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Agent Skill · 研究检索

obspy(obspy 搜索)

obspy 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

obspy 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 63,254。

总安装 318周安装 13GitHub Stars 23下载 103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
unknown

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:obspy(obspy 搜索)
来源仓库:https://github.com/steadfastasart/geoscience-skills
仓库路径:skills/obspy
安装命令:
npx skills add https://github.com/steadfastasart/geoscience-skills --skill obspy
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/steadfastasart/geoscience-skills --skill obspy

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

obspy 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词快速定位候选结果时使用。适用于地质科学、地震数据分析和科研文献检索等场景,可结合来源仓库核验具体用法。

通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需确认权限范围和命令执行环境。安装前建议检查仓库维护状态,以及是否会触发联网或文件读写操作。obspy 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/obspy

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/steadfastasart/geoscience-skills --skill obspy;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

obspy 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/steadfastasart/geoscience-skills --skill obspy。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

obspy 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

obspy 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。

obspy 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

obspy 用的人多吗?

公开数据是累计安装 318 次,近一周安装 13 次,下载 103 次,GitHub 23 星。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。

obspy 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
obspy

obspy 搜索 · 本页

31823需要联网未明确未通过

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

ObsPy - Seismology Data Processing

Quick Reference

from obspy import read, UTCDateTime
from obspy.clients.fdsn import Client

# Read local file (MiniSEED, SAC, etc.)
st = read("data.mseed")
tr = st[0]                          # First trace
print(tr.stats)                     # Metadata

# Fetch from FDSN
client = Client("IRIS")
t = UTCDateTime("2023-02-06T01:17:00")
st = client.get_waveforms("IU", "ANMO", "00", "LHZ", t, t + 3600)
st.plot()

Key Classes

ClassPurpose
StreamContainer for multiple Trace objects
TraceSingle waveform with data + metadata
UTCDateTimePrecise time handling
InventoryStation/channel metadata
CatalogEarthquake event information

Essential Operations

Read and Inspect

st = read("data.mseed")              # Auto-detect format
tr = st[0]
print(tr.stats.station, tr.stats.channel, tr.stats.sampling_rate)

Filter and Process

st.detrend("demean")                 # Remove mean
st.detrend("linear")                 # Remove trend
st.taper(max_percentage=0.05)        # Taper edges
st.filter("bandpass", freqmin=0.1, freqmax=10.0)

Fetch Waveforms from FDSN

client = Client("IRIS")
t1 = UTCDateTime("2023-02-06T01:17:00")
st = client.get_waveforms("IU", "ANMO", "00", "LHZ", t1, t1 + 3600)
st.write("output.mseed", format="MSEED")

Search Earthquakes

client = Client("USGS")
cat = client.get_events(
    starttime=UTCDateTime("2023-01-01"),
    endtime=UTCDateTime("2023-12-31"),
    minmagnitude=7.0
)
event = cat[0]
print(f"M{event.magnitudes[0].mag} at {event.origins[0].latitude}")

Get Station Metadata

inv = client.get_stations(
    network="IU", station="ANMO",
    level="response"                 # Required for response removal
)

Remove Instrument Response

st = client.get_waveforms("IU", "ANMO", "00", "LHZ", t, t + 3600)
inv = client.get_stations(network="IU", station="ANMO", level="response")
st.remove_response(inventory=inv, output="VEL")  # VEL, DISP, or ACC

Trim and Select

st.trim(UTCDateTime("2023-01-01"), UTCDateTime("2023-01-01T01:00:00"))
st_z = st.select(channel="*Z")       # Vertical only
st_bh = st.select(channel="BH*")     # BH channels

Merge and Handle Gaps

st.print_gaps()                      # Check for gaps
st.merge(method=1, fill_value="interpolate")

Writing Data

st.write("output.mseed", format="MSEED")
st.write("output.sac", format="SAC")

Error Handling

from obspy.clients.fdsn.header import FDSNNoDataException

try:
    st = client.get_waveforms("IU", "ANMO", "00", "LHZ", t1, t2)
except FDSNNoDataException:
    print("No data available")

Common Tips

  1. Always detrend and taper before filtering to avoid artifacts
  2. Use level="response" when fetching stations for instrument correction
  3. Check for gaps before processing with st.print_gaps()
  4. Wildcards work in queries: station="A*", channel="BH?"
  5. UTCDateTime accepts ISO strings, timestamps, datetime objects

When to Use vs Alternatives

ToolBest For
obspyFull seismology workflows, FDSN data access, waveform processing
segyioFast, low-level SEG-Y file I/O for reflection seismic data
scipy.signalGeneric signal processing without seismology-specific features

Use obspy when you need seismological context: FDSN clients, instrument response removal, earthquake catalogs, or standard seismic formats.

Use segyio instead when working exclusively with SEG-Y files for reflection seismic. segyio is faster for large 3D volumes with inline/crossline access.

Use scipy.signal instead when you only need generic filtering or spectral analysis and don't need seismology-specific metadata or data access.

Common Workflows

Fetch and process earthquake waveforms

- [ ] Initialize FDSN client: `Client("IRIS")`
- [ ] Search events with `client.get_events()` for target magnitude/region
- [ ] Fetch waveforms with `client.get_waveforms()` for desired stations
- [ ] Get station metadata with `level="response"` for instrument correction
- [ ] Preprocess: detrend, taper, remove instrument response
- [ ] Filter to frequency band of interest
- [ ] Trim to analysis window and export or plot

References

Scripts

平台分布

Codex

34.38%
按下载量换算35

Claude

32.58%
按下载量换算34

Cursor

17.95%
按下载量换算18

Gemini CLI

10.09%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

未通过

Snyk

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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