doc: Update READMEs with Chicago example, expanded feature descriptions, and new betting strategy tips.
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@@ -34,54 +34,83 @@ _Note: The system is currently in **Weather Query Mode**. Active market monitori
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### /city Command Example
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/city London
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/city Chicago
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**Real-time Output:**
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> 📍 **London 天气详情**
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> ⏱️ 生成时间: 00:41:17
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> ═══ ═══ ═══ ═══ ═══ ═══
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> 🕐 当地时间: 16:41
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> 📍 **Chicago 天气详情**
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> ⏱️ 生成时间: 12:45:30
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> ════════════════════
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> 🕐 当地时间: 12:45
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> 📊 **Open-Meteo 7天预测**
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> 👉 今天: 最高 12°C
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> 02-09: 最高 11°C
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> 👉 今天: 最高 22.4°F (NWS: 23°F)
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> 02-08: 最高 26.2°F
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> 02-09: 最高 37.2°F
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>
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> ✈️ **机场实测 (EGLC)**
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> 🌡️ 10.0°C
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> 💨 风速: 12kt
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> 🕐 观测: 16:20 (当地)
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> ✈️ **机场实测 (KORD)**
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> 🌡️ 21.0°F (今日最高: 23.0°F)
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> 💨 风速: 4kt
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> 🕐 观测: 12:00 (当地)
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>
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> 💡 **态势分析**
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> 📉 **处于降温期**：气温已开始从峰值下滑，今日大概率不会再反弹。
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> 🍃 **清劲风**：空气流动快，虽然有助于散热，但可能伴随阵风引起微小波动。
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> ⏱️ **预计峰值时刻**：今天 14:00 - 16:00 之间。
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> 🎯 **博弈建议**：关注该时段实测能否站稳 22.4°F。
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> 📈 **升温进程中**：距离峰值还有约 1.4° 空间，正向高点冲击。
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## ✨ Key Features
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### 1. 💡 Intelligent Trend Analysis
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### 1. 🏛️ Multi-Source Data Fusion
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The bot doesn't just show numbers; it performs a **Live vs. Forecast** analysis:
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The bot aggregates data from multiple authoritative sources:
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- **Peak Detection**: Determines if the daily high has likely already passed.
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- **Atmospheric Physics**: Uses humidity and dew point to predict if the temperature will "stall" at night.
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- **Volatility Alerts**: Flags high wind speeds that might cause rapid temperature swings.
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| Source | Data Type | Coverage |
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| -------------- | ------------------------------ | ----------------- |
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| **Open-Meteo** | 7-day forecast | Global |
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| **NWS** | Official US forecast | US cities only ⚠️ |
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| **METAR** | Real-time airport observations | Global airports |
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### 2. ✈️ High-Fidelity Airport Data (METAR)
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- **⚠️ Divergence Alerts**: When Open-Meteo and NWS disagree by >1°F, the bot flags it for your attention.
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### 2. ⏱️ Peak Timing Prediction
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For each city, the bot analyzes the hourly forecast curve to identify:
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- **Exact peak window**: e.g., "14:00 - 16:00"
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- **Betting recommendation**: Monitor real-time data during this window
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### 3. 📊 Today's High Tracking
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METAR data is filtered by **local calendar day** using UTC offset:
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- Only observations from **local midnight onwards** are counted
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- Ensures "Today's High" is accurate, not polluted by yesterday's warm afternoon
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### 4. ✈️ High-Fidelity Airport Data (METAR)
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Directly connected to **NOAA Aviation Weather**, the bot fetches raw METAR data from major international airports.
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- Automatic conversion from UTC to **City Local Time**.
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- Real-time station observations (Temperature, Wind, Dew Point).
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### 3. ⚡ Ultra-Fresh Data (Cache Busting)
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### 5. ⚡ Ultra-Fresh Data (Cache Busting)
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Engineered to bypass ISP and proxy caches:
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- Every request includes a **micro-timestamp token**.
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- Forces weather servers (Open-Meteo/NOAA) to deliver fresh results instead of stale cached snapshots.
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- Forces weather servers (Open-Meteo/NOAA/NWS) to deliver fresh results instead of stale cached snapshots.
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## 🎯 Betting Strategy Tips
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1. **Check model consensus**: If Open-Meteo and NWS agree, confidence is high.
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2. **Watch the peak window**: Monitor METAR during predicted peak hours.
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3. **Use "Today's High"**: Track the actual recorded maximum vs forecast.
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4. **Interpret ⚠️ warnings**: Divergence means uncertainty—proceed with caution.
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+72
-43
@@ -1,15 +1,15 @@
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# 🌡️ PolyWeather: 实时天气查询与态势分析机器人
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# 🌡️ PolyWeather: 实时天气查询与分析机器人
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基于多源实时气象数据（Open-Meteo、NOAA METAR）的智能天气分析系统。该系统专为速度与准确性设计，通过强制穿透网络缓存，为用户提供全球气象站最即时的实测报告与态势逻辑分析。
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一个智能天气信息机器人，专为提供超快、实时的气象数据、高保真预报和智能趋势分析而设计。通过绕过网络缓存，直接从全球气象站获取最新数据。
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## 🚀 快速开始
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### 环境依赖
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### 环境要求
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- **Python 3.11+**
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- 安装依赖: `pip install -r requirements.txt`
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- 依赖安装: `pip install -r requirements.txt`
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### 启动运行 (Windows/Linux)
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### 本地运行 (Windows/Linux)
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```bash
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# Windows
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@@ -19,75 +19,104 @@ py -3.11 run.py
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python3 run.py
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```
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_注：系统当前运行于**天气查询模式**。主动市场监控引擎和自动模拟交易模块已暂时关闭。_
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_注意：系统当前处于 **天气查询模式**。主动市场监控和自动交易模块已暂停。_
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## 🤖 电报机器人指令 (Telegram)
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## 🤖 Telegram 机器人指令
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| 指令 | 描述 | 用法 |
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| :--------------- | :--------------- | :--------------------------------------- |
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| `/city [城市名]` | **查询城市天气** | 获取预测、机场实测及深度的“态势分析”结论 |
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| `/id` | **获取 Chat ID** | 获取当前聊天的唯一 ID |
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| `/help` | **帮助** | 显示所有可用指令 |
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| 指令 | 功能 | 说明 |
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| :------------- | :--------------- | :------------------------------- |
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| `/city [城市]` | **查询城市天气** | 获取详细预报、机场实测与趋势分析 |
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| `/id` | **获取 Chat ID** | 获取当前 Telegram 聊天 ID |
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| `/help` | **帮助** | 显示所有可用指令 |
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### /city 指令示例
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```
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/city 伦敦
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/city 芝加哥
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```
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**实时输出效果：**
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**实时输出：**
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> 📍 **London 天气详情**
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> ⏱️ 生成时间: 00:41:17
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> ═══ ═══ ═══ ═══ ═══ ═══
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> 🕐 当地时间: 16:41
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> 📍 **Chicago 天气详情**
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> ⏱️ 生成时间: 12:45:30
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> ════════════════════
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> 🕐 当地时间: 12:45
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> 📊 **Open-Meteo 7天预测**
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> 👉 今天: 最高 12°C
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> 02-09: 最高 11°C
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> 👉 今天: 最高 22.4°F (NWS: 23°F)
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> 02-08: 最高 26.2°F
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> 02-09: 最高 37.2°F
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> ✈️ **机场实测 (EGLC)**
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> 🌡️ 10.0°C
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> 💨 风速: 12kt
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> 🕐 观测: 16:20 (当地)
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> ✈️ **机场实测 (KORD)**
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> 🌡️ 21.0°F (今日最高: 23.0°F)
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> 💨 风速: 4kt
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> 🕐 观测: 12:00 (当地)
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>
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> 💡 **态势分析**
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> 📉 **处于降温期**：气温已开始从峰值下滑，今日大概率不会再反弹。
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> 🍃 **清劲风**：空气流动快，虽然有助于散热，但可能伴随阵风引起微小波动。
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> ⏱️ **预计峰值时刻**：今天 14:00 - 16:00 之间。
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> � **博弈建议**：关注该时段实测能否站稳 22.4°F。
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> 📈 **升温进程中**：距离峰值还有约 1.4° 空间，正向高点冲击。
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## ✨ 核心特性
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## ✨ 核心功能
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### 1. 💡 智能态势分析 (Trend Analysis)
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### 1. 🏛️ 多源数据融合
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机器人不再只是罗列数字，它通过**实测对比预测**的逻辑进行深度解读：
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机器人聚合多个权威数据源：
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- **峰值判定**：分析当前时间点，判断日间最高温是否已经产生。
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- **物理态势**：利用湿度和露点数据，分析夜间气温是否存在“跌不动”的支撑点。
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- **波动预警**：根据机场风速监控，预警可能导致气温突变的锋面过境。
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| 数据源 | 数据类型 | 覆盖范围 |
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| -------------- | ------------ | ------------- |
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| **Open-Meteo** | 7天预报 | 全球 |
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| **NWS** | 美国官方预报 | 仅美国城市 ⚠️ |
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| **METAR** | 机场实时观测 | 全球主要机场 |
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### 2. ✈️ 高保真机场实测 (METAR)
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- **⚠️ 分歧预警**：当 Open-Meteo 和 NWS 预测差异超过 1°F 时，机器人会标注提醒。
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直接对接 **NOAA (美国国家海洋和大气管理局)** 的官方接口：
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### 2. ⏱️ 峰值时刻预测
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- **自动时区转换**：将机场 UTC 观测时间自动转换为**城市当地时间**。
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- **专业级参数**：获取温度、风速、露点、相对湿度等专业观测值。
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机器人分析每个城市的逐小时预报曲线，识别：
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### 3. ⚡ 数据绝对实时 (Cache Busting)
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- **精确峰值窗口**：如 "14:00 - 16:00"
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- **博弈建议**：在此窗口期关注实测数据变化
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针对网络代理和 CDN 缓存进行了底层加固：
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### 3. 📊 今日最高温追踪
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- 每一个 API 请求均带有**微秒级随机时间戳**。
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- 强制穿透所有中间缓存，确保获取的是气象站此时此刻的最新读数。
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METAR 数据按**当地日历日**过滤（使用 UTC 偏移）：
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- 只统计**当地零点之后**的观测记录
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- 确保"今日最高"准确，不受昨天下午高温干扰
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### 4. ✈️ 高保真机场数据 (METAR)
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直连 **NOAA 航空气象中心**，获取原始 METAR 数据：
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- 自动将 UTC 时间转换为**城市当地时间**
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- 实时观测（温度、风速、露点）
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### 5. ⚡ 超新鲜数据（缓存穿透）
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专门设计以绕过 ISP 和代理缓存：
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- 每次请求附带**微秒时间戳令牌**
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- 强制 Open-Meteo/NOAA/NWS 返回最新数据
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## 🎯 博弈策略提示
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1. **检查模型共识**：如果 Open-Meteo 和 NWS 一致，置信度高。
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2. **关注峰值窗口**：在预测的峰值时段多次刷新 METAR。
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3. **使用"今日最高"**：对比实测峰值与预报值。
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4. **解读 ⚠️ 警告**：分歧意味着不确定性——谨慎操作。
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## 🏗️ 架构说明
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本项目包含一套遗留的 **监控引擎 (Monitoring Engine)** 和 **模拟交易系统 (Paper Trading)**（位于 `main.py`）。为了提供最高效的点对点天气查询服务，目前这些功能已处于**休眠状态**。
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项目包含一个遗留的**监控引擎**和**模拟交易系统**（位于 `main.py`）。这些功能目前**已停用**，以优先保障高速按需天气查询。
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- 如需重新启用：请取消 `run.py` 中 `monitor_thread.start()` 的注释。
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- 遗留功能文档参见：[市场扫描说明](./MARKET_DISCOVERY_ZH.md) 和 [模拟交易指南](./PAPER_TRADING_GUIDE.md)。
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- 重新启用监控：取消 `run.py` 中 `monitor_thread.start()` 的注释。
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- 已停用功能的文档：参见 [MARKET_DISCOVERY_ZH.md](./MARKET_DISCOVERY_ZH.md) 和 [PAPER_TRADING_GUIDE.md](./PAPER_TRADING_GUIDE.md)。
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Reference in New Issue
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