疾风气象 Skill 上线 GitHub：200 多个高精度气象要素，欢迎免费试用

如果你的 AI 助手能直接查询风速、辐射、温度和降水，再把数据交给分析脚本，会省下多少接接口、查文档、整理数据的时间？

今天，疾风气象把这件事做成了一个可以下载使用的工具。

疾风气象 GaleWeather Skill 已上线 GitHub，源码公开，欢迎开发者和行业用户申请免费试用。

我们希望让气象数据更容易接入 AI 应用，也让做新能源、农业、科研和业务开发的朋友，少花一些时间处理接口，多花一些时间解决实际问题。

PART 01

给 AI 助手接上气象数据

大模型能够解释天气现象，但要分析某个场站未来几天的风速变化，仍然需要具体的数据来源。

疾风气象 Skill 提供了这个入口：让支持 Skill、Python 执行和网络访问的 AI 助手，通过授权 API 查询气象数据。

例如，你可以这样提出需求：

用疾风气象查询这个风电场未来三天的 70 米风速和风向。

也可以这样问：

查询这个光伏场站指定历史时段的总辐射、散射辐射和气温，供后续分析使用。

完成配置后，助手可以按接口要求组织查询参数，调用服务并获取结构化结果。拿到数据以后，还可以结合宿主平台的代码执行、绘图或文档能力，继续完成分析。

目前项目提供天气预报、当前天气、历史数据和要素查询入口。 各入口与要素的实际可用范围，以服务端开放情况及试用授权为准。

PART 02

多个气象要素，让查询走到业务里

对普通天气查询来说，温度和降雨往往就够了。但到了风光功率预测、农业评估和气象研究，问题会细得多。

风电需要关心不同高度的风速、风向与阵风；光伏需要区分总辐射、直接辐射和散射辐射；研究大气过程，还可能需要不同气压层的温湿风场。

疾风气象本次开放的 Skill 配套了 200 多个气象要素的参考清单，方便开发者查找字段、单位与查询方式，申请高精度气象数据试用。

其中包括：

• 风场要素：10 米至 200 米多个高度的风速、风向，以及 10 米阵风。

• 太阳辐射要素：水平面总短波辐射、法向直接辐射、水平面散射辐射及倾斜面辐射等。

• 常规气象要素：气温、相对湿度、露点、气压、云量、降水和能见度等。

• 高空气象要素：多个气压层的温度、湿度、风速、风向和位势高度等。

• 其他环境要素：空气质量、气溶胶、紫外线等相关字段。

这份清单也是开发时的索引。不同要素在预报、历史和当前天气查询中的支持范围可能不同，并不代表每个接口都能返回全部要素。 试用时，可以先围绕自己的业务选取一组必要字段。

PART 03

新能源用户，可以从一个场站开始

做风光业务，最有价值的试用方式，是拿一个熟悉的场站来验证。

风电用户可以先选取接近轮毂高度的风速、风向，观察预报对风速爬坡、回落和风向转变的刻画，再与场站实测进行对比。

光伏用户可以从辐射、云量、温度入手，重点检查晴天、阴天和云量快速变化时的数据表现。对功率预测来说，全天平均值之外，早晚变化和午间波动同样值得关注。

科研与开发用户，则可以先把历史数据接入已有脚本，完成数据整理、统计和可视化，再决定是否进一步接入业务系统。

高精度有没有价值，最终要放到具体地点、具体时段和具体任务里检验。 我们欢迎用户带着真实场景来试，也欢迎直接反馈偏差与接入问题。

PART 04

源码公开，接口提供免费试用

此次 GitHub 项目包含技能说明、Python 客户端、API 参考、气象要素清单、配置示例和离线测试代码。

客户端基于 Python 标准库，运行不需要额外安装第三方依赖。开发者可以查看调用逻辑，也可以结合自己的系统进行适配。

这里说明一下使用方式：

源码可以直接查看和下载；气象 API 调用需要申请授权 Key。免费试用需联系开通，具体期限、额度、要素和查询范围以发放的授权为准。

真实 Key 不包含在公开仓库中，使用时通过本机环境变量配置。请勿将 Key 上传到 GitHub，也不要放进公开聊天记录或日志。

PART 05

欢迎下载，欢迎试用，也欢迎提意见

项目已经上线：

https://github.com/wangqiang5151-lgtm/galeweather-skill

下载后，可按照 README 配置运行环境和授权 Key，再从一次简单的气象查询开始。

如果你正在做新能源功率预测、气象分析，或希望给自己的 AI 助手接入气象数据，欢迎联系我们申请免费试用。

扫描仓库 README 末尾的微信二维码，即可联系。申请时可以说明应用场景、所需气象要素，以及关注的区域或场站，方便沟通试用范围。

让气象数据进入更多实际工作，是疾风气象开放这个 Skill 的初衷。

欢迎来试，也欢迎把使用中的问题告诉我们。