·fastf1

一级方程式数据 — 比赛日程、结果、单圈计时、车手和车队信息。由 FastF1 库提供支持。涵盖 F1 赛段、排位赛、练习赛、比赛成绩、赛段时间、轮胎策略。 使用场合:用户询问 F1 比赛结果、排位赛、单圈时间、车手统计数据、车队信息、F1 日历或一级方程式数据。 不要在以下情况下使用:用户询问其他赛车运动(MotoGP、NASCAR、IndyCar、WEC、Formula E)。不要用于 F1 投注赔率或预测 - 请改用 kalshi 或 polymarket。不要用于 F1 新闻文章——而是使用体育新闻。

25安装·19热度·@machina-sports

安装

$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).

一级方程式数据 — 比赛日程、结果、单圈计时、车手和车队信息。由 FastF1 库提供支持。涵盖 F1 赛段、排位赛、练习赛、比赛成绩、赛段时间、轮胎策略。 使用场合:用户询问 F1 比赛结果、排位赛、单圈时间、车手统计数据、车队信息、F1 日历或一级方程式数据。 不要在以下情况下使用:用户询问其他赛车运动(MotoGP、NASCAR、IndyCar、WEC、Formula E)。不要用于 F1 投注赔率或预测 - 请改用 kalshi 或 polymarket。不要用于 F1 新闻文章——而是使用体育新闻。 来源:machina-sports/sports-skills。

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可引用信息

为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。

安装命令
npx skills add https://github.com/machina-sports/sports-skills --skill fastf1
分类
{}数据分析
认证
收录时间
2026-02-17
更新时间
2026-02-18

快速解答

什么是 fastf1?

一级方程式数据 — 比赛日程、结果、单圈计时、车手和车队信息。由 FastF1 库提供支持。涵盖 F1 赛段、排位赛、练习赛、比赛成绩、赛段时间、轮胎策略。 使用场合:用户询问 F1 比赛结果、排位赛、单圈时间、车手统计数据、车队信息、F1 日历或一级方程式数据。 不要在以下情况下使用:用户询问其他赛车运动(MotoGP、NASCAR、IndyCar、WEC、Formula E)。不要用于 F1 投注赔率或预测 - 请改用 kalshi 或 polymarket。不要用于 F1 新闻文章——而是使用体育新闻。 来源:machina-sports/sports-skills。

如何安装 fastf1?

打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/machina-sports/sports-skills --skill fastf1 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用

这个 Skill 的源码在哪?

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

详情

分类
{}数据分析
来源
skills.sh
收录时间
2026-02-17