agentleFS
joevstaasjoevstaas/awesome-claude-skills/skills/vannmiljo/SKILL.md

vannmiljo

Skill6 starsChanged 5 months agoMITView on GitHub

Vannmiljo data pipeline — scrape water monitoring data from vannmiljo.miljodirektoratet.no, build GeoJSON, and ingest into ODP

The file

We split this skill into the rules it gives an agent

5 rules. About 0 are common, 1 is distinctive, and 4 are very specific to this project.

  • ≈0

    Common · estimate

    Many files like this have a rule of this kind.

  • ≈1

    Distinctive · estimate

    This author's own choices. Worth a look.

  • 4

    Very specific

    Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.

  • Common
  • Distinctive
  • Very specific
  1. Distinctive:

    Use this skill when working with Vannmiljo (Norwegian water monitoring) data — scraping, GeoJSON building, or ingesting into ODP.

    line 7
  2. Very specific:

    All Vannmiljo datasets share the same schema.

    line 35
  3. Very specific:

    All Vannmiljo area ingest scripts follow the same pattern.

    line 115
  4. Very specific:

    All other properties → cast to str or None

    line 146
  5. Very specific:

    All Vannmiljo datasets belong to collection: 6a107394-4dfb-4095-96ea-6cd0607cb213

    line 191

≈ “Common” is an estimate: at least 1 in 5 of the 350,495 skill files we read have a rule of the same kind, not the same words. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.

Keep what fits and drop the rest. Your version, ready for your agents.
Files
SKILL.md

Vannmiljo Data Pipeline Skill

Use this skill when working with Vannmiljo (Norwegian water monitoring) data — scraping, GeoJSON building, or ingesting into ODP.

Project Overview

The Vannmiljo project extracts water quality monitoring data from Miljodirektoratet's Vannmiljo database and ingests it into the Ocean Data Platform (ODP).

Pipeline: Vannmiljo web scraper → GeoJSON files → ODP datasets

Source: vannmiljo.miljodirektoratet.no Field documentation: vannmiljokoder.miljodirektoratet.no/files/Om_VMS_Registreringsfelt.htm

Project Structure

Vannmiljo/
├── geojson_builder.py          # Builds GeoJSON from scraped Vannmiljo data
├── ingest_holmestrandsfjorden.py  # Ingest script for Holmestrandsfjorden
├── test_column_metadata.py     # Test script for ODP column metadata
├── input_polygons/             # GeoJSON polygons defining areas of interest
│   ├── holmestrandsfjorden.geojson
│   ├── fordefjorden.geojson
│   └── langoya.geojson
└── output/                     # Generated GeoJSON files with measurements
    └── holmestrandsfjorden_alle_stasjoner.geojson

PyArrow Schema for Vannmiljo Data

All Vannmiljo datasets share the same schema. All columns are pa.string() except water_location_id (int64). The id column is a generated UUID primary key.

import pyarrow as pa

VANNMILJO_SCHEMA = pa.schema([
    pa.field("id", pa.string(), nullable=False),
    pa.field("water_location_id", pa.int64(), nullable=True,
             metadata={"description": "Unik ID for vannlokaliteten i Vannmiljo"}),
    pa.field("water_location_code", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Kode som knytter registreringen til en bestemt vannlokalitet"}),
    pa.field("station_name", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Navn på målestasjonen"}),
    pa.field("station_description", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Beskrivelse av vannlokaliteten"}),
    pa.field("act_info", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Aktivitetsinformasjon for stasjonen"}),
    pa.field("faktaark_url", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "URL til stasjonens faktaark i Vannmiljo"}),
    pa.field("betegnelse", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Betegnelse for provetakingsaktiviteten"}),
    pa.field("aktivitet", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Overvåkings- eller kartleggingsaktivitet registreringen tilhorer"}),
    pa.field("oppdragsgiver", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Ansvarlig for anskaffelsen av overvåkingsoppdraget"}),
    pa.field("oppdragstaker", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Utforer av overvåkingen"}),
    pa.field("parameter_id", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "ID for parameteren som er målt eller observert"}),
    pa.field("parameter", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Navn på parameteren som er målt eller observert"}),
    pa.field("cas_nr", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "CAS-nummer for kjemisk komponent"}),
    pa.field("medium", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Medium parameteren er målt i (vann, sediment, biota, partikler)"}),
    pa.field("vitenskapelig_navn", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Vitenskapelig (latinsk) navn på art/takson"}),
    pa.field("provetakingsmetode", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Standard provetakingsmetode benyttet"}),
    pa.field("analysemetode", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Standard analysemetode benyttet"}),
    pa.field("provenr", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Provenummer for replikate prover"}),
    pa.field("filtrert_prove", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Om vannproven er filtrert gjennom 0,45 um filter"}),
    pa.field("opprinnelse", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Opprinnelse for registreringen"}),
    pa.field("provedato", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Tidspunkt for provetaking"}),
    pa.field("operator", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Verdioperator: = (påvist), < (under grense), > (over område), ND (ikke påvist)"}),
    pa.field("verdi", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Målt eller observert verdi"}),
    pa.field("enhet", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Enhet for registrert verdi"}),
    pa.field("listenavn", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Navn på verdilisten parameteren tilhorer"}),
    pa.field("ovre_dyp", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Ovre dybdegrense i meter (vann) eller centimeter (sediment)"}),
    pa.field("nedre_dyp", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Nedre dybdegrense i meter (vann) eller centimeter (sediment)"}),
    pa.field("deteksjonsgrense", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Deteksjonsgrensen til den aktuelle måleverdi"}),
    pa.field("kvantifiseringsgrense", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Kvantifiseringsgrensen for den aktuelle måleverdi"}),
    pa.field("kommentarer", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Kommentarer knyttet til registreringen (maks 2000 tegn)"}),
    pa.field("sist_endret", pa.string(), nullable=True,
             metadata={"description": "Dato for siste endring av registreringen"}),
    pa.field("geometry", pa.string(), nullable=True,
             metadata={
                 "isGeometry": "1",
                 "index": "1",
                 "description": "Punkt-geometri for målestasjonen (WKT)",
             }),
])

Ingest Script Template

All Vannmiljo area ingest scripts follow the same pattern. Use ingest_holmestrandsfjorden.py as the reference implementation.

Steps

  1. Check for existing dataset via get_dataset_meta_by_name(), support --clean flag
  2. Load GeoJSON from output/<area>_alle_stasjoner.geojson
  3. Create dataset with descriptive name and Norwegian description
  4. Add to collection 6a107394-4dfb-4095-96ea-6cd0607cb213
  5. Upload raw GeoJSON as file via ds.files.upload()
  6. Create table with the shared VANNMILJO_SCHEMA
  7. Insert rows in batches of 5000, converting geometry to WKT

Geometry Conversion

GeoJSON Point [lon, lat] → WKT POINT (lon lat):

def point_to_wkt(geometry: dict | None) -> str | None:
    if not geometry or geometry.get("type") != "Point":
        return None
    coords = geometry.get("coordinates")
    if not coords or len(coords) < 2:
        return None
    return f"POINT ({coords[0]} {coords[1]})"

Row Conversion

Each GeoJSON feature becomes a table row:

  • Generate UUID for id (primary key)
  • water_location_id → cast to int
  • All other properties → cast to str or None
  • Geometry → WKT via point_to_wkt()

Column Descriptions Reference

Descriptions are sourced from Vannmiljo's official field documentation: vannmiljokoder.miljodirektoratet.no/files/Om_VMS_Registreringsfelt.htm

ColumnDescription
water_location_idUnik ID for vannlokaliteten i Vannmiljo
water_location_codeKode som knytter registreringen til en bestemt vannlokalitet
station_nameNavn på målestasjonen
station_descriptionBeskrivelse av vannlokaliteten
act_infoAktivitetsinformasjon for stasjonen
faktaark_urlURL til stasjonens faktaark i Vannmiljo
betegnelseBetegnelse for provetakingsaktiviteten
aktivitetOvervåkings- eller kartleggingsaktivitet
oppdragsgiverAnsvarlig for anskaffelsen av overvåkingsoppdraget
oppdragstakerUtforer av overvåkingen
parameter_idID for parameteren som er målt eller observert
parameterNavn på parameteren
cas_nrCAS-nummer for kjemisk komponent
mediumMedium parameteren er målt i
vitenskapelig_navnVitenskapelig (latinsk) navn på art/takson
provetakingsmetodeStandard provetakingsmetode
analysemetodeStandard analysemetode
provenrProvenummer for replikate prover
filtrert_proveOm vannproven er filtrert gjennom 0,45 um filter
opprinnelseOpprinnelse for registreringen
provedatoTidspunkt for provetaking
operatorVerdioperator: =, <, >, ND
verdiMålt eller observert verdi
enhetEnhet for registrert verdi
listenavnNavn på verdilisten
ovre_dypOvre dybdegrense i meter/centimeter
nedre_dypNedre dybdegrense i meter/centimeter
deteksjonsgrenseDeteksjonsgrensen til måleverdi
kvantifiseringsgrenseKvantifiseringsgrensen for måleverdi
kommentarerKommentarer (maks 2000 tegn)
sist_endretDato for siste endring
geometryPunkt-geometri (WKT)

ODP Collection

All Vannmiljo datasets belong to collection: 6a107394-4dfb-4095-96ea-6cd0607cb213

Areas

AreaInput PolygonGeoJSON OutputODP Dataset
Holmestrandsfjordeninput_polygons/holmestrandsfjorden.geojsonoutput/holmestrandsfjorden_alle_stasjoner.geojsonVannmiljo Holmestrandsfjorden
Fordefjordeninput_polygons/fordefjorden.geojsonoutput/fordefjorden_alle_stasjoner.geojson(pending)
Langoyainput_polygons/langoya.geojsonoutput/langoya_alle_stasjoner.geojson(pending)

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.