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glm-lake-mendota-glm-basicsglm 门多塔湖 glm 基础知识

Agent Skill

glm-lake-mendota-glm-basics 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,142

周安装

92

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

751
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:glm-lake-mendota-glm-basics(glm 门多塔湖 glm 基础知识)
来源仓库:https://github.com/wu-uk/glm-lake-mendota-glm-basics
安装命令:
openclaw skills install glm-lake-mendota-glm-basics
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install glm-lake-mendota-glm-basics

简介

通用湖模型(GLM)用于湖泊温度模拟的基础操作指南。

  • 解释配置文件结构与核心参数含义。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 帮助用户理解如何启动模拟并解读初始输出。
  • 适用于环境科学研究与水体建模初学者。
  • glm-lake-mendota-glm-basics 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
glm-basics
description
Basic usage of the General Lake Model (GLM) for lake temperature simulation. Use when you need to run GLM, understand input files, or modify configuration parameters.
license
MIT

GLM Basics Guide

Overview

GLM (General Lake Model) is a 1D hydrodynamic model that simulates vertical temperature and mixing dynamics in lakes. It reads configuration from a namelist file and produces NetCDF output.

Running GLM

cd /root
glm

GLM reads glm3.nml in the current directory and produces output in output/output.nc.

Input File Structure

FileDescription
glm3.nmlMain configuration file (Fortran namelist format)
bcs/*.csvBoundary condition files (meteorology, inflows, outflows)

Configuration File Format

glm3.nml uses Fortran namelist format with multiple sections:

&glm_setup
   sim_name = 'LakeName'
   max_layers = 500
/
&light
   Kw = 0.3
/
&mixing
   coef_mix_hyp = 0.5
/
&meteorology
   meteo_fl = 'bcs/meteo.csv'
   wind_factor = 1
   lw_factor = 1
   ch = 0.0013
/
&inflow
   inflow_fl = 'bcs/inflow1.csv','bcs/inflow2.csv'
/
&outflow
   outflow_fl = 'bcs/outflow.csv'
/

Modifying Parameters with Python

import re

def modify_nml(nml_path, params):
    with open(nml_path, 'r') as f:
        content = f.read()
    for param, value in params.items():
        pattern = rf"({param}\s*=\s*)[\d\.\-e]+"
        replacement = rf"\g<1>{value}"
        content = re.sub(pattern, replacement, content)
    with open(nml_path, 'w') as f:
        f.write(content)

# Example usage
modify_nml('glm3.nml', {'Kw': 0.25, 'wind_factor': 0.9})

Common Issues

IssueCauseSolution
GLM fails to startMissing input filesCheck bcs/ directory
No output generatedInvalid nml syntaxCheck namelist format
Simulation crashesUnrealistic parametersUse values within valid ranges

Best Practices

  • Always backup glm3.nml before modifying
  • Run GLM after each parameter change to verify it works
  • Check output/ directory for results after each run

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

97.25%
按下载量换算730

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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