指导用户通过 uv 或 pip 安装 NVIDIA Earth2Studio 及可选模型扩展，并完成环境变量配置与安装验证。关键词：Earth2Studio、气候预测、地球科学模型、安装指南、uv、pip、模型依赖、环境配置、NVIDIA

该技能用于在 Earth2Studio 中创建预测（时间步进）模型包装器，连接第三方机器学习天气模型，涵盖坐标处理、模型加载、测试、文档、验证与 PR 流程。关键词：Earth2Studio、气候预测、天气模型、prognostic model、PyTorch、时间积分、AI 气象预测。

该技能用于创建并验证 Earth2Studio 数据源包装器（DataSource、ForecastSource、DataFrameSource、ForecastFrameSource），帮助连接 S3、GCS、Azure、HTTP、HuggingFace 等远程数据存储，涵盖词表映射、异步获取、测试验证、文档注册及 PR 流程。关键词：Earth2Studio、Earth2、数据源、DataSource、ForecastSource、DataFrameSource、远程存储、fsspec、气候数据、数据验证、异步获取、数据集成、Earth-2、预测数据。

该技能用于指导用户为NVIDIA Earth2Studio框架创建诊断模型包装器，涵盖简单派生诊断、AutoModel打包诊断与生成式/扩散诊断。包括模型类型分类、依赖配置、模型文件开发、坐标处理、前向实现、加载、测试、文档更新及验证流程。关键词：Earth2Studio、诊断模型、AutoModel、生成式诊断、气候预测、模型包装器、PyTorch、坐标处理、测试验证、NVIDIA。

该技能用于通过Earth2Studio数据源API获取天气/气候数据，支持变量词汇表验证并生成可运行的数据获取脚本，输出xarray DataArray。关键词：Earth2Studio、气候数据、天气数据、数据源、数据获取、xarray、再分析、预报、词汇表、NetCDF、Zarr。

基于Earth2Studio构建确定性（单成员）天气预报推理脚本的技能。涵盖模型选择、数据源匹配、IO后端选取、步数计算以及生成`earth2studio.run.deterministic`脚本。关键词：Earth2Studio、确定性预报、天气预报、气候预测、模型推理、数据源、IO后端、ZarrBackend、nsteps。