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open-meteo-historical-fetch打开 meteo 历史获取

Agent Skill

open-meteo-historical-fetch 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

212

周安装

9

GitHub Stars

5

下载量

74
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:open-meteo-historical-fetch(打开 meteo 历史获取)
来源仓库:https://github.com/tiangong-ai/skills
仓库路径:skills/open-meteo-historical-fetch
安装命令:
npx skills add https://github.com/tiangong-ai/skills --skill open-meteo-historical-fetch
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/tiangong-ai/skills --skill open-meteo-historical-fetch

简介

open-meteo-historical-fetch 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。

  • 它主要面向开发类任务,可辅助 Agent 获取历史数据或处理协作事项。
  • 通过 npx skills add 命令安装指定仓库中的 skill 模块即可调用。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Open-Meteo Historical Fetch

Core Goal

  • Fetch historical Open-Meteo archive data for one or more coordinates in one invocation.
  • Support inclusive start_date and end_date windows.
  • Return machine-readable JSON with request metadata, transport info, validation summary, and normalized records.
  • Keep runtime observable with structured logs and optional log file output.

Required Environment

  • Configure runtime by environment variables (see references/env.md).
  • Start from assets/config.example.env.
  • Load env values before running commands:
set -a
source assets/config.example.env
set +a

Workflow

  1. Validate effective configuration.
python3 scripts/open_meteo_historical_fetch.py check-config --pretty
  1. Dry-run the request plan first.
python3 scripts/open_meteo_historical_fetch.py fetch \
  --location 52.52,13.41 \
  --start-date 2026-03-01 \
  --end-date 2026-03-02 \
  --hourly-var temperature_2m \
  --hourly-var soil_moisture_0_to_7cm \
  --timezone GMT \
  --dry-run \
  --pretty
  1. Run the fetch with validation and operational logs.
python3 scripts/open_meteo_historical_fetch.py fetch \
  --location 52.52,13.41 \
  --location 48.85,2.35 \
  --start-date 2026-03-01 \
  --end-date 2026-03-02 \
  --hourly-var temperature_2m \
  --hourly-var relative_humidity_2m \
  --hourly-var wind_speed_10m \
  --hourly-var soil_temperature_0cm \
  --hourly-var soil_moisture_0_to_7cm \
  --daily-var precipitation_sum \
  --daily-var et0_fao_evapotranspiration \
  --model era5 \
  --timezone GMT \
  --output ./data/open-meteo/open-meteo-fetch.json \
  --log-level INFO \
  --log-file ./logs/open-meteo-historical-fetch.log \
  --pretty

Built-in Robustness

  • Retry transient HTTP and network failures with exponential backoff.
  • Respect Retry-After when present and fail fast when it exceeds configured cap.
  • Throttle request rate with minimum request interval.
  • Enforce safety caps before remote calls:

- maximum locations - maximum day range - maximum hourly variables - maximum daily variables

  • Validate transport:

- HTTP status handling - JSON content-type - UTF-8 strict decode - JSON parse

  • Validate structure:

- response object/list shape - requested section presence (hourly, daily) - time axis parseability and range checks - requested variable presence and aligned array lengths

Scope Decision

  • Keep one atomic fetch implementation for the Open-Meteo historical archive endpoint only.
  • Do not embed geocoding, polling loops, scheduler logic, or flood API handling.
  • If recurring execution is needed, let OpenClaw orchestrate repeated calls externally.

References

  • references/env.md
  • references/open-meteo-api-notes.md
  • references/open-meteo-limitations.md
  • references/openclaw-chaining-templates.md

Script

  • scripts/open_meteo_historical_fetch.py

OpenClaw Invocation Compatibility

  • Keep trigger metadata in name, description, and agents/openai.yaml.
  • Invoke with $open-meteo-historical-fetch.
  • Keep calls atomic and parameterized by:

- --location - --start-date - --end-date - --hourly-var - --daily-var - --model

  • Use OpenClaw orchestration, not this script, for recurring jobs.

OpenClaw Prompt Templates

Use these templates directly in OpenClaw and only replace bracketed placeholders.

  1. Recon (dry-run)
Use $open-meteo-historical-fetch.
Run:
python3 scripts/open_meteo_historical_fetch.py fetch \
  --location [LATITUDE,LONGITUDE] \
  --start-date [YYYY-MM-DD] \
  --end-date [YYYY-MM-DD] \
  --hourly-var [HOURLY_VARIABLE] \
  --timezone GMT \
  --dry-run \
  --pretty
Return only the JSON result.
  1. Fetch (ecology verification window)
Use $open-meteo-historical-fetch.
Run:
python3 scripts/open_meteo_historical_fetch.py fetch \
  --location [LATITUDE,LONGITUDE] \
  --start-date [YYYY-MM-DD] \
  --end-date [YYYY-MM-DD] \
  --hourly-var temperature_2m \
  --hourly-var relative_humidity_2m \
  --hourly-var precipitation \
  --hourly-var wind_speed_10m \
  --hourly-var soil_moisture_0_to_7cm \
  --daily-var precipitation_sum \
  --daily-var et0_fao_evapotranspiration \
  --timezone GMT \
  --pretty
Return only the JSON result.
  1. Validate (quality gate)
Use $open-meteo-historical-fetch.
Run:
python3 scripts/open_meteo_historical_fetch.py fetch \
  --location [LATITUDE,LONGITUDE] \
  --start-date [YYYY-MM-DD] \
  --end-date [YYYY-MM-DD] \
  --hourly-var temperature_2m \
  --hourly-var soil_moisture_0_to_7cm \
  --daily-var precipitation_sum \
  --timezone GMT \
  --pretty
Check validation_summary.total_issue_count and validation_summary.ok.
Return JSON plus one-line pass/fail verdict.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.11%
按下载量换算25

Claude

30.83%
按下载量换算23

Cursor

15.98%
按下载量换算12

Gemini CLI

9.75%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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