AmandaloveYang
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# 🌡️ PolyWeather: 实时天气查询与分析机器人
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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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### 环境要求
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- **Python 3.11+**
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- 依赖安装: `pip install -r requirements.txt`
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- **环境变量**: 需在 `.env` 中配置 `METEOBLUE_API_KEY` 以激活伦敦高精度预报。
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### VPS 部署 (推荐)
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**首次部署：**
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```bash
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git clone https://github.com/yangyuan-zhen/PolyWeather.git
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cd PolyWeather
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pip install -r requirements.txt
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cp .env.example .env # 编辑 .env 填入你的 Token 和 API Key
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```
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**创建一键更新脚本（只需执行一次）：**
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```bash
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cat > ~/update.sh << 'EOF'
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#!/bin/bash
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cd ~/PolyWeather
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git fetch origin
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git reset --hard origin/main
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pkill -f run.py
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pkill -f bot_listener.py
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sleep 1
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nohup python3 run.py > bot.log 2>&1 &
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echo "✅ 已更新并重启！"
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EOF
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chmod +x ~/update.sh
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```
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**日常更新（每次代码推送后）：**
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```bash
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~/update.sh
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```
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> 一条命令完成：拉取最新代码 → 杀旧进程 → 启动新进程。无需手动处理分支冲突。
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### 本地开发 (Windows)
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```bash
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py -3.11 run.py
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```
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> 本地笔记本**不需要安装 Python**，只用来编辑代码和 Git 推送。IDE 的 import 报错是因为本地没装依赖，不影响 VPS 运行。
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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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## 🤖 Telegram 机器人指令
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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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```
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## ✨ 核心功能
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### 1. 🏛️ 多源数据融合 (Multi-Source Fusion)
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机器人聚合了全球最权威的几个数据源，并按权重进行分层：
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| 数据源 | 数据角色 | 覆盖范围 | 优势 |
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| :----------------- | :------------- | :--------- | :----------------------------------------------- |
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| **Open-Meteo** | 基础预测 | 全球 | 提供所有城市的 72 小时精细化温度曲线 |
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| **Meteoblue (MB)** | **高精度共识** | 仅限伦敦 | **交易员首选**。聚合多家模型，对微气候处理极佳 |
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| **METAR** | **结算标准** | 全球机场 | Polymarket 结算参考的绝对真理，实时机场观测 |
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| **NWS** | 官方预测(美) | 仅限美国 | 美国国家气象局，对美国城市的极端天气预判准确 |
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| **MGM** | 官方预测(土) | 仅限安卡拉 | 土耳其气象局，提供安卡拉 Esenboğa 机场的官方数据 |
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### 2. ⚡ 超新鲜数据 (Cache-Busting)
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为了应对气象博弈中秒级的变化，我们实现了 **0 缓存技术**：
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- **微秒级令牌**：每个 API 请求都附带动态时间戳，强制气象服务器绕过 CDN 缓存返回最新值。
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- **MGM 实时同步**：针对土耳其 MGM API 做了专门的 Header 伪装和时区校正。
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### 3. ⏱️ 自动态势分析
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机器人不仅仅搬运数据，它还会进行逻辑加工：
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- **峰值时刻预测**：自动计算今天气温最高点出现的概率窗口（如：14:00 - 15:00）。
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- **风险等级 (Risk-Profile)**：根据地理特征（如安卡拉的高原温差、伦敦的近海微气候）自动分配风险等级。
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- **数据溯源**：报表明确标注每个数字的来源（[MGM], [METAR], [MB]）。
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### 4. 📊 智能最高温追踪
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针对 Polymarket 的结算逻辑进行优化：
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- **当地日历日过滤**：基于城市 UTC 偏移，严格统计当地时间 00:00 之后的实测最高温。
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- **多维度监测**：集成体感温度 (`feels_like`) 和 24h 累计降雨量，辅助多维度判断。
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## 🏗️ 系统架构
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本项目采用 **“轻量化、插件式”** 架构，旨在实现毫秒级响应。
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```mermaid
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graph TD
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User[/Telegram User/] --> Bot[bot_listener.py]
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Bot --> Collector[WeatherDataCollector]
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subgraph "Data Engine"
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Collector --> OM[Open-Meteo API]
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Collector --> MB[Meteoblue Weather API]
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Collector --> NOAA[METAR Data Center]
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Collector --> MGM[Turkish MGM API]
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Collector --> NWS[US NWS API]
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end
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Collector --> Processing[智能分析 & 格式化]
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Processing --> Bot
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Bot --> Reponse[/精简版博弈快照/]
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- **逻辑解耦**：`weather_sources.py` 负责外部数据的解析；`bot_listener.py` 负责消息模板渲染。
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- **遗留模块说明**：项目根目录下的 `main.py` 包含旧版本的自动交易引擎。目前重心在“手动辅助决策”，如需开启请查阅 [MARKET_DISCOVERY_ZH.md](./MARKET_DISCOVERY_ZH.md)。
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## 🎯 博弈策略提示
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1. **检查模型共识**：查看 Open-Meteo 和 Meteoblue (MB) 是否达成共识。
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2. **关注峰值窗口**：在预测的峰值时段多次使用 `/city` 刷新。
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3. **数据权重优先级**：结算以 **METAR** 为准，趋势预测以 **MB** 为准（仅限伦敦）。
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4. **地理风险评估**：重点关注提示中的“偏差会显著放大”警告（如安卡拉、伦敦）。
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