LINE 打球天氣小助手

使用 n8n 串接 LINE、AI 與天氣 API，將日常提問轉換成打球與衣物準備建議。
非常的陽春哈哈哈，只是受夠準備好所有東西但下雨的情況，單純自己看天氣預報也只能用猜的，所以請 AI 幫忙分析，希望未來可以再根據使用情況做優化！

工具用途

使用者可以直接在 LINE 詢問：

「明天下午四點，台大野場適合打球嗎？」

系統會辨識日期、時間與地點，查詢對應的天氣預報，提供：

• 是否適合戶外打球。
• 是否需要攜帶運動服、替換上衣或雨具。
• 判斷依據與天氣資料的適用範圍。

AI 負責理解問題、呼叫工具及整理建議；天氣數據由 Open-Meteo API 提供。

流程概覽

1. Webhook：接收使用者的 LINE 訊息。
2. Message a Model：擷取日期、時間與地點。
3. AI Agent：依查詢條件呼叫座標與天氣工具。
4. get_coordinates：將地名轉成經緯度。
5. get_weather：取得指定日期的逐時天氣預報。
6. AI Agent：選取對應時段的資料，產生打球建議。
7. HTTP Request：透過 LINE Messaging API 回覆使用者。

一、 接收訊息並擷取查詢條件

使用者傳送 LINE 訊息後，LINE 透過 Webhook 將事件送到 n8n。

系統保留訊息內容與回覆用的 replyToken，再交給 Message a Model 節點擷取三項資訊：

「今天、明天」等相對日期，需要依台灣時間換算，並統一使用 YYYY-MM-DD 格式。

如果模型回傳的是包在 text 欄位中的 JSON 字串，可以在 n8n Expression 中使用 JSON.parse() 取得各欄位，不一定需要新增 Code 節點。

二、 讓 AI Agent 查詢地點座標

AI Agent 接收查詢條件後，先呼叫 get_coordinates，將地點名稱轉成緯度與經度。

目前採用英文地名優先的搜尋方式。例如：

1. 將「台大野場」辨識為國立臺灣大學。
2. 嘗試搜尋 National Taiwan University。
3. 若找不到校園座標，改搜尋所在城市 Taipei。
4. 核對回傳位置，取得可用的經緯度。

系統預設可以採用學校或附近區域的代表位置，不必每次請使用者確認。

若使用城市座標，回覆須註明「以臺北市區域預報作參考」，避免讓使用者誤以為是球場的精確天氣。遇到無法辨識的學校或不同城市的同名地點時，才需要追問。

三、 取得指定時段的天氣資料

取得座標後，Agent 呼叫 get_weather，透過 Open-Meteo 預報 API 查詢天氣。

查詢參數

天氣項目

可依需求設定查詢：

• 氣溫。
• 體感溫度。
• 降雨機率。
• 降水量。
• 風速。

API 回傳整天的逐時資料後，Agent 再選取使用者指定時間的數值進行分析。

只有實際取得的資料才能用於建議。 例如，工具若只查詢氣溫，就不能自行補上降雨機率或風速。

四、 整理建議並回覆 LINE

Agent 將天氣資料整理成簡短、易讀的文字，包含：

最後，n8n 的 HTTP Request 節點將 Agent 產生的文字，搭配本次訊息的 replyToken，透過 LINE Messaging API 傳回使用者。

建置注意事項

• 參數名稱必須正確，例如 longitude 和 end_date。
• end_date 不能寫成含空格的 end date。
• 日期需使用 YYYY-MM-DD 格式。
• API 回傳錯誤時，應檢查實際送出的參數，不只是修改 Agent 的提示詞。
• 查詢失敗或資料不足時，應明確說明，不自行編造座標或天氣數值。

工具限制

這個工具提供的是依天氣預報做出的打球建議，無法確認：

• 球場是否開放。
• 現場是否積水或地面濕滑。
• 活動期間是否一定不會下雨。

使用學校附近行政區或城市座標時，結果屬於區域天氣參考，並非球場的即時觀測。