name: weather-cn description: "國內天氣+空氣質量查詢。支援城市和區縣級，中文輸出。資料來源: wttr.in + Open-Meteo。無需 API Key。" user-invocable: true argument-hint: "<城市名> [--aqi] [--tomorrow]" metadata: openclaw: requires: bins: ["python"] os: ["win32", "darwin", "linux"]

Weather CN — 國內天氣 + 空氣質量

純中文輸出，國內使用者友好。天氣資料來源 wttr.in，空氣質量來源 Open-Meteo（US AQI 標準）。

支援地區

城市級別

北京、上海、杭州、深圳、廣州、成都、武漢、西安、南京、重慶、天津、蘇州、鄭州、長沙、瀋陽、青島、大連、哈爾濱、長春、石家莊、福州、廈門、南昌、濟南、太原、合肥、昆明、貴陽、南寧、海口、拉薩、蘭州、銀川、西寧、烏魯木齊、呼和浩特、雄安新區、東陽、義烏、永康、金華

區縣級別（定位支援，天氣以城市資料為準）

北京: 朝陽、海淀、東城、西城、豐臺、石景山、通州、順義、大興、昌平、房山...
上海: 浦東、黃浦、徐匯、靜安、普陀、虹口、楊浦、閔行、寶山、嘉定、松江...
杭州: 西湖、上城、拱墅、濱江、蕭山、餘杭、臨平、錢塘、富陽、臨安、桐廬...
廣州: 天河、越秀、海珠、番禺、白雲、黃埔、花都、南沙、從化、增城
深圳: 福田、羅湖、南山、寶安、龍崗、龍華、坪山、光明、鹽田、大鵬
成都: 錦江、青羊、金牛、武侯、成華、龍泉驛、青白江、新都、溫江、雙流...
武漢: 江岸、江漢、礄口、漢陽、武昌、青山、洪山、東西湖、漢南、蔡甸...
南京: 玄武、秦淮、建鄴、鼓樓、浦口、棲霞、雨花臺、江寧、六合、溧水、高淳
西安: 新城、碑林、蓮湖、雁塔、灞橋、未央、閻良、臨潼、長安、高陵、鄠邑...
蘇州: 姑蘇、虎丘、吳中、相城、吳江、蘇州工業園、崑山、常熟、張家港、太倉
以及全國所有地級市的市轄區

支援的輸入格式

• 北京 （城市）
• 北京朝陽 / 北京 朝陽 / 北京:朝陽 （區級）

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• 上海浦東 / 杭州西湖 / 廣州天河 / 深圳南山 （區級）
• 東陽 （城市，浙江金華下轄）

注意： 部分割槽縣在 wttr.in 無資料（如東陽白雲街道），使用城市級別即可。

快速查詢

城市天氣

python3 scripts/weather_cn.py 北京

精確到區+AQI

python3 scripts/weather_cn.py 北京朝陽 --aqi
python3 scripts/weather_cn.py 上海浦東 --aqi
python3 scripts/weather_cn.py 杭州西湖 --aqi

明日預報

python3 scripts/weather_cn.py 廣州天河 --tomorrow --aqi

Python呼叫

import sys
sys.path.insert(0, 'skills/weather-cn/scripts')
from weather_cn import fetch_weather, fetch_aqi_by_coords, format_weather

# 僅天氣
weather = fetch_weather('上海')
print(format_weather('上海', weather))

# 天氣+AQI
weather = fetch_weather('上海')
aqi = fetch_aqi_by_coords(31.2304, 121.4737)
print(format_weather('上海', weather, aqi))

# 明日預報
weather = fetch_weather('上海', tomorrow=True)
print(format_weather('上海', weather, tomorrow=True))

AQI等級參考（US AQI標準）

注： AQI資料來源為 Open-Meteo（歐洲CAMS模型，US AQI標準），資料更新可能有數小時延遲。US AQI 100 對應中國 AQI 約150，同數值下 US AQI 標準更嚴格。

天氣程式碼對映

穿衣指數參考

根據溫度給出建議： - <5°C：羽絨服 - 5-10°C：厚外套+毛衣 - 10-15°C：外套+打底 - 15-20°C：輕薄外套 - 20-25°C：長袖/短袖 - 25-30°C：短袖 - >30°C：超薄短袖

這個天氣查詢工具功能實用，文件清晰，中文介面友好，對國內城市和區縣支援較好，無需註冊就能用。天氣和空氣質量資訊顯示全面，還帶穿衣建議。不過部分割槽縣的空氣質量資料可能不夠精確，偶爾會遇到網路問題。總體來說是一款好用、接地氣的天氣小工具，適合日常使用。