用途：为生态学家与研究者提供生物声学分析能力，基于 perch-hoplite Python 包，把用户录音构建为可检索、可标注的 Hoplite 数据库，并生成交互式网页应用。典型场景包括声学物种识别与敏捷建模。
主要能力：从录音创建并填充 Hoplite 数据库；选择嵌入模型（如 perch_v2、surfperch）；评估计算规模（本地、Colab 或 GCP Dataflow）；按指定流程提取音频嵌入并构建数据库；生成支持浏览、标注和搜索的网页应用。搜索方式包括向量搜索（以音频片段 URI 作为查询并重排）和基于已标注数据训练线性分类器后重排。
使用方式：按顺序执行——定位录音、确认嵌入模型、评估计算规模（遵循 AGENTS.md 协议并等待用户决定）、执行摄取。必须使用 dataflow_embed.py 提取音频嵌入为分片 Apache Parquet 文件，再用 ingest_embeddings.py 构建 Hoplite 数据库，不要直接使用 EmbedWorker。本地用 DirectRunner，远程可用 Colab 的 GPU/TPU，大规模语料用 GCP Dataflow 的 DataflowRunner，并可通过 GCS FUSE 挂载音频桶流式播放。
限制：不得向生产数据库写入、修改或插入测试标注；测试须复制到 agent_workspace 临时位置。训练分类器需某标签至少两个正样本和一个负样本，或两个负样本和一个正样本。查询 URI 仅用于排序，标注须保存在当前标签（如物种名）下。资料未提供具体价格、平台可用性或性能数据。