fastf1
✓一級方程式資料 — 比賽行程、結果、單圈計時、車手和車隊資訊。由 FastF1 庫提供支援。涵蓋 F1 賽段、排位賽、練習賽、比賽成績、賽段時間、輪胎策略。 使用場合：使用者詢問 F1 比賽結果、排位賽、單圈時間、車手統計數據、車隊資訊、F1 日曆或一級方程式數據。 不要在以下情況下使用：使用者詢問其他賽車運動（MotoGP、NASCAR、IndyCar、WEC、Formula E）。不要用於 F1 投注賠率或預測 - 請改用 kalshi 或 polymarket。不要用於 F1 新聞文章——而是使用體育新聞。
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).
一級方程式資料 — 比賽行程、結果、單圈計時、車手和車隊資訊。由 FastF1 庫提供支援。涵蓋 F1 賽段、排位賽、練習賽、比賽成績、賽段時間、輪胎策略。 使用場合：使用者詢問 F1 比賽結果、排位賽、單圈時間、車手統計數據、車隊資訊、F1 日曆或一級方程式數據。 不要在以下情況下使用：使用者詢問其他賽車運動（MotoGP、NASCAR、IndyCar、WEC、Formula E）。不要用於 F1 投注賠率或預測 - 請改用 kalshi 或 polymarket。不要用於 F1 新聞文章——而是使用體育新聞。 來源：machina-sports/sports-skills。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/machina-sports/sports-skills --skill fastf1- 分類
- {}資料分析
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-17
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 fastf1？
一級方程式資料 — 比賽行程、結果、單圈計時、車手和車隊資訊。由 FastF1 庫提供支援。涵蓋 F1 賽段、排位賽、練習賽、比賽成績、賽段時間、輪胎策略。 使用場合：使用者詢問 F1 比賽結果、排位賽、單圈時間、車手統計數據、車隊資訊、F1 日曆或一級方程式數據。 不要在以下情況下使用：使用者詢問其他賽車運動（MotoGP、NASCAR、IndyCar、WEC、Formula E）。不要用於 F1 投注賠率或預測 - 請改用 kalshi 或 polymarket。不要用於 F1 新聞文章——而是使用體育新聞。 來源：machina-sports/sports-skills。
如何安裝 fastf1？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/machina-sports/sports-skills --skill fastf1 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/machina-sports/sports-skills
詳情
- 分類
- {}資料分析
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-17