降至最低
内置 300+ 第三方服务连接器，覆盖主流工具生态
支持 Webhook、定时触发、事件驱动等多种启动方式
可导出 JSON 文件，方便团队共享和版本管理

🎯 主要使用场景

定时采集外部数据并自动生成分析报告推送
实现多系统间的数据同步和状态更新通知
构建自动化运维告警和响应处置流程

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 克隆仓库
git clone https://github.com/datadrivenconstruction/OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR
cd OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用

📋 安装步骤说明

访问 GitHub 仓库，下载工作流 JSON 文件
登录 n8n 工作台
点击右上角「导入工作流」按钮
上传或粘贴 JSON 内容
根据提示配置必要的 API Key、账号等参数
激活工作流后即可正常运行

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 查看帮助
openconstructionestimate-ddc-cwicr --help

# 基本运行
openconstructionestimate-ddc-cwicr [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/datadrivenconstruction/OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

// n8n 工作流配置步骤
// 1. 在 n8n 中点击 "Import Workflow"
// 2. 粘贴 JSON 文件内容或上传文件
// 3. 配置必要的 Credentials：
//    - Settings → Credentials → New
//    - 选择对应服务类型填写 API Key
// 4. 激活工作流 (Toggle ON)
// 5. 通过 Webhook 或定时触发器运行

📑 README 深度解析真实文档完整度 90/100 含工作流图查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

DDC CWICR - Construction Work Items, Components & Resources
+ Pipelines n8n for calculating estimates based on descriptions, photos, and CAD (BIM)

<a href="README.md">🇬🇧 English</a> • <a href="README.zh-CN.md">🇨🇳 中文</a> • <a href="README.es.md">🇪🇸 Español</a> • <a href="README.pt-BR.md">🇧🇷 Português</a> • <a href="README.ru.md">🇷🇺 Русский</a> • <a href="README.ja.md">🇯🇵 日本語</a> • <a href="README.de.md">🇩🇪 Deutsch</a> • <a href="README.fr.md">🇫🇷 Français</a>

⚡ n8n Workflows

Choose your input → Get cost estimate

<td align="center" valign="top" width="33%"> <h3>📝 Text</h3> Quick scope-to-estimate from a short description Input: Telegram / chat message Output: Matched work items + estimate <a href="#1️⃣-text-estimator-bot">📖 Documentation</a> <a href="./n8n_1_Telegram_Bot_Cost_Estimates_and_Rate_Finder_TEXT_DDC_CWICR.json"> <img src="https://img.shields.io/badge/Download_Workflow-0A84FF?style=for-the-badge&logo=download&logoColor=white" alt="Download"/> </a> </td>

<td align="center" valign="top" width="33%"> <h3>📷 Photo / PDF</h3> Site photos, scanned BOQ, photo-PDF from the field Input: Image or PDF pages Output: Extracted scope → estimate <a href="#2️⃣-photo-cost-estimator">📖 Photo Docs</a> · <a href="#3️⃣-universal-estimator-bot-text--photo--pdf">📖 Universal Bot</a> <a href="./n8n_2_Photo_Cost_Estimate_DDC_CWICR.json"> <img src="https://img.shields.io/badge/Photo_Workflow-0A84FF?style=for-the-badge&logo=download&logoColor=white" alt="Photo"/> </a>   <a href="./n8n_3_Telegram_Bot_Cost_Estimates_and_Rate_Finder_TEXT_PHOTO_PDF_DDC_CWICR.json"> <img src="https://img.shields.io/badge/Telegram_Bot-0A84FF?style=for-the-badge&logo=telegram&logoColor=white" alt="Bot"/> </a> </td>

<td align="center" valign="top" width="33%"> <h3>🧊 CAD / BIM</h3> Revit / IFC / DWG-based quantification & estimating Input: Model export Output: 4D/5D estimate + breakdown <a href="#4️⃣-cad-bim-cost-estimation-pipeline">📖 Documentation</a> <a href="./n8n_4_CAD_(BIM)_Cost_Estimation_Pipeline_4D_5D_with_DDC_CWICR.json"> <img src="https://img.shields.io/badge/Download_Workflow-0A84FF?style=for-the-badge&logo=download&logoColor=white" alt="Download"/> </a> </td>

</tr> </table>

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🏗️ OpenConstructionERP — Use This Database End-to-End

Open-source ERP that ships this database pre-loaded. Professional BoQ editor, AI-powered photo / PDF / CAD takeoff, 4D/5D planning, dashboards — all running on the 30-track CWICR cost data below.

📋 Ready-Made Work Descriptions for Any System

DDC CWICR provides complete, structured work descriptions that can be displayed in any system or format. Each work item contains all the information needed by different stakeholders:

Stakeholder	What They Get
🏢 Client / Investor	Full cost transparency, resource breakdown, price justification for investment decisions
📊 Cost Estimator	Detailed rates, labor hours, material quantities, equipment costs — ready for BOQ generation
👷 Site Manager / Foreman	Work composition, resource requirements, labor norms for daily planning and execution
🔧 Contractor / Executor	Complete specifications, unit rates, productivity benchmarks for accurate bidding and scheduling

Export to Excel, PDF, HTML, ERP systems, BIM platforms — the structured 85-field schema ensures data integrity across all outputs.

About

DDC CWICR (Construction Work Items, Components & Resources) is an open database for construction cost estimation, covering the full spectrum of construction activities - from earthworks and concrete placement to specialized installation work.

The database draws on sources describing modern construction practices across Eurasia and the Asia-Pacific region, where a unified technical standardization ecosystem serves as a common engineering language for more than ten dynamically developing economies. DDC CWICR represents an effort to harmonize open standards by establishing a single regulatory framework for capital project management in multiple languages.

The structured data can be accessed through tabular formats (XLSX, CSV, Parquet) or queried conversationally via LLM, enabling specialists to integrate construction work descriptions (QDRANT vector database) into automated pipelines and workflows using plain language or concise queries.

Feature previews

AI Photo → Estimate Snap a site photo, GPT-4 Vision builds a BoQ	BoQ Editor Excel-like editor backed by 55 K rates × 30 tracks
PDF Takeoff Auto-extract quantities from architectural PDFs	4D Schedule × BIM Tasks linked to IFC objects, costs flow to dashboards

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DataDrivenConstruction clients and users <a href="https://datadrivenconstruction.io/"> <img src="https://github.com/datadrivenconstruction/cad2data-Revit-IFC-DWG-DGN-pipeline-with-conversion-validation-qto/blob/main/DDC_in_additon/DDC_readme_content/Clients_DataDrivenConstruction_logos.png" width="95%"/> </a>

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📋 Prerequisites

Component	Requirement	Description
[n8n](https://n8n.io/)	v1.0+ (v2.0+ requires [setup](#️-n8n-20-setup-required))	Workflow automation platform for orchestrating the estimation pipeline
[Qdrant](https://qdrant.tech/)	Cloud or self-hosted instance	Vector database for semantic search across construction work items
[OpenAI API](https://platform.openai.com/)	For embeddings (`text-embedding-3-large`)	Generates vector embeddings for BIM elements and cost database matching
LLM API	OpenAI / Claude / Gemini / xAI Grok	AI models for work item classification and estimate generation
[DDC Converter](https://github.com/datadrivenconstruction/cad2data-Revit-IFC-DWG-DGN-pipeline-with-conversion-validation-qto)	`RvtExporter.exe`	Extracts BIM data from Revit models to Excel/JSON for processing

---

🚀 Getting Started

Quick Start - Python — Tabular data & semantic search
Developer Examples — Python, JavaScript, Rust, R, Shell, n8n guides
Integration Use Cases — Entry to Advanced level

⚠️ n8n 2.0+ Setup Required

Starting from n8n version 2.0, the Execute Command node is disabled by default for security reasons. Without the configuration below, workflows using Execute Command (especially CAD/BIM Pipeline) will not work — nodes will show with a question mark or won't be recognized.

Verify Setup

Start n8n
Click + → search for "Execute Command"
If the node appears → ✅ you're all set!

📚 More details: n8n 2.0 Breaking Changes

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📋 Universal Use Cases

No matter which AI tool you choose, DDC CWICR enables:

Use Case	Description
Instant Cost Estimation	Get construction costs from text descriptions or photos
BOQ Generation	Auto-generate bill of quantities from project descriptions
Price Benchmarking	Compare costs across regions and languages
Resource Planning	Calculate labor hours, materials, and equipment needs
Investment Analysis	Deep-dive cost audits with full resource transparency
Multilingual Support	Serve users in 11 languages with localized pricing
BIM Integration	Connect to Revit/IFC for automated 4D/5D estimation
Training AI Models	Use structured data for fine-tuning construction AI

Use Cases

Entry Level - Cost Benchmarking, Price Indexation, Tender Estimation
Intermediate - Localization, ETL/BI Pipelines, CO₂ Calculation
Advanced - AI/ML Training, CAD (BIM) 5D, Deep-Dive Investment Audit

---

Workflows Quick Start

Step 2: Configure Credentials

In the 🔑 TOKEN node, set your API keys:

{
  "bot_token": "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN",
  "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY",
  "GEMINI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_KEY",
  "QDRANT_URL": "http://localhost:6333",
  "QDRANT_API_KEY": ""
}

🌐 API

Pricing Search API — Free REST API for construction pricing
API Endpoints — Search, Languages, Statistics
Code Examples — cURL, Python, JavaScript

🤖 AI Integration

Perfect Fuel for AI — Why this database is ideal for AI
Claude Code & Google Antigravity — AI coding assistants
n8n — Workflow automation
Universal Use Cases — What you can build

⚡ n8n Workflows

n8n Workflows Overview — Choose your input type
Try It Now — Live Demo Bots — Test instantly in Telegram
Workflow 1: Text Estimator Bot — Telegram bot for text input
Workflow 2: Photo Cost Estimator — Web form with AI Vision
Workflow 3: Universal Bot — Text + Photo + PDF
Workflow 4: CAD/BIM Pipeline — Revit/IFC/DWG to estimate
Workflows Quick Start — Setup in 4 steps
n8n 2.0+ Setup — Enable Execute Command node

🏗️ CAD/BIM Pipeline

Prerequisites — Required components
Pipeline Stages — 10-stage processing
LLM Model Selection — OpenAI, Claude, Gemini, Grok
Output Files — HTML & Excel reports
Troubleshooting — Common issues

⚡ n8n — Visual Workflow Automation

Build powerful automation pipelines without coding. Connect DDC CWICR to 400+ apps and services.

Use Cases:

Workflow	Description
Telegram Bot	Users send text/photo → AI extracts work items → Returns cost estimate
Email Automation	Receive BOQ via email → Process with AI → Send formatted estimate
CRM Integration	New project in CRM → Auto-generate preliminary estimate → Update deal value
BIM Pipeline	Export from Revit → Extract quantities → Match with DDC rates → Generate 5D report
Slack Bot	Team asks questions → AI searches database → Returns relevant work items

Quick Start: 1. Download workflow JSON from this repo 2. Import into n8n: Workflows → Import → From File 3. Configure credentials (OpenAI, Qdrant, Telegram) 4. Activate and test

See n8n Workflows section for detailed setup.

---

Integration

n8n Workflows — Detailed Description

Four production-ready workflows for automated construction cost estimation. Each workflow connects to the DDC CWICR vector database via Qdrant and uses AI models for intelligent parsing and matching.

#	Workflow	Input	Best For	Download
1	[Text Estimator Bot](#1️⃣-text-estimator-bot)	💬 Text	Quick estimates from text	[JSON](./n8n_1_Telegram_Bot_Cost_Estimates_and_Rate_Finder_TEXT_DDC_CWICR.json)
2	[Photo Estimator](#2️⃣-photo-cost-estimator)	📷 Photo	Site visits, visual inspections	[JSON](./n8n_2_Photo_Cost_Estimate_DDC_CWICR.json)
3	[Universal Bot](#3️⃣-universal-estimator-bot-text--photo--pdf)	💬📷📄 All	Full-featured production use	[JSON](./n8n_3_Telegram_Bot_Cost_Estimates_and_Rate_Finder_TEXT_PHOTO_PDF_DDC_CWICR.json)
4	[CAD/BIM Pipeline](#4️⃣-cad-bim-cost-estimation-pipeline)	🏗️ Revit	BIM-based 4D/5D estimation	[JSON](./n8n_4_CAD_(BIM)_Cost_Estimation_Pipeline_4D_5D_with_DDC_CWICR.json)

---

4️⃣ CAD (BIM) Cost Estimation Pipeline

File: n8n_4_CAD_(BIM)_Cost_Estimation_Pipeline_4D_5D_with_DDC_CWICR.json

Automated cost estimation from Revit/IFC/DWG models. Extracts BIM data, classifies elements, decomposes into work items, and generates 4D/5D estimates with full resource breakdown.

flowchart TB subgraph INPUT["📁 INPUT
CAD • photos • text description"] CAD["📐 Project Input
(text • photos • RVT / IFC / DWG)"] end subgraph EXTRACT["⚙️ EXTRACTION"] CONV["RvtExporter.exe / CAD Export / ETL"] XLSX["📊 .XLSX
(Raw Elements)"] end subgraph PREP["🔧 DATA PREPARATION"] PREP_AI["🤖 AI: Clean & Classify
headers • types • categories"] end subgraph STAGE_PLAN["📋 STAGES 1–3: Planning"] PLAN["🤖 Detect Project & Phases
new / renovation / demolition
small / medium / large
elements → construction phases"] end subgraph STAGE4["🔨 STAGE 4: Decomposition"] S4["🤖 Decompose Types to Works
'Brick Wall 240mm' → masonry, mortar, plaster"] end subgraph STAGE5["💰 STAGE 5: Pricing"] S5["🤖 Price via Vector DB
OpenAI embeddings + Qdrant
rate_code, unit_cost, resources"] end subgraph STAGE75["✅ STAGE 7.5: Validation"] S75["🤖 CTO Review
completeness • duplicates • missing works"] end subgraph OUTPUT["📤 OUTPUT"] HTML["📄 HTML Report"] XLS["📊 XLS Report"] 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

n8n provides 400+ native integrations with platforms like Google Sheets, Notion, Slack, Airtable, databases (PostgreSQL, MongoDB), cloud storage, and more. Every node in this workflow is modular — you can:

🔄 Swap LLM providers (OpenAI ↔ Claude ↔ Gemini ↔ Grok)
📊 Connect to your ERP or project management system
📁 Export results to any destination (cloud storage, email, dashboards)
🔧 Modify any stage to match your estimation methodology

The workflow is yours to adapt. No restrictions. No licensing fees. Full control.

---

Step 1: Import Workflow

n8n → New workflow → Import from File → Select JSON

📊 Pipeline Stages

The CAD/BIM workflow processes data through 10 stages:

Stage	Name	Description
0	Collect BIM Data	Extract elements from Revit via DDC Converter
1	Project Detection	AI identifies project type (Residential, Commercial, etc.)
2	Phase Generation	AI creates construction phases
3	Element Assignment	AI maps BIM types to phases
4	Work Decomposition	AI breaks types into work items ("Brick Wall" → masonry, mortar)
5	Vector Search	Find matching rates in DDC CWICR via Qdrant
6	Unit Mapping	Convert BIM units to rate units
7	Cost Calculation	Qty × Unit Price for each work item
7.5	Validation	CTO review for completeness and duplicates
8	Aggregation	Sum by phases and categories
9	Report Generation	Create HTML and Excel outputs

---

⚠️ Troubleshooting

Issue	Solution
"Execute Command missing" (n8n 2.0+)	Set `NODES_EXCLUDE=[]` environment variable. See [n8n 2.0+ Setup](#️-n8n-20-setup-required)
"No Excel file found"	Check `path_to_converter` and `project_file` paths
"Qdrant connection failed"	Verify Qdrant URL and API key in credentials
"Rate limit exceeded"	Reduce batch size or add delays between API calls
"No pricing found"	Check if the correct language collection exists in Qdrant
"Telegram webhook error"	Ensure workflow is active and webhook URL is accessible
"Vision API failed"	Verify Gemini or OpenAI Vision API key is valid

---

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-29

英文原文章节由系统翻译为中文摘要，便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。

📌 简介

DDC CWICR 是一个集成了建筑工程工项、组件与资源的专业化平台。通过结合 n8n 工作流自动化技术，该项目能够基于文本描述、现场照片以及 CAD/BIM 模型数据，实现自动化的工程量估算与成本计算，为建筑行业提供结构化的数据支持。

⚡ 功能介绍

项目具备强大的 AI 驱动能力，例如通过 AI Photo → Estimate 功能，用户只需拍摄现场照片，即可利用 GPT-4 Vision 自动构建工程量清单（BoQ）。此外，系统还支持将复杂的建筑描述转化为标准化的结构化数据，适用于多种业务场景。

📋 环境依赖

在使用本项目前，请确保已安装 n8n v1.0 或更高版本（建议使用 v2.0+）。由于项目涉及复杂的 CAD/BIM 数据处理，环境需支持相应的 Python 运行环境及相关依赖库，以确保工作流能够正常执行。

🛠 安装步骤（Docker/pip/源码）

项目提供了多种部署与快速上手方式：包括基于 Python 的表格数据与语义搜索快速启动、针对开发者提供的 Python、JavaScript、Rust 等多语言示例，以及通过 n8n 进行集成。特别注意：在 n8n 2.0+ 环境下，需确保已启用 Execute Command 节点以支持 CAD/BIM Pipeline。

🚀 使用教程

本项目支持从入门级到高级别的多种应用场景。入门用户可以进行成本基准对比（Price Benchmarking）和标书估算；中级用户可利用 ETL/BI Pipelines 进行本地化处理或 CO₂ 计算；高级用户则可将其应用于 AI/ML 模型训练、CAD (BIM) 5D 模型及深度投资审计。

⚙️ 配置说明（含 MCP / env）

在配置阶段，用户需要在 n8n 的 TOKEN 节点中正确设置各类 API 密钥。关键参数包括 Telegram Bot Token、OpenAI API Key、Gemini API Key 以及 Qdrant 向量数据库的 URL 和 API Key，以确保 AI 模块与数据库连接正常。

🔌 API 说明

项目提供了一个免费的 REST API —— Pricing Search API，专门用于建筑价格查询。开发者可以通过标准的 API Endpoints 进行搜索、语言转换及统计数据获取，并支持使用 cURL、Python 和 JavaScript 进行快速集成开发。

🔄 工作流/模块

本项目通过 n8n 实现高度自动化的工作流。用户可以根据输入类型选择不同的 Workflow，甚至可以通过 Telegram 端的 Live Demo Bots 进行即时测试。工作流涵盖了从文本估算机器人（Text Estimator Bot）到照片成本估算机器人（Photo Cost Estimator）的完整链路。

❓ FAQ 摘要

针对常见问题，如在 n8n 2.0+ 版本中找不到 Execute Command 节点，需通过设置环境变量 `NODES_EXCLUDE=[]` 来解决；若遇到“未找到 Excel 文件”的错误，请检查 `path_to_convert` 路径配置是否正确。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-23

该项目提供了一个开源的n8n工作流，用于构建多语种建筑成本数据库，适用于AI代理，包含55K+工作项，27个星标。该项目的质量较高，值得关注。

📚 实用指南（长尾问题）

适合谁

构建多智能体协作系统的 Agent 开发者

最佳实践

Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行

常见错误

API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）

部署方案

云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台

⚡ 核心功能

基于 n8n 平台的可视化低代码工作流
支持拖拽式节点编排，将自动化门槛降至最低
内置 300+ 第三方服务连接器，覆盖主流工具生态
支持 Webhook、定时触发、事件驱动等多种启动方式
可导出 JSON 文件，方便团队共享和版本管理

👥 适合谁

构建多智能体协作系统的 Agent 开发者

⭐ 最佳实践

Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行

⚠️ 常见错误

API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）

👥 适合人群

n8n 平台用户自动化爱好者运维工程师对低代码开发感兴趣的技术人员

🎯 使用场景

定时采集外部数据并自动生成分析报告推送
实现多系统间的数据同步和状态更新通知
构建自动化运维告警和响应处置流程

⚖️ 优点与不足

✅ 优点

+开源自托管，数据安全可控
+节点丰富，第三方扩展便捷
+社区活跃，问题易查易解

⚠️ 不足

−自托管需自行维护服务器和基础设施
−学习曲线相对较陡，初学需耐心
−大规模并发场景对资源要求较高

⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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❓ 常见问题 FAQ

常见问题−

解答

n8n 是什么？需要付费吗？+

如何导入这个 n8n 工作流？+

我没有服务器，能用 n8n 吗？+

工作流中的节点报错「认证失败」怎么办？+

这个工作流支持 n8n 的哪些版本？+

💡 AI Skill Hub 点评

总体来看，OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR n8n工作流是一款质量良好的n8n工作流，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载

📚 深入学习 OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR n8n工作流

查看分步骤安装教程和完整使用指南，快速上手这款工具

⚙️ 安装教程 📚 使用教程

🌐 原始信息

原始名称	`OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR`
原始描述	开源n8n工作流：Open multilingual construction cost database for AI Agents - 55K+ work items, 27。⭐148 · HTML
Topics	`n8nagentic-workflowai-agentsbimcad`
GitHub	https://github.com/datadrivenconstruction/OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR
License	NOASSERTION
语言	HTML

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/datadrivenconstruction/OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR 🌐 官方网站 https://datadrivenconstruction.io/

收录时间：2026-05-14 · 更新时间：2026-05-16 · License：NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR n8n工作流

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简介

DDC CWICR - Construction Work Items, Components & Resources + Pipelines n8n for calculating estimates based on descriptions, photos, and CAD (BIM)

⚡ n8n Workflows

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🚀 Getting Started

⚠️ n8n 2.0+ Setup Required

Verify Setup

📋 Universal Use Cases

Use Cases

Workflows Quick Start

Step 2: Configure Credentials

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