全国运动天气风险和防御解读(未来7天逐3小时)

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未来7天逐3小时天气预报运动解读skill。对每个时段的天气信息进行深度分析,从运动场景分析气象风险,并提供对应的防御措施,完成从气象数据、运动气象风险分析、运动风险防御的闭环服务。支持运动及多个运动维度解读:户外跑步、骑行、登山、游泳、球类运动、晨练、综合运动。支持全国3193个区县级城市,支持城市名称模糊查询。触发词:运动天气、天气运动、运动解读、运动建议、跑步天气、骑行天气、登山天气、游泳天气、球类运动天气、晨练天气、健身天气、户外运动、运动气象、锻炼天气。

Weather 3-Hour Sport Interpret Skill - 未来7天逐3小时运动天气解读

功能概述

Weather 3-Hour Sport Interpret Skill - 未来7天逐3小时运动天气解读是一项面向实际任务的技能,主要用于未来7天逐3小时天气预报运动解读 ,从运动场景角度进行深度气象风险分析,提供防御措施,形成完整的气象服务闭环;支持全国 3193个 区县级城市,精确到每3小时时段;

核心要点

  • motion;
  • 综合运动建议、整体气象适宜性评估;
  • running。

使用与执行

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Weather 3-Hour Sport Interpret Skill - 未来7天逐3小时运动天气解读

功能概述

未来7天逐3小时天气预报运动解读,从运动场景角度进行深度气象风险分析,提供防御措施,形成完整的气象服务闭环。

支持全国 3193个 区县级城市,精确到每3小时时段。

解读场景

场景 关键词 内容说明
综合运动 motion 综合运动建议、整体气象适宜性评估
户外跑步 running 跑步条件分析、有氧运动气象建议
骑行 cycling 骑行风险评估、骑行路线气象建议
登山 hiking 登山安全气象分析、高海拔运动建议
游泳 swimming 游泳天气条件、水上运动安全建议
球类运动 ballsport 球场天气分析、球类运动条件建议
晨练 morning 晨练时机选择、早晨运动气象建议

文件结构

~/.workbuddy/skills/weather-3hour-interpret-sport/
├── SKILL.md          # 本文档
└── scripts/
    ├── interpret.py  # 主查询与解读脚本
    └── cities.py     # 内置城市ID映射表 (3193个城市)

执行方式

python3 ~/.workbuddy/skills/weather-3hour-interpret-sport/scripts/interpret.py <城市名> [场景] [日期] [小时]

参数说明

参数 必填 说明 示例
城市名 是 城市/区县名称,支持模糊匹配 北京、广州、上海
场景 否 解读场景,默认 motion(综合运动) motion/running/cycling/hiking/swimming/ballsport/morning/all
日期 否 查询日期 YYYY-MM-DD,默认今天 2026-04-20
小时 否 查询时间点(0-23),自动匹配最近时段 14

使用示例

# 查询北京今天综合运动解读
python3 interpret.py 北京

# 查询北京跑步条件
python3 interpret.py 北京 running

# 查询广州骑行天气
python3 interpret.py 广州 cycling

# 查询上海下午2点登山条件
python3 interpret.py 上海 hiking 2026-04-20 14

# 查询深圳全场景指定日期
python3 interpret.py 深圳 all 2026-04-20

# 查询成都晨练建议
python3 interpret.py 成都 morning

输出格式

每条解读包含:

  • 时段标识:日期 + 时间点(如 2026-04-19 14:00)
  • 场景标题:如「🏃 运动天气解读」
  • 核心建议(word字段):简明扼要的总结语
  • 详细分析(content字段):多维度气象风险与防御建议

AI 处理指引

  1. 调用脚本:用 python3 interpret.py <城市> [场景] [日期] [小时] 获取原始解读数据
  2. 选择场景:
    • 用户问运动建议/综合运动 → 使用 motion(默认)
    • 用户问"适合跑步吗" → 使用 running
    • 用户问"适合骑行吗" → 使用 cycling
    • 用户问"适合登山/爬山吗" → 使用 hiking
    • 用户问"游泳天气" → 使用 swimming
    • 用户问"打球/球类运动" → 使用 ballsport
    • 用户问"晨练/晨跑建议" → 使用 morning
    • 用户没有指定场景 → 使用 motion(综合运动,默认)
  3. 呈现方式:将 word 字段作为每个时段的核心结论,content 字段作为详细分析
  4. 时段聚合:当用户询问某一天的建议,应聚合当天多个时段,给出综合建议

功能特点

  1. 内置城市数据:3193个城市ID直接写入代码,无需外部文件
  2. 城市模糊匹配:支持精确、包含、前缀三种匹配方式
  3. 7大运动场景:覆盖综合运动、跑步、骑行、登山、游泳、球类、晨练
  4. 深度解读:每个时段包含气象威胁分析、防御建议、核心总结
  5. 灵活筛选:支持按场景、日期、小时精准过滤
  6. 闭环服务:气象数据 → 运动气象风险识别 → 防御措施,完整服务链路

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