镜像地球开放平台

announcementAI AgentSkills

2 min read

使用 Mirror Earth Agent Skills 查询气象数据

安装 Mirror Earth Agent Skills，让 AI Agent 通过自然语言查询天气预报、分析历史天气、复盘历史预报，并管理批量导出任务。

镜

镜像地球团队

Mirror Earth

Mirror Earth Agent Skills 为 AI Agent 提供气象数据目录、请求契约和安全工作流。与 MCP 不同，Skills 不启动本地服务，也不需要注册 MCP 工具；Agent 会按照内置说明直接向 Mirror Earth Open Platform 发起 HTTPS 请求。

它适用于支持 Skills 机制的 Agent，能够根据自然语言需求选择模型与要素、调用接口、解释结果并处理批量数据工作流。

安装 Skills

在 Agent 对话中发送：

Install these skills: https://gitee.com/gfyml/mirror-earth-skills.git

安装完成后，告诉 Agent：

Configure my Mirror Earth API key.

天气查询与批量导出需要 API Key。可在镜像地球个人中心创建或复制。地名解析和反向地名解析不需要 API Key。

warning
不要把真实 API Key 写入源代码、文档、截图、Git 提交、URL 或普通聊天。Skills 会通过安全输入机制和受保护的配置位置保存密钥。

API Key 查找顺序

Skills 按以下顺序查找密钥：

  1. MIRROR_EARTH_API_KEY 环境变量。
  2. 项目配置：<project-root>/.mirror-earth/config.toml。
  3. 全局配置：~/.mirror-earth/config.toml；Windows 为 C:\Users\<username>\.mirror-earth\config.toml。

项目配置优先于全局配置。环境变量仍适合 CI、容器和临时覆盖场景。

内置 Skills

Skill用途
mirror-earth-catalog发现支持的模型、模型别名、气象要素和请求能力。
mirror-earth-weather查询预报、ERA5 历史数据、历史预报与连续天气数据。
mirror-earth-geocoding解析城市、区域、地址、地标与经纬度。
mirror-earth-batch-export预估、创建、监控、下载和取消异步导出任务。
mirror-earth-config查找并安全配置 API Key。

Agent 能做什么

  • 查询 CMA、GEM、ICON、ECMWF、IFS、GFS、JMA、KMA、MeteoFrance、UKMO、AIFS 和 GraphCast 等模型的天气预报。
  • 分析 1940 年以来的 ERA5 地表再分析数据，以及 2000 年以来的 37 个等压面数据。
  • 查看历史模式起报结果，用于预报验证、模型对比和天气事件复盘。
  • 查询结合 ERA5 历史与 ECMWF 预报的连续时间序列。
  • 在预估配额和文件大小后，导出点位、网格、行政区和多地点数据。

可以这样提问

  • 比较北京未来 5 天 ECMWF、GFS、CMA 和 GraphCast 的降水预报。
  • 解析南京新街口的经纬度，再总结明天的天气。
  • 分析 2021 年 7 月郑州暴雨期间的逐小时降水和气温。
  • 复盘台风登陆前 48 小时 ECMWF 和 GFS 当时分别预报了什么。
  • 导出江苏省 2010 到 2024 年 ERA5 每日气温、降水和太阳辐射，先预估配额和输出大小。

对于一次性查询，Agent 会直接调用 API。只有在需要重复请求脚本、本地 JSON 或 CSV 处理、后台轮询或下载文件时，才需要额外 Python 自动化。

源码与发布说明：Mirror Earth Agent Skills。