Weather for Grown Ups

大人のための天気予報

天気予報はエージェントツールの Hello World です。WFG は「明日の気温」だけでは物足りなくなったときのためのものです。

運用中の NWP を扱う単一のクエリ言語です。全球・地域モデル、決定論的予報・アンサンブル予報、物理ベース・AI、最新の実行結果・過去の履歴に対応します。

モデルごとの違いを損なうことなく、同じ大気に関する疑問を複数のモデルに投げかけられます。

30秒で始める

Node.js 20 以降が必要です。

npx weather-for-grown-ups catalog --dataset all --search wind --json

npx weather-for-grown-ups query \
  --dataset gfs \
  --lat 50.08 --lon 14.43 \
  --at 2026-08-24T12:00:00Z \
  --vars temperature,wind \
  --levels 850,700,500 \
  --json

繰り返し使う場合：

npm install -g weather-for-grown-ups
wfg --help

契約

通常の大気データへのアクセスでは、互いに独立した4つの選択肢があります。

dataset × geometry × time × selection

{
  "dataset": "gefs",
  "geometry": {
    "type": "point",
    "latitude": 50.08,
    "longitude": 14.43
  },
  "time": {
    "at": "2026-08-30T12:00:00Z"
  },
  "selection": {
    "variables": ["temperature", "wind"],
    "pressureLevelsHpa": [850, 700, 500]
  },
  "ensemble": {
    "quantiles": [0.1, 0.5, 0.9]
  }
}

データセットを変えても、質問はそのままです。対応していない組み合わせは、見せかけの対称性に合わせて変換するのではなく、エラーになります。

統合大気 API を読む →

もっと難しい質問をする

まず質問します。エージェントに、予報の調査をゼロから組み立ててもらいましょう。

01 — 本格的な予報を教えて

明日の午後、プラハ上空の大気はどのような状態ですか？ 地表と鉛直構造を網羅し、主要な全球予測を比較して、アンサンブル間でどの部分が安定しているかを示してください。

GFS + IFS → 気圧プロファイル → GEFS + IFS ENS → 必要に応じて地域モデル

02 — 前線は来る？

明日、プラハ付近で前線の通過が予想されますか？ 予想される場合、いつ到達し、大気の鉛直構造はどのように変化し、モデル間でどの程度一致していますか？

GFS + IFS → 時間変化 → 気圧プロファイル → GEFS + IFS ENS → 最新の実行結果と前回の実行結果を比較

03 — AI と物理モデルの比較

AIFS と IFS は、明日のプラハ上空の大気をどのように予測していますか？ 時間と高度によってどこに違いがあり、その違いはアンサンブルの不確実性と比べて大きいですか？

IFS、AIFS を揃える → 気圧プロファイル → IFS ENS、AIFS ENS を揃える

04 — パラグライダーに適した日を計画する

明日、バッサーノ周辺でパラグライダーをする予定です。対流が起きやすい時間帯は一日を通してどのように推移しますか？ 風の鉛直プロファイルと大気の安定度はどうなっていますか？ アンサンブル予報と全球・地域予測を通じて、予測はどの程度安定していますか？

プロファイル → 空気塊診断 → 鉛直方向の風 → 時間変化 → アンサンブル → 全球 + 地域モデル

05 — 過去の予報を検証する

3日前の GFS は、今日のプラハについてどのような予測をしていましたか？ その予報の検証結果はどうでしたか？

過去の予報 → 解析 / ラジオゾンデ → 誤差 → リードタイムの由来

調査ギャラリーを見る →

モデル

GFS · GEFS · AIGFS · AIGEFS · HGEFS · IFS · IFS ENS · AIFS · AIFS ENS · ICON-D2 · ICON-D2-EPS · AROME · PE-AROME · GFS analysis · GEFSv12 reforecast

機能はカタログに基づきます。ネイティブの格子、更新間隔、領域、メンバー、フィールド、データの由来は明示されます。

wfg catalog --dataset all --json

エージェント

WFG は、CLI と MCP の両方から同じコア機能を利用できます。

シェルを利用できる → CLI。
シェルなし／リモート → MCP。

npx weather-for-grown-ups mcp

ポータブルな WFG スキルを追加してから、セットアップガイドを選んでください：Codex · Claude Code · Hermes · OpenClaw · その他のエージェント

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ライセンス

MIT。LICENSEを参照してください。