Использование Claude Code для создания конвейера анализа спутниковых изображений для розничных прогнозов

Обзор проекта
Разработчик экспериментировал с использованием Claude Code для воспроизведения техник анализа спутниковых снимков хедж-фондов, которые, как сообщается, приносят 4-5% доходности вокруг объявлений о прибыли. Цель состояла в том, чтобы выяснить, могут ли бесплатные спутниковые данные приблизиться к данным высокого разрешения стоимостью более $100K в год, используемым профессиональными фондами.
Техническая реализация
Конвейер анализирует заполненность парковок для трёх ритейлеров с известными финансовыми результатами за лето 2025 года: Walmart (не достиг цели), Target (не достиг цели) и Costco (превысил ожидания). Разработчик выбрал по 10 магазинов каждого ритейлера (всего 30) в солнечном поясе США, чтобы максимизировать количество снимков без облаков.
Структура проекта включает:
orchestrator- Главный контроллер, запускающий полный конвейер для каждого набора ритейлеров- Каталог
skills/со специализированными модулями:fetch-satellite-imagery- Загружает оптические данные Sentinel-2 + радарные данные Sentinel-1 через Google Earth Enginequery-parking-boundaries- Получает полигоны парковок из OpenStreetMapsubtract-building-footprints- Удаляет крыши зданий из масок парковокmask-vegetation- Применяет фильтрацию NDVI для исключения травы/деревьевcalculate-occupancy- Вычисляет яркость + соотношение NIR → оценку заполненности на пиксельnormalize-per-store- Базовый уровень 95-го процентиля, чтобы каждый магазин сравнивался со своим "пустым" состояниемcompute-yoy-change- Годовое процентное изменение заполненности по магазинуalpha-adjustment- Вычитает среднее значение группы для изоляции относительного сигнала каждого ритейлераrun-statistical-tests- Перестановочные тесты (10K итераций), биномиальные тесты, бутстрап-ресемплинг
sub-agents/для итеративного уточнения на основе результатов:optical-analysis- Видимые + NIR диапазоны Sentinel-2radar-analysis- РСА Sentinel-1 (металл отражает микроволны, асфальт - нет)vision-scoring- Подача миниатюр спутниковых снимков в Claude для прямого прогнозирования заполненности
Как использовался Claude Code
Claude написал 35+ Python-скриптов для всего конвейера, включая статистический анализ, логику уточнения полигонов и инструменты создания видео. Разработка включала несколько циклов итераций, где Claude анализировал результаты, выявлял проблемы и предлагал исправления.
Ключевые этапы разработки:
Этап 1 (Сбор данных): Claude написал вызовы API Google Earth Engine для загрузки изображений Sentinel-2, обработал маскировку облаков, извлёк спектральные диапазоны и экспортировал в CSV. Когда первоначальный подход с ограничивающими рамками оказался зашумлённым, Claude предложил запрашивать фактические полигоны парковок из OpenStreetMap и вычитать следы зданий.
Этап 2 (Расчёт заполненности): Claude разработал формулу заполненности, сочетающую видимую яркость и отражение в ближнем инфракрасном диапазоне, понимая, что автомобили и асфальт по-разному отражают свет на разных длинах волн. Он реализовал нормализацию по магазину, чтобы каждый магазин сравнивался со своим собственным базовым уровнем.
Этап 3 (Переход на радар): Когда оптические результаты оказались зашумлёнными (1/3 правильных), Claude с нуля построил конвейер РСА, загрузив радарные данные Sentinel-1 и реализовав нормализацию с альфа-коррекцией для изоляции относительного сигнала каждого ритейлера.
Этап 4 (Эксперимент с Claude Vision): Разработчик сгенерировал 5 955 миниатюр и передал их Claude для прямой оценки прогнозирования заполненности.
Технические ограничения
Эксперимент использовал данные Sentinel с разрешением 10 м по сравнению с изображениями 30 см/пиксель, используемыми исследователями из Беркли. При разрешении 10 м один автомобиль составляет всего 1/12 пикселя, тогда как при разрешении 30 см один автомобиль занимает около 80 пикселей. Гипотеза состояла в том, что даже при разрешении 10 м заполненные парковки должны выглядеть спектрально иначе, чем пустые.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Разработчик делится проблемой стоимости токенов в ERP-системе, созданной с помощью Claude.
Владелец бизнеса по грузоперевозкам создал ERP-систему на 3000+ строк кода с помощью Claude, но теперь сталкивается с затратами в 60 000–80 000 токенов на сообщение из-за загрузки всего единого HTML-файла. Они рассматривают модуляризацию или миграцию на Firebase для снижения затрат.

Реальные сценарии использования серверов MCP и паттерны разработки
Разработчик делится своим опытом создания MCP-сервера, который подключается к сканерам данных о спортивных событиях в реальном времени, получая коэффициенты от букмекерских контор для выявления ценовых неэффективностей. Он обсуждает практические уроки, извлеченные при проектировании инструментов и форматах установки.

OpenClaw Голосовая заметка: Автоисправление дат, фильтрация выполненных задач, разделение личных заметок
OpenClaw превратил сумбурную голосовую заметку в аккуратный список дел, исправив неверные даты из календаря и удалив уже выполненные задачи из электронной почты.

Отчет с поля: Исследовательский партнер на основе ИИ не прошел рецензирование, что привело к кодификации методологии.
Геолог/геофизик, использующий Claude Opus для сложных многодневных проектов с множеством файлов, обнаружил, что ИИ выдал ошибочный критический анализ исследования оффшорной ветроэнергетики, причём четыре из шести пунктов не прошли проверку, несмотря на реальные цитаты. Пользователь пересобрал доказательную базу и систематизировал методологию для будущих оценок.