mexico-weather

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mexico-weather

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Pronóstico del clima para ciudades en México con alta precisión. Usa este skill siempre que alguien pregunte por el clima, temperatura, lluvia, frentes fríos, chubascos o condiciones meteorológicas en cualquier ciudad mexicana — incluso si solo dicen '¿va a llover?' o '¿cómo está el tiempo?'. No uses wttr.in para México: este skill usa Open-Meteo ensemble (GFS + ECMWF + DWD) + SMN/Conagua y detecta la ventana horaria de lluvia más probable del día. También incluye smn_rss.py para generar un feed RSS 2.0 con alertas SMN en tiempo real.

mexico-weather

Cuándo usar este skill

Usa este skill cuando el usuario pregunte sobre:

• El clima actual o pronóstico en México
• Temperatura, lluvia, o condiciones meteorológicas en ciudades mexicanas
• Frentes fríos, alertas SMN, o chubascos
• "¿Va a llover hoy/mañana?"
• "¿Cómo está el clima en CDMX/Vallarta/Oaxaca?"
• Cualquier consulta de weather para ciudades en México

NO uses wttr.in — es poco preciso para México. Este skill usa Open-Meteo + SMN.

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Ciudades Precargadas

Ciudad	Latitud	Longitud	Timezone
CDMX / Ciudad de México	19.43	-99.13	America/Mexico_City
Puerto Vallarta	20.65	-105.25	America/Mexico_City
Oaxaca	17.07	-96.72	America/Mexico_City
Guadalajara	20.67	-103.35	America/Mexico_City
Monterrey	25.67	-100.31	America/Mexico_City
Cancún	21.16	-86.85	America/Cancun
Tijuana	32.53	-117.04	America/Tijuana

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Opción Rápida: Script Python

La forma más rápida y confiable es usar el script incluido:

python3 scripts/weather_mx.py "CDMX"
python3 scripts/weather_mx.py "Puerto Vallarta"
python3 scripts/weather_mx.py "Oaxaca"

El script hace todo automáticamente: Open-Meteo + SMN + análisis de lluvia por hora.

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API Open-Meteo (Ensemble + Hourly)

Parámetros clave

• models=best_match — selecciona automáticamente el mejor modelo ensemble (GFS + ECMWF + DWD) según la región
• hourly — datos hora por hora para análisis de ventana de lluvia
• daily — resumen del día (min/max temp, precip total, código de clima)
• forecast_days=2 — hoy y mañana suele ser suficiente

Comando curl — Open-Meteo Completo

# CDMX
curl -s "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=19.43&longitude=-99.13&hourly=temperature_2m,precipitation_probability,precipitation,weathercode,apparent_temperature&daily=temperature_2m_max,temperature_2m_min,precipitation_sum,precipitation_probability_max,weathercode&timezone=America/Mexico_City&forecast_days=2&models=best_match" | python3 -m json.tool | head -80

# Puerto Vallarta
curl -s "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=20.65&longitude=-105.25&hourly=temperature_2m,precipitation_probability,precipitation,weathercode,apparent_temperature&daily=temperature_2m_max,temperature_2m_min,precipitation_sum,precipitation_probability_max,weathercode&timezone=America/Mexico_City&forecast_days=2&models=best_match" | python3 -m json.tool | head -80

# Oaxaca
curl -s "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=17.07&longitude=-96.72&hourly=temperature_2m,precipitation_probability,precipitation,weathercode,apparent_temperature&daily=temperature_2m_max,temperature_2m_min,precipitation_sum,precipitation_probability_max,weathercode&timezone=America/Mexico_City&forecast_days=2&models=best_match" | python3 -m json.tool | head -80

Análisis de Ventana de Lluvia

Después de obtener los datos horarios, filtrar por las horas del día actual (UTC-6) y encontrar bloques donde precipitation_probability >= 40:

import json, subprocess
from datetime import datetime

data = json.loads(subprocess.check_output(["curl", "-s", URL]))
hourly = data["hourly"]
times = hourly["time"]
probs = hourly["precipitation_probability"]
precip = hourly["precipitation"]

# Filtrar horas de hoy (primer 24 entries)
today_hours = list(zip(times[:24], probs[:24], precip[:24]))

# Encontrar bloques de lluvia (prob >= 40%)
rain_windows = [(t, p, r) for t, p, r in today_hours if p >= 40]

if rain_windows:
    start = rain_windows[0][0][-5:]   # "HH:MM"
    end = rain_windows[-1][0][-5:]
    max_prob = max(p for _, p, _ in rain_windows)
    print(f"🌧 Lluvia probable entre {start}–{end} (máx {max_prob}%)")
else:
    print("☀️ Sin lluvia significativa esperada hoy")

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SMN / Conagua

API oficial (puede ser inestable)

# Pronóstico por estado — method=1 devuelve JSON con alertas
curl -s "https://smn.conagua.gob.mx/webservices/?method=1" | python3 -m json.tool 2>/dev/null | head -40

Si la API falla (es común), buscar alertas vía web_search:

• Query: SMN Conagua frente frío alerta hoy site:smn.conagua.gob.mx OR site:conagua.gob.mx
• O simplemente: "frente frío" OR "chubasco" México hoy

Interpretar respuesta SMN

{
  "nombre_estado": "Oaxaca",
  "descripcion": "Cielos nublados con lluvias y posibles chubascos...",
  "tmax": "29",
  "tmin": "15"
}

Buscar palabras clave: chubasco, tormenta, frente frío, lluvia intensa, alerta.

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Códigos de Clima (WMO)

Código	Descripción
0	Despejado ☀️
1-3	Parcialmente nublado 🌤️
45, 48	Niebla 🌫️
51-57	Llovizna 🌦️
61-67	Lluvia 🌧️
71-77	Nieve ❄️
80-82	Chubascos 🌩️
95-99	Tormenta eléctrica ⛈️

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Output Format (respuesta al usuario)

🌤 Clima en [CIUDAD] — [DÍA]

🌡 Temperatura: [MIN]–[MAX]°C (sensación: [FEELS_LIKE]°C)
💧 Lluvia: [PROB_MAX]% de probabilidad ([TOTAL] mm)
🕐 Ventana de lluvia: [HH:MM]–[HH:MM] (máx [PROB]%)
   — o —
☀️ Sin lluvia esperada hoy

⚠️ SMN: [ALERTA O "Sin alertas activas"]

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SMN RSS Feed — smn_rss.py

Genera un feed RSS 2.0 con alertas, comunicados y pronósticos del SMN usando Playwright (scraping JS-hydrated).

Uso rápido

# Feed básico — escribe src/data/smn-feed.xml por defecto
python3 scripts/smn-rss/smn_rss.py --verbose

# Con pronóstico por municipio (San Pablo Etla = 20530, Oaxaca de Juárez = 20274)
python3 scripts/smn-rss/smn_rss.py --municipios 20274,20530 --verbose

# Escribir a otra ruta de salida
python3 scripts/smn-rss/smn_rss.py --out src/data/smn-feed.xml --verbose

# Con URL pública del feed (para el atom:link self)
python3 scripts/smn-rss/smn_rss.py --feed-url https://artemiop.com/mexico-weather/rss.xml --verbose

Contenido del feed

Categoría	Fuente	Tipo
Alerta	Home SMN (JS hydrated)	Banner activo: viento, calor, etc.
Comunicado	Home SMN	Reportes matutino/vespertino + PDF link
Pronóstico General	/es/pronosticos/.../pronostico-meteorologico-general	Aviso nacional diario
Aviso Tormentas	/es/pronosticos/avisos/aviso-de-potencial-de-tormentas	Potencial de tormentas
Municipio	/es/pronosticos/pronostico-de-ciudad?id=ID	Pronóstico local

IDs de municipios comunes

ID	Municipio
9002	Ciudad de México (Cuauhtémoc)
14039	Guadalajara
19039	Monterrey
20274	Oaxaca de Juárez
20530	San Pablo Etla, Oaxaca
23001	Cancún
6003	Colima

GitHub Pages + Actions

El repo incluye .github/workflows/smn-rss.yml que:

1. Corre cada hora (cron 17 * * * *)
2. Instala playwright + chromium
3. Ejecuta scripts/smn-rss/smn_rss.py y regenera src/data/smn-feed.xml
4. Hace commit+push solo si el contenido cambió y dispara el workflow cd.yml para redeplegar el sitio

El feed se sirve desde el endpoint Astro src/pages/rss.xml.ts, que lee src/data/smn-feed.xml cuando está fresco (con fallback de derivación Open-Meteo en build).

URL del feed (sitio en vivo): https://artemiop.com/mexico-weather/rss.xml

Instalar dependencias locales

pip install playwright
playwright install chromium --with-deps

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Notas de Precisión

• Open-Meteo best_match usa GFS para México (actualizado 4x/día), con blend de ECMWF cuando disponible
• SMN tiene ventaja en frentes fríos del norte y sistemas tropicales — siempre verificar en temporada ciclónica (jun–oct)
• wttr.in ESTÁ DEPRECADO para México. No lo uses.
• Lección aprendida: wttr.in marcó 0% lluvia en Oaxaca cuando SMN dijo chubascos 5–25mm. Alexa: 3, ArtemIO: 0. ¡Ya no más!

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Temporadas en México

Período	Condición
Nov–Feb	Frentes fríos del norte ("nortes"), secas en el sur
Mar–May	Calor seco, inicio de tormentas vespertinas
Jun–Oct	Temporada de lluvias (chubascos por las tardes), ciclones en Pacífico y Golfo
Todo el año	CDMX: lluvia vespertina May–Oct; Vallarta: muy húmedo Jul–Sep