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Openclaw处理GDB数据到pg库

Openclaw处理GDB数据到pg库
今天项目上给了一份需求,要把 ArcGIS 文件地理数据库(27 个图层、10 万条空间数据),gdb格式,要整体搬进 PostgreSQL。
以前这种活,要么找ArcGIS,或者专业的 ETL 工具,要么手写一堆脚本改来改去,折腾大半天。
今天,我用 OpenClaw, 10 分钟出了一份可直接执行的 SQL 文件 。
01.
它是怎么工作的
不需要写代码,不需要查文档,不需要手动调试。
我只需要告诉它:
"把这个 GDB 文件转成 PG 入库的 SQL"
OpenClaw 自动完成:
  • ✅ 识别 GDB 里的所有图层结构
  • ✅ 探测每个图层的几何类型(点、线、面、混合类型)
  • ✅ 发现数据里有 Z 坐标(三维),自动处理兼容
  • ✅ 发现字段名有重名冲突,自动解决
  • ✅ 生成带中文编码设置的完整 SQL(CREATE TABLE + INSERT)
  • ✅ 生成字段注释占位符
全程我自己没有写一行 SQL。
02.
中途遇到了问题
跑第一次的时候,导入报了错——Z 坐标维度不匹配。
我没有去查 GDAL 文档,没有去 Stack Overflow,直接把错误信息扔给 OpenClaw:
"报错了,Geometry has Z dimension but column does not"
它告诉我哪里出了问题,应该怎么改,我点了几下确认,脚本更新,重新运行,10 万条数据跑完,零错误。
03.
最终结果
  • 27 个图层 ,全部识别
  • 10.3 万条数据 ,全部导出
  • Z 坐标、混合几何、字段重名 ,全部自动处理
  • 输出 76MB SQL 文件 ,可直接导入 PG 数据库
  • 本来gdb文件中字段没有中文注释,我还让Openclaw自动添加了中文注释
04.
更重要的是
我把这次任务 封装成了一个 OpenClaw Skill:gdb-to-pg.skill
"把这个 GDB 转成 PG SQL"
它自动调用脚本,输出干净的 SQL。下次遇到另一个 GDB 数据源,重复这个动作, 10 分钟出结果 。
05.
这件事说明什么
以前我们说"AI 能写代码",但实际上用 AI 写代码,你还得懂代码、得 Debug、得自己封装。
OpenClaw 不一样。
它是 真正把 AI 变成工作流的一部分 ——
读文件、处理数据、修复问题、封装复用,这些动作串起来,形成一个完整的自动化闭环。
你不是在"用 AI 写代码",你是在"让 AI 替你完成工作"。
现在你遇到 GDB 数据迁移,直接找我。
空间智能 

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