AIjennings/aria-agent-blueprints

결정론적 NOAA METAR/TAF 비행 범주 분류기(VFR/MVFR/IFR/LIFR), 활주로 측풍 성분 계산기, 밀도 고도 엔진, Go/No-Go 위험 점수 생성기

aria-agent-blueprints란 무엇인가요?

이 스킬은 일반 항공(GA) 비행 전 기상 브리핑을 위한 생산 준비된 참조 패턴으로, Aria Technology Group이 운영합니다. NOAA 항공 기상 센터(AWC)의 실시간 METAR/TAF 데이터를 결정론적 공기역학 및 개인 최저 기준 계산과 결합하여 비행 위험을 평가합니다. 핵심 기능으로는 FAA 비행 범주 분류(천장 고도와 가시거리 기반 VFR/MVFR/IFR/LIFR), 활주로 측풍 및 역풍 벡터 분해(수학 공식 `wind_speed * sin(|wind_dir - runway_heading|)` 사용), 그리고 이륙 성능 계획을 위한 기압 고도 및 온도 보정 밀도 고도 근사치 계산이 포함됩니다. 이 도구는 CLI(명령줄 인터페이스)를 통해 사용할 수 있으며, `python metar_risk_scorer.py --selftest`와 같은 명령어로 자체 테스트를 실행하여 모든 계산의 결정론적 정확성을 검증할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor

Part ofAgent Workflows

npx skills add https://github.com/AIjennings/aria-agent-blueprints/tree/HEAD/skills/aviation-weather-go-nogo

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문서

일반 항공 기상 브리핑 및 Go/No-Go 위험 엔진

개요

Aria Technology Group이 운영하는 생산 참조 패턴으로, 일반 항공 비행 전 기상 브리핑을 위해 실시간 NOAA 항공 기상 센터(AWC) METAR/TAF 원격 측정 데이터와 결정론적 공기역학 및 개인 최저 기준 수학을 결합합니다.

결정론적 계산

FAA 비행 범주 분류: 천장(해발 피트)과 가시거리(법정 마일)를 기준으로 VFR, MVFR, IFR, 또는 LIFR로 분류합니다.
활주로 측풍 및 역풍 벡터 분해: wind_speed * sin(|wind_dir - runway_heading|)를 사용하여 매듭(knot) 단위의 정확한 측풍 및 역풍 성분을 계산합니다.
밀도 고도 근사치: 이륙 성능 계획을 위해 기압 고도와 온도 보정 밀도 고도를 계산합니다.

CLI 사용법

python metar_risk_scorer.py --selftest

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