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Agent Skill · 效率

go-stargazing(去观星)

go-stargazing 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。

go-stargazing 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 5,819。

总安装 10,284周安装 416GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,228核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.4.2

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:go-stargazing(去观星)
来源仓库:https://github.com/clhwbd/go-stargazing
安装命令:
openclaw skills install go-stargazing
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 go-stargazing

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

轻量版区域级拍星推荐技能,适用于今晚或指定日期的全国、省市级拍星条件筛选。结合默认全国扫描,先按云量粗筛,再真实天气细筛,逐输出晚推荐和完整气象信息。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install go-stargazing;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

go-stargazing 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install go-stargazing。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

go-stargazing 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

go-stargazing 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

go-stargazing 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

go-stargazing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,284 次,近一周安装 416 次,下载 3,228 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

go-stargazing 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
go-stargazing

去观星 · 本页

10,284—需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
go-stargazing
description
轻量版区域级拍星推荐技能,适用于今晚或指定日期的全国、省市级拍星条件筛选。默认全国扫描,先按云量粗筛,再结合真实天气细筛,输出逐晚推荐和完整气象信息。

GoStargazing

定位

轻量版、区域级拍星推荐 skill,用于回答:

  • 今晚或指定日期,全国或指定范围哪里更适合拍星
  • 多天查询时,每一晚分别哪里更适合拍星

不做:

  • 具体机位推荐
  • 编造真实视宁度、实测光污染、真实遮挡
  • 把区域级结论伪装成机位级结论

默认规则

  • 用户说“全国 / 中国 / 国内”时,默认按中国 34 个省级行政区全覆盖处理
  • 用户指定省份或更小范围时,按用户范围查询
  • 用户未说明题材时,默认按星空 / 银河处理

核心流程

1. 全国粗筛

  • 大范围查询时,第一轮只看云量
  • 云量不达标直接过滤,达标后再进入细筛
  • 粗筛阶段不混入风速、湿度、月光、露点、降水、天气代码等指标
  • 全国粗筛统一只用 ecmwf_ifs 看云量
  • 单日 coarse survivor <= 10:直接全部进入细筛
  • 多天 coarse survivor <= 20:直接全部进入细筛

2. 细筛

细筛阶段默认启用:

  • 风速
  • 湿度
  • 夜间通透度 / 能见度
  • 月光影响
  • 月升 / 月落
  • 露点
  • 降水
  • 天气现象码

模型策略:

  • 粗筛与细筛统一只用 ecmwf_ifs
  • 不再做联合复核流程

评分原则:

  • 云量权重最高
  • 风速权重较低

3. 区域聚合

  • 将高分点聚合成区域级结论
  • 优先输出自然地理或行政区域名称
  • 不直接返回大量采样点给用户

4. 候选榜单规则

  • 按最终排序分从高到低排序
  • 候选阈值:max(70, 第一名分数 - 10)
  • 只允许 recommended / backup 进入候选榜单
  • observe_only 不得进入候选榜单
  • 达标候选少于 10 个时如实返回
  • 达标候选多于 10 个时只保留前 10
  • 不允许为了凑满 10 个而硬塞明显低质量候选

多天规则

多天查询时:

  1. 按逐晚独立推荐输出
  2. 每晚给出主推荐、备选和完整气象指标
  3. 不做跨晚路线连续性判断
  4. 只做区域级逐晚判断,不扩展为路线规划

输出要求

默认按以下顺序组织:

  1. 结论
  2. 备选
  3. 细化说明
  4. 风险提示
  5. 本轮参考信息
  6. 下一步(是否继续细筛)

真实数据输出

当用户明确要求真实数据或要自行复核时,回复中必须给出本轮实际查到的关键气象信息,不得只给口语化结论。

优先包含:

  • 天文夜窗、最佳可拍窗口、可拍时长
  • 平均 / 最差云量
  • 风速、阵风、湿度、能见度
  • 温度、露点、月光影响
  • 低 / 中 / 高云、降水、天气现象码(如有)
  • 数据来源与数据完整性说明

回复生成约束

调用方应优先使用 final_reply_draft / reply_drafts.* 作为最终回复,不要自行根据零散 JSON 字段二次摘要或重组,否则容易丢失完整气象指标与解释。

用户明确要求复核或对照 Windy 时,应优先使用 final_reply_draft 或 reply_drafts.detailed。

导出边界

  • 本 skill 仅返回文本或 JSON 结果
  • 不内置 Excel / xlsx 导出能力
  • 如需表格附件,应由调用侧另行生成

用户可读性规则

  • 只说自然中文
  • 不直接输出内部字段名、调试字段或变量名
  • 解释时优先说明:哪个区域更稳、哪个区域更适合守候、哪晚更适合当路线锚点

夜窗与月光

  • 地区天文夜窗和最佳可拍窗口必须分开表达
  • 月光建议可以说强 / 中 / 弱,但不要伪装成真实天文实测
  • 月升 / 月落与无月光窗口属于辅助信息,不是硬评分主字段

运行前提

  • 依赖 python3
  • 额外 pip 依赖:lunarcalendar、shapely
  • 真实天气模式依赖可访问的 Open-Meteo 在线接口
  • 若当前环境无法访问外部天气源,或当天请求额度已耗尽,则必须明确告知用户无法继续获取新的真实天气数据

数据边界

  • 天气主源:Open-Meteo HTTP API
  • 需要真实数据时,必须使用真实天气查询(CLI 对应 --real-weather),不得退回 mock 后继续按真实结果回复用户
  • 若真实天气抓取失败,必须明确说明失败情况,不得用 mock 顶替真实结论
  • 预报范围最远约 16 天,超出需明确告知用户无法查询
  • 复杂地形区域(高原 / 山区)预报不确定性更高,必要时提醒用户临近出发再复查
  • 命中 429 时应自动退避,不得继续高频请求同一模型
  • 若天气源明确返回 Daily API request limit exceeded. Please try again tomorrow.,则视为当天真实天气额度已耗尽
  • 命中上述“日额度超限”时:不得继续重试;应直接对用户说明:今天天气源查询额度已超限,明天再查
  • 不同天气模型要分别做节流,不能共用一条激进并发节奏
  • 全国扫描与单区复核必须分开:全国允许较高吞吐,小范围 / 单区复核应改走低频保守模式

打包数据

当前运行使用:

  • data/china-provinces-lite.json
  • data/china-prefectures-lite.json

使用轻量 bbox 边界,替代完整 geometry,以控制包体积。

主要脚本

  • scripts/go_stargazing.py:主入口
  • scripts/go_stargazing_engine/engine.py:主流程编排
  • scripts/go_stargazing_engine/geo.py:地理边界与空间处理
  • scripts/go_stargazing_engine/weather.py:天气获取与聚合
  • scripts/go_stargazing_engine/scoring.py:评分逻辑
  • scripts/go_stargazing_engine/astronomy.py:天文计算

致谢

本技能由以下伙伴共同打造:

  • 陈一菲:Skill 第一版创作者,为星空摄影规划奠定了核心框架
  • 陆不喝:提供技术方案与专业指导,让数据驱动的选址评分体系成为可能
  • Fortune:发起者,将摄影实践与 AI 能力深度结合,持续推动功能迭代

感谢每一位愿意为星空奔赴山海的人

平台分布

OpenClaw

88.03%
按下载量换算2,842

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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