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引言：当智能体遇见气象数据

在通义灵码2.5发布后，其智能体模式和MCP工具集成能力让我萌生了开发一个智能天气预警系统的想法。这个系统不仅能显示常规天气信息，还能基于历史数据和机器学习模型，提供个性化的天气预警建议。本文将完整记录这个项目的开发过程，特别聚焦通义灵码2.5如何提升开发效率和质量。

一、项目架构设计

1. 需求分析与智能体协作

我向通义灵码智能体描述了核心需求：

• 实时获取多城市天气数据
• 异常天气自动预警
• 用户个性化设置
• 可视化展示历史趋势

智能体立即生成了技术架构图：

graph TDA[用户界面] --> B[数据获取模块]B --> C{数据源}C --> D[MCP天气服务]C --> E[第三方API]B --> F[数据处理模块]F --> G[预警分析引擎]G --> H[机器学习模型]F --> I[数据存储]A --> J[预警通知系统]

2. 技术栈选择建议

通义灵码基于我的技术背景，推荐了以下技术组合：

"""
推荐技术栈：
- 前端：PyQt5 (兼顾性能和开发效率)
- 数据获取：MCP