STROLLANE · NYC — Pedestrian Routing Engine
本版本在原有界面上加入真实的步行路线引擎：路线在 OpenStreetMap 步行路网上计算，12 个体验维度评分与 Explore Urban Data 共用同一套定义和版本。架构见 ARCHITECTURE.md，接口和数据契约见 API.md。
Routes are computed by routing/engine.py on the Manhattan OSM pedestrian graph and scored with the same 12 experience scores Explore shows, transferred to OSM edges through a LION–OSM match table. Scores are relative ranks within Manhattan, not calibrated measurements.
Run / 运行
- 解压，进入
STREETWISE_NYC_v04 文件夹。
- Terminal 运行
python3 server.py；Mac 也可运行 bash START_HERE_MAC.command。
- 打开 **http://127.0.0.1:8080**。保留终端窗口。
- 真正的 LLM 自然语言解析需服务端配置
OPENAI_API_KEY，可选 OPENAI_MODEL。不要把 key 放进 JS。未配置时使用明确标注的有限 Local Preview。
No Python packages are required to run the server; rebuilding the OSM graph needs OSMnx (scripts/build_pedestrian_network.py). The built routing data ships in data/pedestrian/. An internet connection is required for MapLibre/CARTO assets, Open-Meteo and OSM POIs. Public APIs can rate-limit or fail; no route is fabricated on failure.
STREETWISE_single_file_demo.html includes the real pilot snapshot and current application code. Opening it directly supports the pilot interface but does not provide the LLM or POI server endpoints; use server.py for the complete supported setup. It is not a fully offline map.
Try the full flow / 完整交互检查
- 顶部切换 Navigate / Explore Urban Data。地图只有一个 MapLibre 实例。
- 点击 Explore Urban Data：13 张全曼哈顿街段地图（Overall Experience + 12 个维度），约 10,500 条街段，蓝 = 低、黄 = 高、灰 = N/A。整岛缩放下即可悬停（显示街名与当前评分）和点击；点击会高亮街段并打开 Street Segment Inspector：显示 Segment ID（LION physicalid，重建后保持稳定）、街名、长度、当前维度评分及其全部子指标（原始值、单位、计算方法、数据来源）；Overall 视图显示全部 12 个维度评分、综合方法与数据覆盖率。切换视图时地图与 Inspector 同步。缺失数据显示 N/A，不填充。评分是曼哈顿内部的百分位排名（原始代理量），不是校准后的体验评分。Explore 与 AI Journey 相互独立（Explore 中不显示路线、起终点和 POI）。数据由
python3 scripts/build_manhattan_streets.py 生成到 data/manhattan-streets.json；server.py 启动时若数据超过 30 天（STREETWISE_REFRESH_DAYS，设为 0 关闭）会在后台自动重建。
- 在 Navigate 模式下展开 Street evidence，选择 Nature 或 Architecture，切换 Street evidence / Original points / Validated score。前两项显示实际记录或代理量；Validated score 明确显示 NULL，不伪造分数。
- 点击街段，查看 ID、原始证据、来源、年份与方法。勾选/取消 Trees、Landmarks、Experience、Coverage、POIs。Navigate 下路线强制保持可见；Explore 可关闭 Routes。
- 默认 Bryant Park → Rockefeller Center，输入
I want a greener walk with interesting architecture.，点击 Plan My Walk。服务器上的路线引擎在 OSM 步行路网上生成最短、最佳体验和替代路线，按你的偏好排序。
- 右侧 Route Intelligence 显示每条路线的距离、时间、绕路比例、个性化得分、12 维评分、数据覆盖率和排序说明；“Compare routes” 并排比较；“Route edges” 列出路线经过的 OSM 边。点击地图上的路线路段打开 Route Edge Inspector（OSM Edge ID、匹配的 LION 路段、评分与来源）。
- 输入后续需求，或打开偏好 Slider 并改变权重。系统重新请求路径及数据并排序，保持视角；若最佳路线几何未变，解释其仍是当前可行候选中的最佳。
- 点击 GPS：允许、拒绝、超时分别显示状态；再次点击连续定位可停止。GPS 为起点、定位精度 ≤60 m 且偏离路线 >60 m 时请求重规划。仅前台定位，无语音或逐转向导航。
- 放大到局部范围，点击 Analyze current view 进行实时分析。过大的区域、失败或不完整数据不会生成评分。
- 导出 sections GeoJSON，再通过保留的 Kepler.gl Studio 入口导入。GeoJSON 包含 12 个 NULL score 字段和真实代理量。
Data / 数据
真实快照检索时间与来源 URL 均在 data/pilot.json：667 条 NYC Street Centerline 记录、3,177 条官方树木记录、186 条 LPC 地块记录。Nature 只计入 3,025 条 Alive 树木，Dead / Stump 排除。镜像树木源发现字段损坏，已替换为 NYC Open Data 官方 Socrata 接口。
The tree census is from 2015, not a live vegetation inventory. LPC and centerline observation years are unspecified in the source snapshot; retrieval time is not substituted for observation year. The 477 interior street sections exclude the 75 m bounding-box margin; this is a Midtown pilot, not complete Manhattan experience coverage. NYC centerlines are not automatically walkable graph edges.
Navigate: Urban Data Layers / 路线周边城市数据
- 地图左下角 Urban Data Layers（默认收起）按真实数据集分为 10 类（街道与步行设施、自然、建筑、历史文化、餐饮商业、交通安全、环境、公共交通、公共服务、滨水与公共空间），不是按 12 个体验维度。原有 59 个静态数据集默认开启；新增索引数据按用途设置默认值（犯罪密度在请求该目标时自动开启），并按缩放级别聚合；提供 All on / All off、类别开关（部分开启时为半选状态）、单个数据集开关、搜索、透明度和计数。未接入的标为 Not connected · available / Not connected · no dataset，并说明原因。
- 每个数据集的状态互相区分：Loaded · N within 100 m / No nearby features / Loading / Error / Zoom in to load；失败不会显示为 0。还没有规划路线时，数据按当前地图视野显示，规划路线后自动切换为路线两侧。全岛视野下只加载稀疏数据集（公园、地标、车站等），密集数据集（树木、建筑、人行道等）提示放大后加载；瓦片请求最多 12 个并发。
- 范围：Along selected route（所选路线两侧 50/100/200/500 m，仅影响显示，不改变评分）或 Current map view。切换路线时保留已开启的图层并重新筛选。
- 点击数据要素打开 Urban Feature Inspector（真实字段、缺失为 Not Available、来源、时间范围、更新日期、与路线的距离；事故/投诉标注为历史记录）。点击路线路段打开 Street Segment Evidence（OSM Edge ID、LION 路段或 Unmatched、附近数据的数量/密度/最近距离/覆盖率，以及现有评分指标）。右侧 Route Urban Data 汇总路线周边的真实要素数量，点击即在地图上显示。
- 原有图层是静态文件（
data/layers/catalog.json + 1 km 瓦片），GitHub Pages 可直接读取；新增城市级图层由后端索引按视野查询，限制记录数与响应大小。重建：python3 scripts/build_urban_layers.py（需要 OSMnx/pyproj，约 3 分钟）。
- 步行时间：默认 60 分钟，滑块 10–60，自定义更大值时滑块自动扩展；该值原样作为路线引擎的硬约束。
Cartographic design system / 地图设计系统
全部数据同时开启时地图仍保持统一、清晰。规则写在 urban-style.js（设计 token），由 urban-layers.js 使用：
- 唯一强调色：所选路线是地图上唯一的青柠色（
#d8f365，带深色描边光晕），位于所有数据之上；备选路线为低对比灰色虚线；起点/终点为精确的小圆点。tests/urban-style.test.cjs 检查没有任何数据颜色接近路线色。
- 语义色系（为深色底图调校、低饱和）：街道 蓝灰 · 建筑 深中性灰 · 公园/树木 柔和绿 · 历史文化 淡紫 · 餐饮商业 琥珀 · 公共设施 青绿 · 交通 冷蓝 · 安全 珊瑚 · 环境 连续色带。同类数据集在同一色相内微调明度（
shade()）。
- 按几何与层级组合，而不是每个数据集一套图层：建筑、绿地、铺装、历史街区、地标、线、噪声、树木以及每个类别一个点图层（约 63 个固定图层，原先约 240 个）。图层按层级锚点排序：面 → 线 → 环境 → 树 → 点 → 标签 → 路线。同一建筑在多个建筑数据集中只画一次；通用的 Activity places 不再重复画出已由具体数据集画出的地点。
- 建筑主题（一次一个填充主题）：Neutral / Height / Age / Land use（PLUTO 地块）。环境主题（一次一个连续表面）：311 噪声投诉密度，带单位/年份/来源；空气质量、热岛、洪水风险列出但标为 not connected。
- 四个缩放层级：City（<13，点按类别聚合为带数字的环）· Neighborhood（13–15）· Street（15–17，人行道/斑马线/建筑轮廓出现，聚合拆开）· Detail（≥17，名称标签）。街道设施类点（坡道、信号等）视觉权重更低；离路线越远的记录越淡。
- 动态图例（可折叠，手机上默认收起）：只显示当前地图上真正可见的符号，并说明聚合、概括化和当前主题。
- 点击：路线路段优先（Street Segment Evidence），其次是最上层的数据要素（Urban Feature Inspector）；聚合环点击后放大展开。
Live navigation, route QA and data registry / 实时导航、路线质检与数据登记
| 功能 | 状态 |
|---|
数据集登记表 data/registry.json（scripts/build_registry.py：103 个数据集，记录数、有效几何、重复、缺失字段、许可、发布方更新时间、新鲜度、接入状态，全部从实际文件统计） | Implemented & Tested |
规范地点模型与实体消解（build_place_index.py：canonical ID、provider IDs、步行接入距离、数据质量、冲突字段、LPC 地标与 OSM 关联；同名且同地址或 60 m 内才合并，同楼不同商家保留） | Implemented & Tested |
| 菜品证据四级：Confirmed Menu Match / Probable Match — Review Needed / Unverified / Not Found in Checked Sources；HTML 与 PDF 菜单，图片菜单不做 OCR（Unverified） | Implemented & Tested |
| 菜单抓取 SSRF 防护：只读地点索引中的官方网站；仅 http/https 和标准端口；DNS 解析后必须是公网地址并固定连接该 IP；每次重定向重新校验；大小、页数、超时限制；robots.txt；每客户端限流（菜单 10 次/分钟） | Implemented & Tested |
路线质检：每条路线和行程返回 validation（几何、步行网络、必经站点、站点入口、时间、距离、菜品证据、数据覆盖、警告、阻断问题、版本、时间），有阻断问题时禁止开始导航 | Implemented & Tested |
逐转弯指令 routing/maneuvers.py：只基于所选路线的有向边和路网拓扑；无其他可走方向的弯道不播报；人行横道直行不播报；名称来自 OSM、LION（标注为推导）或路的类型；近距离转弯合并；数据断裂给出低置信度提示而不是猜测 | Implemented & Tested |
可恢复的导航会话：route_signature + 有序边 ID；服务器重启后可用快照重建，版本不一致时拒绝并要求重新规划；浏览器 sessionStorage 仅保存路线和进度（6 小时，不保存 GPS 轨迹） | Implemented & Tested（浏览器刷新恢复：Implemented, Not Device-Tested） |
实时导航 nav-engine.js：13 个状态的状态机、窗口化地图匹配（精度、步行速度、方向、防跳点、防倒退）、沿路线的转弯距离、去重的提前/接近/立即提醒、多信号偏航判断、站点到达需用户确认 | Implemented & Tested（14 个可重放 GPS 场景） |
导航界面 nav-ui.js：大号转弯卡片、蓝色定位点、精度圆、仅在有可信方向时显示的方向扇形、北向/航向向上、拖动后暂停跟随并可 Recenter、剩余距离/时间/站点、语音（中/英）、暂停/退出、偏航重算（保留剩余必经站点，限频，失败保留原路线并可重试）、Navigate to Start / 从当前位置重新规划 | Implemented, Not Device-Tested（浏览器内用模拟 GPS 测试） |
| Explore 分析：分布统计、两个维度对比（Spearman ρ）、维度背后的数据集、维度搜索、重置视图；检查器显示归一化方法、数据版本和来源 | Implemented & Tested |
| Explore 中显示城市数据图层（目前只在 Navigate 中） | Partial |
真实设备测试计划（Not Tested — 需要实体设备和户外步行）： iPhone Safari、Android Chrome、桌面 Chrome。逐项检查：定位权限、方向权限（iOS 需点击后授权）、精度圆、方向扇形、地图跟随、转弯指令、语音、锁屏和后台（浏览器可能暂停定位，属于平台限制）、断网、Recenter、暂停/继续、到达。屏幕常亮使用 Wake Lock API（支持的浏览器才有效）。本项目不具备 Google Maps 等级的可靠性，也不知道实时施工或封路。
AI Discover My Walk / 城市漫步发现与多站点路线
游客不需要知道目的地，只要说出想看什么、想吃什么、住在哪里、有多少时间、能走多远。
| 功能 | 状态 | 说明 |
|---|
| 全纽约地点搜索（起点、终点、酒店、添加站点共用） | Implemented | places.js：Photon（OpenStreetMap POI）+ NYC GeoSearch（NYC Planning 官方地址/场所，五大区），输入 2 个字符起查询，300 ms 防抖，可取消请求，旧请求不会覆盖新结果，键盘/鼠标/触摸，加载/无结果/错误状态，显示 GPS 直线距离（标明为直线），选中后绑定来源 ID 和坐标；手动改名即清除坐标。Mapbox Search Box（/suggest + /retrieve）已接好，仅在配置公开 token 后启用（Blocked：未配置）。 |
| 道路交叉口搜索 | Partial | 两个免费服务对 “5 Av & 42 St” 这类交叉口支持有限；可用地图点选（附反向地理编码）。 |
| 地点发现（景点、博物馆、历史建筑、公园、购物、餐饮、酒店、药店、超市、医院、ATM/银行、公共卫生间、行李寄存） | Implemented（仅 Manhattan） | data/places/（scripts/build_place_index.py）：OpenStreetMap Overpass 快照 + NYC LPC 地标 + NYC 公共卫生间开放数据，只收录离步行路网 150 m 内的地点（共 13,300+ 条），每条有来源 ID、名称、类别、地址、坐标、网站、营业时间、来源和数据时间。“著名程度”使用 Wikidata 条目的维基百科语言版本数（帝国大厦 125），而不是名称相似度。行李寄存在 OSM 中只有 1 条，这是数据缺口。 |
| 自然语言理解 | Partial | 配置 LLM Key 后，/api/interpret 输出结构化 journey（兴趣、指定地点、餐饮/菜品、服务、酒店、起终点、步行时间、总时长、距离），未知字段为 null，模型不得输出坐标、菜单或价格。线上是否启用以 /api/status 为准；真实 AI 失败或未配置时使用明确标注的 Limited Local Preview。 |
| 多轮对话状态 | Implemented | 每轮合并而不清空：起点、酒店、站点、餐饮、终点方式、时间和距离都会保留；“再加一个博物馆”、“延长到 180 分钟”只改对应项。 |
| 多站点路线规划 | Implemented | /api/itinerary（routing/itinerary.py）：地点吸附到 OSM 步行路网 → 真实路网距离矩阵（每个地点一次 Dijkstra） → 必经点 ≤ 7 个时精确枚举顺序与候选，否则最便宜插入 + 2-opt（标注为启发式，不保证最优） → 可选站点按“价值/新增分钟”贪心插入，且不超出预算 → 每段用体验加权代价路由并拼接成一条连续路线。必经点不会被静默删除，超出预算时返回“不可行”和原因。支持往返、回酒店、指定终点、开放终点和用户指定顺序。 |
| 步行与停留时间 | Implemented | 默认最大步行时间 100 分钟（快捷 60/100/120/150/自定义）；最大步行距离默认不设（2/5/8/10 km/自定义，km/mi 切换）；可选总时长 = 步行 + 停留。停留时间为估计值，明确标注且可修改。“我有两个小时”= 总时长 120 分钟。 |
| 餐厅与菜单核验 | Partial | 先找真实店铺（OSM 菜系/drink 标签只作为线索），再用 /api/menu/verify 读取该店官方网站（优先 website:menu），遵守 robots.txt，单次用户操作最多读 3 页。三种状态：Verified on Menu（菜单页上找到，附价格和来源链接）/ Unverified / Not Found in Available Sources。没有接入有授权的菜单 API；菜单上有不代表当天有货。 |
| 酒店 | Implemented | 酒店属于同一个地点搜索；“My Hotel”可作为起点、终点或搜索中心；名称有歧义时列出真实候选让用户确认；只有勾选“Remember on this device”才保存在本浏览器。只是搜索，没有实时房态、价格或预订。 |
| 生活服务 | Implemented | “附近找”只列出地点，不改路线；“沿途找”按真实路网绕路时间排序（/api/detours）；“先去存行李”作为必经站点。营业状态来自 OSM 营业时间，不推断一定开放。 |
| 语音输入 | Partial | 浏览器 Web Speech API（中文/English），转写结果进入同一输入框，可编辑后发送，与文字使用同一套解析和规划。没有服务器端语音服务；不支持的浏览器会禁用麦克风并提示。真实麦克风识别未在自动化测试中验证。 |
营业时间：opening-hours.js 只在 OSM 写法能被确定解析时判断“到达时是否营业”，否则显示“未知”。
NYC tourism intelligence / 城市旅游信息与证据推荐
Data coverage and quality are measured, not estimated: python3 scripts/build_registry.py && python3 scripts/build_audit_report.py writes data/registry.json, DATA_AUDIT_REPORT.md and data/audit.json. Every dataset has a class (static_urban, periodic_poi, on_demand_business, realtime_availability), an update frequency and known limitations. python3 scripts/build_inspections.py refreshes the NYC DOHMH permits (five boroughs, server-side data/inspections/dohmh.json.gz).
| API | Purpose |
|---|
GET /api/places/search?lat&lon&categories&radius_m&q&cuisine&include_closed | Canonical places near a point. Manhattan: discovery index (OSM, LPC, NYC restrooms, DOHMH, Wikidata, DOF hotel lots). Other boroughs: DOHMH food permits, routing_coverage: search_only. |
GET /api/places/<id> | Canonical place with a restaurant / hotel / attraction / service extension, data_sources and a rule-based quality_status (verified, unverified, limited_data, closed). |
GET /api/places/<id>/ratings | Ratings per provider (Google Places, Yelp Fusion, Foursquare), never blended, held 15 min in memory only. Without keys: blocked_by_provider_access. |
GET /api/hotels/<id>/rooms?checkin&checkout&guests | Room types, prices and availability need a lodging partner API (Booking.com Demand, Expedia Rapid). None is configured: blocked_by_provider_access, no rooms. |
POST /api/recommend/food | Requested item → discover → hard filters (DOHMH closure, closed at arrival, unreachable, detour limit) → official-menu evidence → detour → rank → explanation in four parts: verified facts, derived metrics, rule-based interpretation, unknowns. |
Provider keys (GOOGLE_PLACES_API_KEY, YELP_API_KEY, FOURSQUARE_API_KEY, BOOKING_DEMAND_API_KEY, EXPEDIA_RAPID_API_KEY) are read only by the Render backend; /api/status reports which are configured as booleans. Rate limits per client per minute: places 60, ratings/rooms 20, recommendations 6. No third-party page (Google Maps, Yelp, Booking.com) is scraped.
| Feature | Status |
|---|
| Data audit report, dataset classes, update policy | Implemented & Tested |
| Five-borough coverage | Partial — food places (DOHMH) in all five boroughs, search only outside Manhattan; attractions, hotels and routing stay Manhattan |
| Canonical place model, entity resolution (name + distance; branches stay separate) | Implemented & Tested |
| DOHMH health grade and closure status on restaurant cards | Implemented & Tested |
| Restaurant ratings and review counts | Blocked by Provider Access (adapters tested with recorded responses) |
| Menu items | Partial — item evidence from the official website only (Verified / Probable / Unverified / Not Found); no menu API |
| Food recommendation pipeline with evidence sections | Implemented & Tested (locally); Not Production-Tested |
| Restaurant / hotel / attraction cards with confidence labels | Implemented, Not Production-Tested (checked in a local browser) |
| Hotel stars (OSM) kept apart from guest rating | Implemented & Tested; guest rating Blocked by Provider Access |
| Hotel room types, prices, availability, money budget | Blocked by Provider Access |
| Hotel-based walks (start or return to My Hotel) | Implemented & Tested |
| Attraction opening hours, closed-at-arrival and closing-during-visit checks | Implemented & Tested (OSM hours incl. dated closures; anything else is "unknown") |
| Admission and reservation | Partial — OSM fee / charge / reservation tags; amounts are rarely mapped |
| Current exhibitions, live crowding | Not Implemented (no authorised source) |
Weather-aware routing / 天气感知路线
天气是独立的动态上下文，不是第 13 个维度，也不改变 12 维静态评分。
- 数据（
weather.js，全站只请求一次，15 分钟刷新，地图移动不会触发请求）：Open-Meteo 预报 API（无需 Key；current 为 15 分钟模型状态，hourly 为预报，不是站点实测）+ 美国国家气象局 NWS 当前警报。获取温度、体感温度、湿度、降水、降水概率、风速风向、天气类型、时间戳；显示来源、更新时间和过期状态（45 分钟后标为 stale；引擎拒绝 180 分钟以上的数据）。请求失败或离线时状态为 unavailable，路线照常计算。
- 步行时段：按“现在出发 + 最大步行时间”覆盖的预报小时取最不利值（最高体感温度、最大降水概率、最大风速、是否白天）。
- 路线成本（
routing/weather.py + routing/engine.py）：边成本 = 原有成本 + 系数 × 热度 × 暴露度，仅在以下条件同时满足时启用：体感温度 ≥ 27 °C（NWS “Caution”，32 °C 时达到满值）、步行时段在白天、有空间证据。暴露度 = 1 − 树木覆盖代理值（行道树密度，150 棵/km 为满值，约曼哈顿第 90 百分位；或与公园相邻的比例）。**这是树木覆盖代理变量，不是实测遮阴。**无证据的边取全网中位数（中性，不当作最差）。原有候选路线完全不变，另加一条 “Cooler Route (tree-cover proxy)” 候选；排序再减去 20 × 热度 × 暴露长度占比。用户明确要求更凉快或更遮阴时，权重 ×2。所有系数都在 CONFIG 中，并附理由；响应会回传 config_version。
- 雨、风：没有有顶步道、脚手架、积水或街道风环境数据，因此只做提醒，不改变路线，也不声称某条路更干或更避风。
- 四种状态分开显示：Weather Data Available / Weather Context Applied / Weather Routing Active / Weather Routing Unavailable。响应中的
weather_routing 记录天气是否进入计算、原因，以及对推荐的实际影响（与不考虑天气时的推荐相比：是否改变、多花几分钟、暴露减少多少）。Route Intelligence 和对话只复述这条记录。
- AI Journey：识别 “cooler / too hot / shade / 凉快 / 阴凉” 等（热度项 ×2，不改其他偏好）、“consider today's weather”（使用天气）、“Is my route comfortable in this weather?”（根据数据回答，不重新规划）。LLM 模式下，预报作为上下文传入，输出新增
weather 字段。
- 界面：Navigate 地图左上角是紧凑的天气标签，展开后显示当前天气、步行时段预报、NWS 警报、天气路线状态、开关、刷新，以及天气变化后的 “Recalculate” 按钮；点击地图即收起，Explore 中隐藏。右侧新增 “Weather & your walk”：天气状况 / 对步行的影响 / 天气路线说明。
- 重新规划：只有天气等级发生变化时才提示重新计算，例如热度档位、白天黑夜、雨或风提醒；数值小幅波动不会提示，也不会自动切换路线。
Files / 文件
routing/engine.py: pedestrian routing engine — graph loading, snapping, A*, candidate routes, route scores, personalized ranking, navigation progress.server.py: existing APIs plus /api/routes, /api/edges/…, /api/segments/…, /api/routing/status, /api/navigation/progress; gzip, data auto-refresh.route-client.js: AI Journey ↔ engine adapter, Route Intelligence (cards, 12-dimension profile, comparison, ordered edges), route-edge inspector, GPS progress.explore-map.js: Explore Urban Data (13 maps, segment inspector). app.js, center-map.js: existing shell, preferences, map, Street evidence panel.scripts/streetwise_indicators.py: shared indicator definitions and measurement. build_manhattan_streets.py: LION scores. build_pedestrian_network.py: OSM graph. match_lion_osm.py: matching + edge scores.data/manhattan-streets.json, data/pedestrian/: built data. data/cache/: raw downloads (safe to delete).nav-engine.js: navigation engine (map matching, state machine, alerts). nav-ui.js: live navigation UI, voice, re-routing, session. explore-analytics.js: Explore distribution / comparison / dataset details. routing/validation.py: route QA. routing/maneuvers.py: turn-by-turn maneuvers. scripts/build_registry.py → data/registry.json.places.js: NYC-wide place search (Photon + NYC GeoSearch + optional Mapbox) and the shared autocomplete. journey.js: AI Discover My Walk state, agent tools, local journey parser, itinerary planning client. journey-ui.js: journey panel, My Hotel, map waypoints, Your City Walk. voice.js: Web Speech input. opening-hours.js: OSM hours check. routing/itinerary.py: multi-stop planner + detours. routing/menu.py: official-website menu verification. scripts/build_place_index.py → data/places/.weather.js: shared weather context (Open-Meteo + NWS, walk window, routing snapshot). weather-ui.js: Navigate weather status, Route Intelligence weather section, weather chat answers. routing/weather.py: weather assessment, coefficients, tree-cover exposure.urban-style.js: cartographic design tokens (colours, zoom tiers, point/line/building/environment styles). : dataset catalog panel, composition into grouped map layers, themes, dynamic legend, static tile loading, map layers, Urban Feature Inspector, Street Segment Evidence, Route Urban Data. : shared geometry (projection, corridor, nearest, coverage). : API base + . : reference implementation for tests. : datasets → catalog + tiles.
Automated checks / 自动测试
node tests/spatial.test.cjs
node tests/real-route.test.cjs
node tests/urban-geo.test.cjs
node tests/urban-style.test.cjs
node tests/weather.test.cjs
node tests/places.test.cjs # LIVE=1 node tests/places.test.cjs calls the real providers
node tests/opening-hours.test.cjs
node tests/nav-gps.test.cjs # 14 replayable GPS tracks on a real route
python3 -m unittest discover -s tests -p 'test_*.py' # includes the routing engine end-to-end tests
python3 -m unittest tests.test_tourism # datasets, places, hours, providers (stubbed), scenarios A–F, endpoints
# Install jsdom separately for DOM integration tests:
npm install --prefix /tmp/streetwise-test jsdom
JSDOM_PATH=/tmp/streetwise-test/node_modules/jsdom node tests/dom.test.cjs
Browser scripts require Playwright and a supported Chromium installation. CHROME_PATH may specify its executable. The cartographic redesign was checked visually in a real browser (MapLibre/WebGL, 1440×900 and 375×812): route/street/city/detail zoom, height, age and land-use building themes, Current map view in dense Midtown, clicks on data points and route segments, Explore round trip. Real hardware GPS and touch gestures on a physical phone were not tested. DOM tests do not prove rendered map interactions.
Indexed NYC evidence / 城市级索引数据
本次扩容的来源、实际记录数、字段缺失率、时间范围与“用于选路 / 仅供地图背景”角色分别见 城市数据清单、扩容审计报告 和 data/urban/inventory.json。完整已有清单仍在 data/registry.json，总记录数不能视为去重后的商家数。
- NYPD 历史及 Current YTD 投诉：独立的 Historical Reported Complaint Density 目标，支持高/低偏好、日期（结束日期不含当天）与事件类型。不是犯罪发生率或实时个人风险；不改变 Access & Safety 的交通安全定义。
- 官方水体边界：真实路网边的水体邻近比例参与候选生成与排序；“改为避开河边”会替换偏好并重算。包含湖泊和海岸水体，不代表可见水景或已核验的公共入口。
- 当前 Forestry Full-structure 树木库存：五区索引查询和地图聚合，原始条件可能为 Dead / Unknown，不能当作实测树冠遮荫。现有 Nature 数值与 12 维定义保持原版本；修正了把 Full 误写为 Living 的指标文案。
- 水岸公共空间、步行广场、施工许可与座椅：真实空间背景。施工许可的有效日期不证明全时段封路，也不自动判定人行道不可走。
- 多项菜品可由一家有独立菜单证据的真实店铺满足；所有要求分别核验并显示来源。12 小时后的缓存证据需要重新核验。
运行服务仍只需 Python 标准库。大量数据在离线 ETL 中写成压缩 SQLite 与空间索引，服务器只进行有界查询；路线及导航缓存也有大小上限。离线重建需 pyproj==3.7.2 和 shapely==2.1.2，步骤见 .github/workflows/indexed-urban-refresh.yml，生成审核用 artifact 后再发布，不会自动覆盖生产数据。衍生的街段证据需在基础评分文件重建后运行 scripts/build_segment_evidence.py；水体边特征需在路网或水体源改变后运行 scripts/build_waterfront_features.py。
五区数据查询与五区路线覆盖是两回事：现有已验证的步行路网仍覆盖 Manhattan。其他区路线、实测遮荫、实时商业价格/库存和完整无障碍连通性尚未实现。本次不把这些能力报告为完成。
