Survival LLM
인터넷 없이도 동작하는 무료 AI 어시스턴트와 150만 건 오프라인 자료를 제공, 답변 출처 표시, Mac·Windows 지원
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개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
1분 만에 확인하기메이커가 쓴 소개는 위의 한 줄이 전부입니다. 더 자세한 내용은 저장소 README에서 읽을 수 있습니다. 저장소 README ↗
README 전체를 불러오는 중입니다.
README 전문 보기 ↗An interactive map and database cataloguing U.S. long-term environmental observatories across seven interlocking spheres:
The site uses the long-term threshold from Peters et al. 2013 (≥10 years of record) as the default inclusion gate.
The catalogue is national, but the site opens on New Mexico and the Southwest
drylands and carries a layer for the University of New Mexico's
ARID Institute — its partner centers, projects and people —
plus an index of every layer in EnviroData-NM, the
state's environmental data portal. The EnviroData-NM records are pointers: metadata
and links back to the portal's own download and OGC endpoints, with no data copied.
The Arizona Water Observatory's OGC API
collections are indexed the same way.
Switch the Scope filter to All U.S. for the whole catalogue. See
docs/arid.md.
This repo is a two-stack project (forked-and-adapted from
tyson-swetnam/cod-kmap):
scripts/, schema/, data/) — research subagents
(agents/R*-*.md) emit JSON facility records; scripts/ingest.py and the
load_*.py loaders write them into a local DuckLake
store of record (DuckDB 2.0, SQLite catalog at db/lto_catalog.sqlite, data
files in db/lake/, both gitignored); scripts/export_parquet.py writes
Parquet + GeoJSON to public/. The committed public/parquet/ is the canonical
copy of the data, and a fresh clone rebuilds the lake from it.index.html, src/, public/) —
published to GitHub Pages with no build step.Source repository for the engine: https://github.com/tyson-swetnam/cod-kmap
(MIT). Coastal/ocean facilities present in this database originate from cod-kmap;
terrestrial, atmospheric, cryospheric, agricultural, and freshwater coverage is
new in lto.
Reference framing for site selection and long-term thresholds:
Python 3.11 or newer (DuckDB 2.0).
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python scripts/rebuild_lake_from_parquet.py # public/parquet/ → db/lto_catalog.sqlite + db/lake/
python scripts/ingest.py # data/raw/R*/*.json → upsert into the lake; reloads schema/vocab/*.csv
python scripts/qa.py # data-quality + schema-constraint gate
python scripts/export_parquet.py # lake → public/parquet/ + public/facilities.geojson
python scripts/export_view_caches.py
python -m http.server 5173 # then open http://localhost:5173/
To look at the site only, skip the Python steps: python -m http.server 5173
serves the committed public/ data as is.
MIT — see LICENSE.