关于私人秘书

随着大模型能力的不断提升，使用成本也日益降低。现在，我们可以定制一个属于自己的私人秘书了。

本质上，这是一个类似 OpenClaw 的 Agent 系统。但 OpenClaw 只是一个电脑操作命令的公共框架，它对 Token 的消耗较多，且没有类似 Hermes 那样越用越智能的学习能力。

因此，我们可以自己动手打造一个更优化的解决方案。

这个私人秘书可以有两种形态：首先是纯软件版本，其次可以接入硬件机器人，让硬件机器人变得更加智能。

未来，私人秘书将成为每个人工作与生活的得力助手。

第二篇讲什么

第二篇主要是讲一个落地的应用将第一篇的内容天气预报的内容落地

我们为此建立了一个开源项目

bash

git clone https://github.com/asmcos/Butler

今天的例子放在例子目录下了。

bash

examples/
├── 01-start.js
└── 02-weather-forecast.js

如何增加天气的实时查询

js


// ==================== 1. 天气 API 工具函数 ====================
async function fetchWeatherByCity(cityName) {
  const url = `https://wttr.in/${encodeURIComponent(cityName)}?format=j1&lang=zh`;
  try {
    console.log(`🌐 正在查询 ${cityName} 的天气...`, url);
    const response = await fetch(url);
    if (!response.ok) throw new Error(`HTTP ${response.status}`);

    const text = await response.text();
    const data = JSON.parse(text);
    const currentText = formatWeather(data);
    const forecastText = formatForecastDays(data);
    return `${currentText}。${forecastText}`;
  } catch (error) {
    console.error(`❌ 天气查询失败: ${error.message}`);
    return `无法获取 ${cityName} 的天气信息，请稍后重试。`;
  }
}

这个函数是通过网址获取天气预报信息。

格式化信息

js

function formatWeather(data) {
  const current = data?.current_condition?.[0];
  const location = data?.nearest_area?.[0];
  const city = location?.areaName?.[0]?.value || "未知城市";
  const weatherDesc =
    current?.lang_zh?.[0]?.value ||
    current?.weatherDesc?.[0]?.value ||
    "未知天气";
  const temp = current?.temp_C ?? "-";
  const feelsLike = current?.FeelsLikeC ?? "-";
  const humidity = current?.humidity ?? "-";
  const windSpeed = current?.windspeedKmph ?? "-";
  const cloudcover = current?.cloudcover ?? "-";

  return `${city} ${weatherDesc}，温度 ${temp}°C，体感 ${feelsLike}°C，湿度 ${humidity}%，风速 ${windSpeed} km/h，云量 ${cloudcover}%`;
}

增加了格式化代码。

效果

bash

node examples/02-weather-forecast.js 
🌐 正在查询 北京 的天气... https://wttr.in/%E5%8C%97%E4%BA%AC?format=j1&lang=zh
[执行工具] get_weather_forecast: Beijing 局部多云，温度 26°C，体感 25°C，湿度 32%，风速 10 km/h，云量 0%。未来预报：2026-05-01：局部多云，17~28°C；2026-05-02：阴天，12~26°C；2026-05-03：小雨，12~22°C
🌐 正在查询 上海 的天气... https://wttr.in/%E4%B8%8A%E6%B5%B7?format=j1&lang=zh
[执行工具] get_weather_forecast: Pootung 晴天，温度 24°C，体感 25°C，湿度 39%，风速 4 km/h，云量 0%。未来预报：2026-05-01：晴朗，12~24°C；2026-05-02：晴朗，15~22°C；2026-05-03：周边有零星小雨，16~22°C

最终回答： 好的，我来为你汇总一下。

🌤 北京未来三天天气预报

日期	天气	温度范围	体感温度
今天	⛅ 局部多云	26°C	25°C
5月1日	⛅ 局部多云	17~28°C	—
5月2日	☁️ 阴天	12~26°C	—
5月3日	🌦 小雨	12~22°C	—

🌤 上海未来三天天气预报

日期	天气	温度范围	体感温度
今天	☀️ 晴天	24°C	25°C
5月1日	☀️ 晴朗	12~24°C	—
5月2日	☀️ 晴朗	15~22°C	—
5月3日	🌦 零星小雨	16~22°C	—

🌡 两地今天体感温差

北京体感温度： 25°C
上海体感温度： 25°C
温差： 🔷 0°C（基本一致）

虽然北京是局部多云（风速稍大，约 10 km/h），上海是晴天（风小），但两地的体感温度都是 25°C，所以今天体感上没有温差，感受差不多哦！不过北京湿度偏低（32%），上海湿度稍高（39%），体感上北京会干爽一些，上海则略湿润一点。😊

总结

这是第二天内容,我们每次进步一点点，最终我们可以打造一个自己的软件秘书。

这个秘书可以部署到硬件机器人小车上

手把手教你用DeepSeek打造私人秘书（二）

评论区 0