Tokens
Track, visualize, and compete on AI coding assistant token usage across Claude Code, Cursor, OpenCode, Codex, Gemini, Kimi, and Qwen. The Kardashev Scale for AI Devs.
Quants dies l'any superen un llindar de temperatura, pluja o bulb humit a cada estació de la XEMA, i com ha canviat.
Translation pending
DataPython · JavaScriptGitHub @drpicoxOnlineOwner unconfirmed
Have you tried it? One tap is enough. No sign-in needed.
No updates detected yet. GitHub releases will appear here.
Owners of public repositories under a personal GitHub account can sign in to verify ownership and manage the introduction themselves. No administrator approval is needed.
Sign in, generate a verification file, and commit it to this repository’s default branch within 30 minutes. Files on other branches or forks do not count. Then check the file below to manage the project without administrator approval. Keep the file to retain your access.
If needed, you will go to sign-in. After signing in, return here and press your chosen verification button again.
Run /nomorevibe verify in your project folder to verify ownership and manage the introduction yourself.
Verify in one minuteAsk about other verification options
Calculat ones de calor, nits caluroses, i altres
Translation pending
Loading the full README. The saved excerpt is shown below.
Quantes nits de calor fa cada any a cada estació de Catalunya, com evoluciona, i si l'escalfament nocturn depèn de l'altitud i de l'entorn de l'estació. Web estàtic construït sobre les dades obertes de la XEMA del Servei Meteorològic de Catalunya. El Meteocat ja té visor de dades. Aquest projecte no vol ser-ne un altre: vol respondre una pregunta concreta que el visor no respon, i que va sortir mirant tres estacions properes a Tiana. De 2006–2015 a 2016–2025, la mitjana de les mínimes de juny–agost va pujar:Read the full README ↗
Quantes nits de calor fa cada any a cada estació de Catalunya, com evoluciona, i si l'escalfament nocturn depèn de l'altitud i de l'entorn de l'estació.
Web estàtic construït sobre les dades obertes de la XEMA del Servei Meteorològic de Catalunya.
El Meteocat ja té visor de dades. Aquest projecte no vol ser-ne un altre: vol respondre una pregunta concreta que el visor no respon, i que va sortir mirant tres estacions properes a Tiana.
De 2006–2015 a 2016–2025, la mitjana de les mínimes de juny–agost va pujar:
| estació | altitud | entorn | 2006–2015 | 2016–2025 | diferència |
|---|---|---|---|---|---|
Badalona-Museu (WU) | 42 m | urbà litoral | 20,87 | 21,79 | +0,92 |
Cabrils (UP) | 81 m | vessant, semirural | 19,21 | 19,72 | +0,51 |
Observatori Fabra (D5) | 410 m | bosc d'alçada | 18,59 | 19,85 | +1,26 |
La que més s'escalfa no és la urbana: és la del bosc d'alçada. Si això es manté en les ~190 estacions operatives, la història no és la que tothom espera.
Sense servidor i sense cap crida a l'API des del navegador. Un script baixa les dades, les filtra, calcula i escriu JSON estàtics que es versionen al repositori.
El que es versiona són agregats (histogrames i mitjanes mensuals), no una còpia de les dades del Meteocat: cada fitxa d'estació enllaça les dades brutes directament a la font.
El web és un explorador: tries una estació, una variable i un llindar, i compta els dies que el superen any per any, partint la sèrie en dues meitats per veure com ha canviat. Hi ha quatre variables — mínima, màxima, pluja diària i intensitat de pluja (màxima en una hora) — i una vista de mapa amb totes les estacions alhora.
Sota el gràfic d'anys hi ha una franja de context amb El Niño / la Niña i l'aerosol volcànic estratosfèric, que són les dues coses que tothom pregunta davant d'una sèrie que puja. Hi són com a magnitud i no com a bandera, perquè la resposta mesurada és que no: l'ENSO no mou la mínima estival d'aquí ni la meitat del que la mou el soroll interanual, i l'únic volcà que compta en tota la sèrie és el Pinatubo, que va coincidir amb els anys en què la xarxa tenia nou estacions. Els números són a docs/BACKLOG.md.
El senyal climàtic de la pluja és més a la intensitat que al total. A Badalona-Museu, de 2006–2015 a 2016–2025, la pluja total baixa de 496,6 a 471,1 mm i la punta d'intensitat anual puja de 25,7 a 26,6 mm/h: plou menys i cau més fort. Tot es calcula al navegador, així que moure el llindar no torna a demanar res. La pàgina carrega uns 16 KB de dades comprimides: un índex petit i la fitxa de l'estació que miris.
./dothething.sh baixa el que falti, calcula i escriu site/data/
./dothething.sh --full ignora el cache i ho refà tot
./dothething.sh --years 2005-2026
./dothething.sh --stations WU,UP,D5
./dothething.sh --test corre els tests de fixtures
./dothething.sh --serve serveix site/ a http://localhost:8000
La primera execució baixa tota la sèrie (1988 fins avui) i triga uns minuts. Les següents només refresquen els dos anys més recents, perquè el Meteocat corregeix dades enrere.
Si tens un app token de Socrata —no cal, però puja el límit de peticions— exporta'l abans:
export SOCRATA_APP_TOKEN=...
dothething.sh punt d'entrada únic
pipeline/ descàrrega, control de qualitat, càlcul, generació
socrata.py client de l'API, amb paginació verificada
fetch.py descàrrega i cache per (variable, any)
quality.py completesa, anys parcials, filtre del camp `estat`
metrics.py histogrames, mitjanes estivals, tendències
build.py escriptura de site/data/
site/ el web estàtic
data/ sortida versionada (JSON)
docs/ METODOLOGIA.md, FONTS.md
tests/ fixtures verificades contra l'API
derived/ bulb humit diari ja calculat (es versiona: derivar-lo
demana baixar 54 milions de files del semihorari)
cache/ dades crues descarregades (no es versiona)
Font: Servei Meteorològic de Catalunya (XEMA). Dades obertes de la Generalitat de Catalunya.
Aquestes no són dades científiques validades. Per a qualsevol ús que ho requereixi, ves a la font original.