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按地点与活动半径查周边天气与空气质量，输出 Markdown 报告与出门防护建议。用户提及「周边天气」「天气咋样」「出门建议」时使用。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
使用全局 ~/.tmux.services 管理多个项目的常驻服务。支持注册、启动、精确重启、停止、查看状态与日志
启动 mock-ollama，将 OpenAI Chat Completions、Anthropic Messages、OpenAI Responses 三种协议代理到真实 LLM，并为 Claude Code、Codex/GPT-5.6 与 Cursor 提供本地接入和协议桥接。触发词：mock-ollama、启动 ollama mock、Claude 接第三方模型、Codex 接第三方模型、GPT-5.6 代理、Cursor BYOK、监控 LLM 请求
将回复生成 MP3 语音并通过 QQ 发送。用户要求语音回复、音频回复、朗读、“语音回复”、“发语音”、“读给我听”，或希望答案以语音形式交付时使用
用 Playwright 将网页或本地 HTML 渲染为高清 PNG 截图，支持全页、视口、分辨率和加载等待控制。用户提到 html-cut、cut-html、网页截图、HTML 截图、网页转 PNG、全页长截图时使用。
创建、定制并运行零依赖的临时局域网聊天室，支持浏览器聊天、文件传输、粘贴图片与桌面/移动端响应式布局。用户需要局域网聊天页、临时 Wi-Fi 文件共享，或修改内置聊天 UI 时使用。
把 Markdown 文件渲染成手机友好的 HTML，再调用 html-cut 截图为高清 PNG。用户提到 md-to-png、md 转 png、md 截图、把 md 发到手机看时使用。
| name | weather-search |
| description | 按地点与活动半径查周边天气与空气质量，输出 Markdown 报告与出门防护建议。用户提及「周边天气」「天气咋样」「出门建议」时使用。 |
| version | 1.0.0 |
| dependencies | ["python>=3.10","esflow","openmeteo-requests","pandas"] |
| repository | https://github.com/gitByEOS/open-part-skills |
输入城市或地点 + 活动半径(km) + 天数，自动完成：
pip install esflow openmeteo-requests pandas
# 1. 首跑到 agent_advice 退出(exit 2)
python3 scripts/run.py --query 北京天安门
python3 scripts/run.py --query 北京大兴机场 --days 3 --radius-km 10 [--out ./out]
# stdout: envelope JSON(ok, data.job_dir / analyze_grid_artifact / advice_path)
# stderr: [to_agent] 续跑命令 + [样式] 表格约束
# 2. Agent 读 analyze_grid_artifact,写 data.advice_path
# 3. 续跑落盘
python3 scripts/run.py --resume <job_dir>
# stdout: envelope(ok, data.out_path / data.out_dir / data.job_dir)
最终报告路径为 envelope data.out_path。未传 --out 时写到 export/weather_report.md；传 --out <DIR> 时写到 <DIR>/weather_report.md，--resume 会自动继承首跑入参。
| 参数 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
--query | - | 城市或具体地点（首跑必填） |
--days | 1 | 预报天数 |
--radius-km | 5 | 活动半径 km |
--out <DIR> | - | 最终报告输出目录 |
--resume <job_dir> | - | 续跑 TO_AGENT 节点 |
--schema | false | 输出 stdout JSON 契约 |
退出码：0 ok / 1 runtime / 2 to_agent / 3 validation。esflow 事件走 stderr，不污染 stdout envelope。
| id | depth | 职责 |
|---|---|---|
parse_args | 0 | query + radius_km + days |
geocode | 1 | Nominatim 编码 |
build_grid | 2 | 中心 + 8 方向采样点列表 |
fetch_bulk | 3 | 两点坐标 bulk:forecast + air-quality,本地日聚合 |
analyze_grid | 4 | 极值定位、llm_text / llm_json |
format_table | 5 | Markdown 报告 + 独立 LLM 输入 |
agent_advice | 6 | TO_AGENT,写 advice.md |
export | 7 | 合并落盘 |
parse_args → geocode → build_grid → fetch_bulk → analyze_grid → format_table
↓
export ← agent_advice(TO_AGENT)
agent_advice 以 exit 2 暂停；解析 stdout 一行 envelope，data 含 job_dir、analyze_grid_artifact、advice_path{job_dir}/.esflow/analyze_grid/artifact.json：优先 llm_text（告警段优先），或结构化 llm_json（alerts、points_merged、daily_reports 等）；勿依赖 stderr 里嵌的上游 markdownagent_advice/advice.md（即 data.advice_path），勿复述报告表格已有数值python3 scripts/run.py --resume <job_dir> 续跑 export出门建议样式（与 stderr [样式] 一致）
## 外出建议日期 | 风险点 | 外出建议07-10 至 07-11）openmeteo-requests 批量坐标pandas 做 hourly→日聚合与典型时刻(8/12/16/20)