核心用法
该技能通过调用 Gemini 3 Pro Image (Nano Banana) 模型，将用户提供的地址转换为具有地点特色的季节性背景图像，并叠加 Open-Meteo 实时天气数据及 7 天预报，最终输出专业电视台风格的天气信息图。主要工作流程包括：
1. 地址解析与季节判断：根据新西兰当前季节自动生成匹配的视觉主题
2. 背景生成：利用 Gemini API 创建与地点相符的 photorealistic 场景
3. 数据获取：从 Open-Meteo 拉取实时温度、湿度、风速、预报等数据
4. 视觉合成：将数据层与背景图像整合为标准广播级 UI 布局
显著优点
- 视觉专业性：模拟真实电视台天气播报的版式设计，无需专业设计技能
- 地点智能化：背景图像根据具体地址和季节动态适配，避免千篇一律的模板感
- 数据实时性：依托 Open-Meteo 开源气象 API，覆盖全球范围且无需额外付费
- 输出自动化：支持命令行批量生成，便于定时任务或内容运营场景
潜在缺点与局限性
- 地域季节锁定：当前硬编码为新西兰季节逻辑，其他地区需手动调整或 fork 修改
- API 依赖性： Gemini 3 Pro Image 为实验性/预览版 API，稳定性与定价策略存在变动风险
- 图像生成成本：每次调用均消耗图像生成额度，高频使用成本较高
- 定制化受限：广播 UI 布局为预设模板，无法灵活调整字体、配色或版式结构
- 无内置缓存：相同地址重复查询仍会触发完整生成流程，未优化重复请求
适合人群
- 新媒体运营人员：需快速产出社交媒体天气海报
- 本地生活博主：制作具有地域特色的每日天气播报
- 小型电视台/播客：作为轻量化天气视觉的补充方案
- 开发者：集成至自动化内容工作流（如配合 cron 定时生成）
常规风险
| 风险类型 | 具体说明 | 缓解建议 |
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| API 密钥泄露 | `GEMINI_API_KEY` 以环境变量形式配置，存在误提交至版本控制的风险 | 使用 `.env` 文件配合 gitignore，或采用密钥管理服务 |
| 内容安全 | Gemini 图像生成可能因提示词歧义产生意外输出 | 审查生成的季节性场景描述 prompt，避免敏感地标 |
| 数据准确性 | Open-Meteo 为免费开源服务，精度不及商业气象数据商 | 关键场景建议交叉验证官方气象源 |
| 模型可用性 | Gemini 3 Pro Image 处于早期阶段，存在服务中断或 deprecate 可能 | 关注 Google AI 官方公告，预留备选图像生成方案 |