@GMapsPlatform：如何快速构建3D地形探索应用？认识“Kokopelli”。了解AI快速原型如何将原始GPX数据……

如何快速构建一个 3D 地形探索应用？试试“Kokopelli”。

了解 AI 快速原型开发如何将原始 GPX 文件转化为沉浸式 3D 飞越预览，开发时间只需常规开发的一小部分。

跟随 Google Maps 平台开发者体验工程师 Dale Hawkins，看他使用 Google Maps 平台和 Gemini 构建“Kokopelli” https://goo.gle/3S53nd5

TL;DR：Google Maps 平台的 Dale Hawkins 利用 AI 快速原型开发（氛围编码）在约 30 小时内构建了一个名为“Kokopelli”的 3D 地形探索应用，用于清理 GPX 路径、生成海拔图并实现飞越预览，同时通过 Gemini 集成非结构化兴趣点数据，甚至仅用 15 分钟就添加了天气预报功能。

从 2D 地图到 3D 地图：更好的路线理解

2D 地图很棒，适合找附近的玉米卷店。但当你想去山顶吃最好的玉米卷，并了解路线的艰难程度时，3D 地图瓦片能提供更真实的地形信息。Google Maps 平台的 Dale Hawkins 分享了他如何通过 AI 快速搭建一个 3D 地形探索应用，来帮助理解路线的高程和地形挑战。

快速原型与“氛围编码”

Dale 是一名 Android 开发者，最初用狗的名字“Kokopelli”命名了这款应用。他采用“氛围编码”（vibe coding）的方式——先花几分钟用 AI 搭建一个粗糙的初版，然后直接扔掉，从中学习经验，再重新开始。他认为“需要先在第一个版本上‘上学’”。有了 AI，构原型既简单又便宜。

原型开发遵循经典流程：定义问题（整理需求）→ 制定计划 → 让 AI 完成大部分工作。Dale 利用 AI 智能体的“拷问我”（grill me）功能，让智能体反向采访他，帮助梳理出真正的需求规格说明和早期设计。

应用的三个核心功能

Dale 希望应用具备三大功能：

GPX 文件清理与兴趣点整合

GPX 文件能告诉路径怎么走，但野外收集的数据往往很杂乱。Dale 使用 Gemini 自动清理 GPX 数据并合并沿途的非结构化信息（如补给点、观景点、卫生间位置等）。原始 GPX 文件不带这些信息，只需将 GPX 文件连同非结构化数据一起发送给 LLM，即可得到包含兴趣点的丰富地图。

海拔图与路线预览

爬 5 英里山与沿河走 5 英里完全不同。海拔图是理解路线难点的关键。应用能够在路线编辑器中显示警告，例如“这段爬升非常陡峭，你应做好准备，慢慢走”。

飞越预览

用户可以通过飞越预览先睹为快：控制速度、相机距离和倾斜角度。在沿途每个补给站短暂停留，展示该地有什么（如观景点、山口顶部）。这样不仅能了解即将面临的地形，还能激发对冒险的期待。

新功能：天气预报集成（15 分钟）

即使在应用接近完成时，Dale 临时想到要加入天气预报功能。他直接告诉 AI 开发工具（名为 Anti-Gravity）构建这个功能，然后去喝咖啡、查邮件。大约 15 分钟后，全新功能就集成到了应用中。

开发时间与技术路线

• 第一个原型：收集信息，直接扔掉。
• 真正构建：约 30 小时（包括使用 AI 搭建和重来的时间）。
• 如果纯手工开发：最快也要几个星期。

Dale 强调，这仍然是原型代码，但足以让你探索和构建，最终能转化为真正的产品。

源代码与后续

所有代码已开源在 GitHub（视频中展示了链接）。他提到：“请随意摆弄。它可能随时好用或不好用，取决于我那天在做什么。但如果找到一个稳定的版本，它在你的电脑上是能正常运行的。”

Source: https://www.youtube.com/watch?v=dmRjiHCxe1E