# Hermes Weather Plugin

> 仓库地址：https://github.com/FahrenheitResearch/hermes-weather-plugin
> 作者/组织：Fahrenheit Research
> 成熟度：beta
> 分析日期：2026-04-15

## 一句话总结
13 个气象工具的 Hermes plugin，覆盖观测、预报、雷达、探空和 ECAPE 计算，Python + Rust 混合架构。

## 项目定位与架构
这是一个专业级气象数据 plugin，为 Hermes Agent 提供从日常天气预报到高级气象分析的全方位能力。不是简单的天气 API 封装，而是集成了 NWS（National Weather Service）、NEXRAD 雷达、Storm Prediction Center 等专业数据源。

混合架构设计：Python-first，但性能关键路径使用 Rust binaries 或 Rust-backed Python packages。Rust 二进制在首次使用时自动 bootstrap，用户无需手动编译。

## 关键技术特性
- **13 Tools**：observations、forecasts、alerts、model imagery、radar、soundings、calculations、ECAPE
- **NWS/Open-Meteo Data**：当前条件 + 7 天预报 + METAR
- **NEXRAD Radar Products**：reflectivity、velocity、differential reflectivity、correlation coefficient、differential phase
- **Sounding Profiles**：CAPE、CIN、lifted index、freezing level 等导出参数
- **ECAPE Calculations**：可配置 parcel type 和 storm motion algorithm
- **Python + Rust Hybrid**：Rust 用于计算密集型操作，auto-bootstrap

## 设计亮点与创新
Python + Rust 混合架构在 agent plugin 中非常少见，auto-bootstrap Rust binary 的设计消除了用户的编译负担。ECAPE（Entrainment CAPE）计算是对流气象学的前沿指标。

## 局限性与风险
- 高度专业化，用户群限于气象从业者/爱好者
- NWS 数据源主要覆盖美国地区
- Rust 依赖在某些平台上可能有兼容性问题

## 与生态系统的关联
与 hermes-wxtrain-plugin（同一作者）形成"气象分析 + ML 训练"的组合。展示了 Hermes skill 系统在**垂直科学领域**的深度应用能力。