·fastf1
{}

fastf1

machina-sports/sports-skills

Formula 1 データ — レーススケジュール、結果、ラップタイム、ドライバーおよびチーム情報。 FastF1 ライブラリを利用しています。 F1のセッション、予選、練習、レース結果、セクタータイム、タイヤ戦略を網羅。 使用場面: ユーザーが F1 レース結果、予選、ラップタイム、ドライバー統計、チーム情報、F1 カレンダー、または F1 データについて質問する場合。 ユーザーが他のモータースポーツ (MotoGP、NASCAR、IndyCar、WEC、Formula E) について質問する場合には使用しないでください。 F1 のベッティング オッズや予測には使用しないでください。代わりに、kalshi または Polymarket を使用してください。 F1 ニュース記事には使用しないでください。代わりにスポーツ ニュースを使用してください。

25インストール·19トレンド·@machina-sports

インストール

$npx skills add https://github.com/machina-sports/sports-skills --skill fastf1

SKILL.md

If pip install fails with a Python version error, the package requires Python 3.10+. Find a compatible Python:

Prefer the CLI — it avoids Python import path issues:

Derive the current year from the system prompt's date (e.g., currentDate: 2026-02-16 → current year is 2026).

Formula 1 データ — レーススケジュール、結果、ラップタイム、ドライバーおよびチーム情報。 FastF1 ライブラリを利用しています。 F1のセッション、予選、練習、レース結果、セクタータイム、タイヤ戦略を網羅。 使用場面: ユーザーが F1 レース結果、予選、ラップタイム、ドライバー統計、チーム情報、F1 カレンダー、または F1 データについて質問する場合。 ユーザーが他のモータースポーツ (MotoGP、NASCAR、IndyCar、WEC、Formula E) について質問する場合には使用しないでください。 F1 のベッティング オッズや予測には使用しないでください。代わりに、kalshi または Polymarket を使用してください。 F1 ニュース記事には使用しないでください。代わりにスポーツ ニュースを使用してください。 ソース: machina-sports/sports-skills。

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引用可能な情報

AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。

インストールコマンド
npx skills add https://github.com/machina-sports/sports-skills --skill fastf1
カテゴリ
{}データ分析
認証済み
初回登録
2026-02-17
更新日
2026-02-18

クイックアンサー

fastf1 とは?

Formula 1 データ — レーススケジュール、結果、ラップタイム、ドライバーおよびチーム情報。 FastF1 ライブラリを利用しています。 F1のセッション、予選、練習、レース結果、セクタータイム、タイヤ戦略を網羅。 使用場面: ユーザーが F1 レース結果、予選、ラップタイム、ドライバー統計、チーム情報、F1 カレンダー、または F1 データについて質問する場合。 ユーザーが他のモータースポーツ (MotoGP、NASCAR、IndyCar、WEC、Formula E) について質問する場合には使用しないでください。 F1 のベッティング オッズや予測には使用しないでください。代わりに、kalshi または Polymarket を使用してください。 F1 ニュース記事には使用しないでください。代わりにスポーツ ニュースを使用してください。 ソース: machina-sports/sports-skills。

fastf1 のインストール方法は?

ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/machina-sports/sports-skills --skill fastf1 インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります

ソースリポジトリはどこですか?

https://github.com/machina-sports/sports-skills

詳細

カテゴリ
{}データ分析
ソース
skills.sh
初回登録
2026-02-17