把工程分析、质检、写作和汇报变成可复用命令
面向工程测绘与监测团队的命令行 AI 工作台，也是睿威智测 RAILWISE 三端体系中的 CLI / CI 入口。支持工程数据分析、质量检查、报告写作、飞书集成与跨会话记忆，适合把高频交付流程沉淀成可复用命令。
官网只保留当前可用版本、安装入口和公开能力口径，详细提交记录以 GitHub 仓库为准。
适合直接下载体验；完整安装包列表见下方下载区。
支持 npm install -g railwise-ai 安装与全局更新。
覆盖 Windows、macOS 与 Linux，并提供多架构下载包。
7 个领域专家、19 个专用工具、11 个技能包、5 条 README 公开 SOP 工作流。
把 AI 生成的 Markdown 文档在线转换为 Word，浏览器本地处理，适合快速整理报告初稿。
适合 M1/M2/M3/M4 芯片的 macOS 设备。
railwise-darwin-arm64.zip
适合 Intel 芯片 macOS 设备。
railwise-darwin-x64.zip
适合 64 位 Windows 终端与 PowerShell 环境。
railwise-windows-x64.zip
适合主流 x86_64 Linux 服务器与工作站。
railwise-linux-x64.tar.gz
适合 ARM64 Linux 服务器、工控机和开发板。
railwise-linux-arm64.tar.gz
适合需要更保守兼容性的 Linux x64 环境。
railwise-linux-x64-baseline.tar.gz
适合 Alpine / musl 运行环境。
railwise-linux-x64-baseline-musl.tar.gz
面向普通用户优先推荐 npm；工程研发或内部定制可使用源码方式运行。
与 README 保持一致，适合 Windows、macOS、Linux。安装 Node.js LTS 后即可使用。
npm install -g railwise-ai
railwise --version
railwise
# 更新到最新版
npm update -g railwise-ai安装脚本会自动识别系统与 CPU 架构，默认写入 /usr/local/bin。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/railwise-cn/RAILWISE-CLI/main/install.sh | sh
# 自定义安装目录
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/railwise-cn/RAILWISE-CLI/main/install.sh | RAILWISE_INSTALL_DIR="$HOME/.local/bin" sh适合已经使用 Homebrew 管理开发工具的用户。
brew install railwise-cn/tap/railwise
railwise --version适合二次开发、自定义 Agent / Tool / Command 或参与仓库维护。
git clone https://github.com/railwise-cn/RAILWISE-CLI.git
cd RAILWISE-CLI
bun install
cd packages/railwise && bun link && cd ../..
bun run dev对应 README 的 Windows 零基础步骤：安装 Node.js、设置镜像、安装 CLI、获取免费 GLM API Key。
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g railwise-ai
railwise --version
railwise源码安装时可复制配置模板；npm 安装后首次运行 railwise 会进入设置向导。官网展示模型名采用各平台当前推荐模型族，例如 GLM-5.1、deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash、MiniMax-M2.7 与 kimi-k2.6；实际填写请以对应控制台和 RAILWISE provider 适配写法为准。
cp .railwise/railwise.json.example .railwise/railwise.json
# 编辑 .railwise/railwise.json，填写 provider API Key
railwiseRAILWISE-CLI 支持通过飞书官方 MCP 接入云文档、知识库、多维表格、消息、日历和任务。按引导输入 App ID 与 App Secret 后，配置会自动写入 railwise.json。
railwise feishu按各平台当前推荐模型族展示；也可接入 Anthropic、OpenAI、Google 等付费模型。
以官方控制台套餐为准
DeepSeek deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flashV4 官方模型；旧别名不再推荐
MiniMax MiniMax-M2.7 / MiniMax-M2.7-highspeed以官方控制台套餐为准
Kimi kimi-k2.6 / kimi-k2.5以 Moonshot 官方模型列表为准
以下内容按当前 GitHub README 展示，避免官网指标与仓库文档不一致。
自定义智能体：项目总工、方案、数据、外业质检、内业审核、技术文档、商务专员。
基础测量、基坑自动化监测、变形监测、控制网平差、盾构导向与数据输出工具。
报告编写、数据分析、投标知识、规范速查、监测设计、Word / Excel / 图表设计等知识包。
README 公开业务命令：日报、数据质检、投标、安全巡检、计量支付催款。
chief_manager
任务分发、并行调度、质量闸门控制
solution_architect
监测方案编制、技术路线规划
data_analyst
平差计算、变形趋势分析、预警研判
qa_inspector
原始数据完整性与闭合差审查
qa_reviewer
报告质量终审，具备最高否决权
technical_writer
监测日报、周报、月报撰写
commercial_specialist
投标文件、计量支付
命令在 RAILWISE-CLI 交互环境中输入，当前官网只展示 README 公开的 5 条 SOP 工作流。
读取监测数据，调度 data_analyst 与 technical_writer，生成可复制提交的工程日报。
railwise
/daily-report 宁波轨道交通保护区 2026-05-27 ./data/monitoring.csv交给 qa_inspector 核查数据包完整性、观测程序、闭合差限差与粗差。
railwise
/data-check 二等水准 路线长 1.8km 实测闭合差 1.6mm协调 solution_architect 与 commercial_specialist，生成技术标、商务标和资质响应框架。
railwise
/bid-prepare 宁波某深基坑自动化监测 投标截止 2026-06-15让 qa_reviewer 检查监测项目漏项、报警值、监测频率、术语和数值一致性。
railwise
/safety-check ./docs/监测方案.md 核查 GB 50911 与 GB 50497基于合同节点、已完工作量和回款情况，生成催款函或结算对账单草稿。
railwise
/payment-reminder 项目A 合同额 80万 已收 32万 当前完成 70%从输入需求到产出报告，CLI 把复杂工程任务拆解成可追踪的协同链路。
自然语言 / SOP 命令
Chief Manager
计算 · 检查 · 查询
并行处理
跨会话记忆
日报 · 报告 · 商务函
模板化执行
不是再做一个聊天框，而是把工程分析、写作、质检和交付真正串成可复用工作流。
日报、周报、监测说明、投标材料、催款函反复重写，工程师把大量时间消耗在复制粘贴与格式整理上。
普通聊天式 AI 很难稳定调工具、读文件、记上下文，更难沉淀成企业级的标准流程。
数据分析、质量检查、技术写作、商务输出靠人串联，角色切换频繁，交付速度和质量都难以稳定。
每一项都直接服务工程测绘团队的高频任务。
不是单一聊天，而是角色分工
面向工程测绘场景封装
上下文不会每次从零开始
把外部系统接进来使用
日报、专项分析、商务函自动化
本地开发、企业内控更友好
从开发者体验到企业级协作，CLI 都保持轻量、透明、可扩展。
TypeScript 为主，RAILWISE-CLI / Web / Desktop 三端在同一 monorepo 中演进。
Bun 1.3.9+ 提供快速启动与依赖管理，适合 CLI 场景持续迭代。
Agent、Tool、Command、Skill 都在 .railwise 目录中定义，可按企业 SOP 扩展。