Los desarrollos de uso mixto llevan información técnica en capas — sobreposiciones de zonas, ratio de unidad de trabajo en vivo, bonos de densidad, asignaciones comerciales en el suelo, proximidad de tránsito — que la copia web genérica rara vez transmite en un modelo de lenguaje de formulario puede analizar. Cuando un planificador o residente potencial pregunta a un asistente de IA sobre el componente de trabajo en vivo de un proyecto, el modelo extrae de cualquier señal estructurada que exista en línea; sin ellos, adivina o omite su desarrollo por completo. AI HALO construye el marcado schema.org para tipos de unidades residenciales y comerciales, diseña un briefing lltxt que establece la clasificación de zonas de su subdivisión, las cifras de densidad y la programación de comodidad en un lenguaje declarativo
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Mapamos el lenguaje real de la ley de zonas de su desarrollo en las propiedades LandUse y Place de schema.org, luego reflejamos los mismos términos en el briefing llms.txt para que los modelos cite la clasificación específica de su municipio en lugar de una etiqueta genérica de uso mixto que podría confundir a los planificadores.
La entidad del gráfico del conocimiento y el briefing llms.txt pueden ser publicados para un proyecto en la fase de calificación, dando a los asistentes de IA datos precisos de uso propuesto, densidad y mezcla de unidades para referirse cuando los planificadores o los investigadores del consejo lo piden antes de la aprobación.
A medida que se publican las nuevas fases, los datos estructurados y el briefing se pueden actualizar para reflejar el recuento de unidades actualizado, las asignaciones comerciales y los horarios de finalización.
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