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Earth2Studio 数据源构建器

把远程气象数据接入 Earth2Studio,并完成测试与校验。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
43/ 100 五分制 2.2 / 5
信任安全11 / 25 · 2.2/5

技能明确要求使用用户确认来决定源类型和 sanity-check 图,并建议缓存清理、重试和不提交密钥;但依赖、访问模式以及分支创建、提交、推送和开 PR 的确认大多只是 advisory,未充分说明凭据处理、数据流、权限边界、回滚和远程副作用,因此扣分。

可靠稳定7 / 20 · 1.8/5

步骤顺序、异步重试、并发限制、超时、异常类型和 try/finally 清理要求较清楚,且规定了失败时的时间和变量校验;但依赖未提供的 references 文件,缺少技能自身可执行的测试套件,且静态材料无法证明关键路径可运行,因此按静态上限保守扣分。

适用触发8 / 15 · 2.7/5

目标用户、输入提示、四种源类型、明确的非适用场景和单源类型限制较清楚;但要求完整 Earth2Studio 开发环境、uv、Git remotes、远程数据访问和可能的凭据,未说明中文使用方式或中国大陆网络限制,触发边界仍需代理判断,因此扣分。

规范维护9 / 15 · 3.0/5

具备 name、version、Apache-2.0、作者、标签、参考文件表、方法顺序、文档和 CHANGELOG 要求,README 还说明仓库维护和每日同步;但 description 被 benchmark 标记过长,示例、FAQ、依赖版本、更新责任和实际 changelog 内容不足,references 文件内容未随材料提供,因此扣分。

有效结果5 / 15 · 1.7/5

工作流覆盖分析、实现、测试、注册、文档、验证和 PR,理论上能完成数据源接入;但大量步骤依赖外部仓库、远程数据和未提供的模板,且测试执行、覆盖率和最终产物未在本次静态材料中验证,输出仍可能需要较多人工修正,因此按静态上限保守评分。

证据核验3 / 10 · 1.5/5

SKILL.md 提供了可审计的步骤、命令、文件位置和验收要求,BENCHMARK.md 也记录了静态检查结果;但 Tier 3 结果不可用,没有提交的关键路径测试或真实执行证据,无法独立复现主要结论,因此扣分。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 55f18499943e
使用前请注意
  • 除源类型和图表外,确认门通常不阻塞;代理可能在未获明确同意时创建分支、提交、推送或发起 PR。
  • 私有远程数据需要凭据,但未规定凭据注入、日志脱敏、最小权限或数据外传边界。
  • 引用的 implementation-guide.py、testing-guide.py 和 validation-guide.md 未包含在本次材料中,关键实现细节无法独立核验。
  • 核心流程依赖远程存储、GitHub 和 Earth2Studio 环境;未说明中国大陆网络可达性或离线替代方案。
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

这是一个面向 Earth2Studio 的开发工作流技能,用于从 S3、GCS、Azure、HTTP 或 HuggingFace 等远程存储构建数据源包装器。它覆盖数据源类型判断、依赖分析、实现、测试、注册、文档、验证和 PR 准备。技能支持 DataSource、ForecastSource、DataFrameSource 和 ForecastFrameSource。它适合需要新增远程数据接入能力的 Earth2Studio 开发者,不适用于使用现有数据源取数、模型推理或安装任务。

读取远程数据存储的描述或 URL,分析后端、格式、认证方式、访问模式、时空分辨率和变量清单;检查 pyproject.toml 和 Earth2Studio 词汇表;生成词汇映射、源文件和测试文件;指导依赖添加、数据源注册、文档与 CHANGELOG 更新;运行 pytest、格式化、lint 和可选的数据变量验证,最后准备分支、提交和 PR 内容。

  1. Earth2Studio 开发者需要接入 S3 上的新网格化分析数据时,用它判断 DataSource 类型并生成实现与测试。
  2. 团队需要接入带 lead_time 的远程预报数据时,用它选择 ForecastSource 或 ForecastFrameSource 工作流。
  3. 数据来自 GCS、Azure、HTTP 或 HuggingFace,开发者希望优先采用 fsspec 生态时,用它分析依赖和访问方式。
  4. 维护者需要为新数据源补齐词汇映射、注册、文档、测试和 CHANGELOG 时,用它按既定顺序执行。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 覆盖从类型判断到测试、验证和 PR 准备的完整流程。
  • 明确要求先交付源文件和测试文件,并提供异步数据获取的实现约束。
  • 支持多种远程存储,并优先推荐 fsspec 后端。
  • 包含变量词汇映射、缓存、并发、重试和资源清理等工程要求。
局限
  • 依赖可用的 Earth2Studio 开发环境、uv、Git 配置和远程数据存储访问权限。
  • 真实变量验证和健全性绘图需要网络访问及用户确认。
  • 源材料没有提供具体数据源实现、测试结果或平台覆盖证据。
  • 仓库元数据中的许可证为 NOASSERTION;技能自身 frontmatter 标注 Apache-2.0,而 README 说明集合采用 Apache-2.0 与 CC BY-4.0 双许可证。

如何安装这个 Skill?

使用 NVIDIA/skills 集合的安装命令:npx skills add nvidia/skills --skill earth2studio-create-datasource --yes。README 未说明其他特定安装步骤。

如何使用这个 Skill?

向已加载该技能的 Agent 提供远程数据存储 URL 或描述,例如:“为这个 S3 数据集创建 Earth2Studio 数据源:https://example.com/data”。若不提供参数,技能会要求补充 URL、API 文档链接或数据存储描述。一次调用只处理一种数据源类型。

常见问题

它能直接抓取数据并运行模型推理吗?
不能。技能明确排除使用现有数据源取数、模型推理和安装任务;重点是创建新的数据源包装器。
使用它需要哪些权限?
需要访问目标远程数据存储;私有存储还需要相应凭据。若执行 PR 流程,还需要配置 Git fork、upstream 和 GitHub CLI。
如果数据源类型不确定怎么办?
技能会根据数据是否网格化、是否为预报以及返回 DataArray 还是 DataFrame 来提出类型建议,并要求用户确认类型。

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