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Agent工作流

星空态势感知

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:satlas
⭐ 14 Stars 💻 TypeScript 📄 未公布协议 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
AI空间态势实时感知
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,星空态势感知 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析
星空态势感知 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

星空态势感知 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览

星空态势感知 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 14
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
未公布
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent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」。

星空态势感知 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
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
# 方式一:npm 全局安装
npm install -g satlas

# 方式二:npx 直接运行(无需安装)
npx satlas --help

# 方式三:项目依赖安装
npm install satlas

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/PremaanshVyas/satlas
cd satlas
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
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
# 命令行使用
satlas --help

# 基本用法
satlas [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const satlas = require('satlas');

const result = await satlas.run(options);
console.log(result);
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
# satlas 配置说明
# 查看配置选项
satlas --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export SATLAS_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 38/100 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

Satlas

Satlas

Real-time space situational awareness, with an AI agent at the front door.

A live, open platform that lets anyone explore what's happening in Earth orbit — every tracked satellite, rocket body, and piece of debris, visualised in 3D and queryable in plain English.

Live demo: satlas.app · Sponsor (also getsatlas.vercel.app) Open the site — 30,000+ tracked objects orbit Earth in real time across their actual altitudes (LEO, MEO, GEO shells visually distinct), fetched from the US Space Force catalog and propagated in a web worker. A real-time cloud layer drapes the globe; a star field from NASA's Gaia DR2 catalog fills the background. Ask: "When does the ISS pass over Melbourne tonight?" — it does real orbital mechanics to answer. Ask: "Show me where the ISS is right now" — it answers and flies the 3D globe camera to the ISS, pulsing it three times. Ask: "Show all Starlink satellites" — it highlights every Starlink dot in violet while dimming everything else. Ask: "How many GPS satellites are tracked?" — reads the live count from the globe, no tool call needed. Ask: "What satellites are overhead right now from Sydney?"_ — it queries the catalog and tells you. Hover any dot for name + altitude. Click to select (multiple selections supported) — see the info card with live lat/lon/altitude/velocity, orbital parameters, and satellite metadata (owner, launch date, launch site). Hit "Ask AI" to query it. Category filter pills toggle entire groups on/off. Cloud layer and Debris toggles in the top-right. Enable the Borders toggle to switch to map mode — country fills, graticule, and country name labels appear; click any country to see which satellites are overhead right now. Open the Pass Prediction panel from any satellite info card — enter or geolocate your position; see every visible pass in the next 24 hours with times, max elevation, and approach direction. The agent remembers conversation context — follow-up questions work. API docs at satlas.app/docs — curl-ready examples for every endpoint. Status: V1 live — custom domain (satlas.app), HTTPS on ALB, ECS Fargate + S3/CloudFront/RDS all deployed, pass prediction for any location, satellite metadata (owner/launch date/site) from Space-Track, public API docs.

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What's working now

  • [x] 3D Earth with real-time cloud layer (clouds.matteason.co.uk, updates ~3h, AdditiveBlending)
  • [x] NASA Gaia DR2 star field skybox — denser and higher quality than procedural stars
  • [x] 30,000+ tracked objects at actual orbital altitudes (LEO/MEO/GEO shells visually distinct)
  • [x] ISS rendered separately with yellow dot; catalog satellites colour-coded by type
  • [x] Dot sizing by type: GEO satellites 1.5× base size, debris 0.6× and dimmer
  • [x] Satellite trails — last 10 minutes of ECEF path on selected satellite, lime→transparent fade
  • [x] Multi-satellite selection tray — click multiple satellites; each gets its own orbit ring; tray chip ✕ removes; card ✕ closes info only
  • [x] Satellite info card — live lat/lon/altitude/velocity + orbital parameters + metadata (country, launch date, launch site, status) from Space-Track
  • [x] Text search — type to find any satellite by name or NORAD ID; keyboard-navigable results
  • [x] Hover tooltip — satellite name + altitude; hovered/selected satellites highlight lime green
  • [x] Category filter pills — Starlink / GPS / Iridium / Debris / Other with instant Uint8Array mask; debris off by default
  • [x] Cloud layer + Debris toggles — show/hide independently from the globe overlay
  • [x] Borders / map mode — dark navy fill, country borders, lat/lon graticule, country name labels; lazy GeoJSON fetch
  • [x] Country click → CountryPanel — shows all satellites overhead (>10° elevation) at that moment, tiered by elevation
  • [x] Search fly-to — selecting a satellite from search flies the camera directly to it
  • [x] AI agent answers questions with real orbital mechanics (skyfield pass prediction, satellite lookup)
  • [x] Agent-driven globe interaction — "show me the ISS" flies the camera and pulses it
  • [x] Agent-controlled category filter — "show only Starlink" applies filter + colours; pill state stays in sync
  • [x] AI category counts — "how many GPS satellites?" reads live counts from globe (no tool call)
  • [x] Multi-turn conversation history — follow-up questions work
  • [x] Find satellites overhead from any location ("what's visible from Sydney right now?")
  • [x] Look up any satellite by name or NORAD ID — live orbital snapshot + globe highlight
  • [x] Melbourne-accurate timestamps (computed server-side, never guessed by the AI)
  • [x] Mobile-friendly layout — 100dvh + safe-area insets so overlays clear browser chrome on iOS/Android
  • [x] Pass prediction panel — geolocate or search any location; next 24h passes with time, duration, max elevation, direction, sky condition (Day/Twilight/Night), satellite illumination status, and visibility score (0–100%)
  • [x] Search dropdown always shows a catalog-name tip — some satellites appear under catalog IDs; try NORAD ID if a name search misses
  • [x] Developer notes panel — "i" button (bottom-right) opens a toggleable panel with notes from the developer; hides when chat is open
  • [x] Public API with docs at satlas.app/docs — 6 endpoints, curl-ready examples
  • [x] Custom domain satlas.app with HTTPS (ACM cert, ALB HTTPS listener, HTTP→HTTPS redirect)

Prerequisites

Install

git clone https://github.com/PremaanshVyas/satlas.git
cd satlas
npm install                  # root deps (Anthropic SDK, satellite.js)
cd apps/web && npm install   # frontend deps

Install Vercel CLI (one-time)

npm install -g vercel

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-25

高质量的AI工作流项目,实时空间态势感知

📚 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
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • 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)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
部署方案
  • Docker:satlas 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • 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)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
👥 适合人群
自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队
🎯 使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

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。

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❓ 常见问题 FAQ
satlas 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Real-time space situational awareness, with an AI agent at the front door.。⭐14 · TypeScript 主要应用场景包括:空间态势监测和分析。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:星空态势感知 的核心功能完整,质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⚠️ 该工具未声明开源协议,不提供直接下载。请访问原项目了解使用条款。
📚 深入学习 星空态势感知
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 satlas
原始描述 开源AI工作流:Real-time space situational awareness, with an AI agent at the front door.。⭐14 · TypeScript
Topics AI空间态势实时感知
GitHub https://github.com/PremaanshVyas/satlas
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/PremaanshVyas/satlas 🌐 官方网站  https://satlas.app

收录时间:2026-05-25 · 更新时间:2026-05-26 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。