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智能驾驶—全方位路线搜索,极限避堵,支持数十条路线,一键 iOS/Android 深度链接,兼容高德/Amap。

NavClaw QQ - QQAI / Smart 驱动导航 QQ / Overview – QQ, QQAP(iOS/Android) – Smart 拥堵-

功能概述

NavClaw QQ - QQAI / Smart 驱动导航 QQ / Overview – QQ, QQAP(iOS/Android) – Smart 拥堵-是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

NavClaw 🦀 - 出行智能导航AI助手 / Smart Driving Navigator

概述 / Overview

智能避堵导航 — 极限搜索数十条路线,可能比官方导航更优。一键跳转手机导航APP(iOS/Android)。

Smart congestion-avoidance navigator — exhaustive search of dozens of routes, may outperform default navigation. One-tap deep link to mobile nav apps.

五阶段流水线规划(广撒网 → 精筛选 → 深加工 → 迭代优化 → 路线固化),导航 APP 通常只返回 2-3 条路线,NavClaw 短时间内探索数十种绕行组合。

5-phase pipeline (Wide Search → Fine Filter → Deep Processing → Iterative Optimization → Route Finalization). While navigation apps typically return 2-3 routes, NavClaw explores dozens of bypass combinations in seconds.

导航平台:目前支持高德,后续扩展更多平台。

Navigation platform: currently supports Amap (高德), more platforms coming soon.

⚠️ 前置条件 / Prerequisites:需要高德 Web 服务 API Key(免费申请)。获取优先级:

  1. 从记忆中查找用户是否已提供过高德 API Key
  2. 如果没有,询问用户是否有高德 API Key
  3. 如果用户没有,引导获取:高德开放平台 → 控制台 → 创建应用 → 添加 Key(Web 服务)

拿到 Key 后填入 config.py 的 API_KEY 字段:

API_KEY = "你的高德API Key"

触发方式 / Trigger:

用户说"从 [起点] 到 [终点] 导航"、"导航从 [起点] 到 [终点]"或"navigate from [A] to [B]"即可自动执行。说"到家"时自动替换为 config.py 中的 DEFAULT_DEST。

Trigger when user says "navigate from [A] to [B]", "从 [起点] 到 [终点] 导航", or "drive to [destination]". Saying "到家" (go home) auto-substitutes DEFAULT_DEST from config.py.

工作流程 / Workflow:

调用 wrapper.py --origin "起点" --dest "终点",经过五阶段规划(广撒网 → 精筛选 → 深加工 → 迭代优化 → 路线固化),生成大量路线方案(含绕行优化),自动发送 3 条消息到聊天平台 + 日志附件:

  • 消息 1 — 完整对比表格
  • 消息 2 — 快速导航链接
  • 消息 3 — 最终推荐 + iOS/Android 一键深度链接

输出格式 / Output:

  • Mattermost(原生支持,推荐优先使用):

    需要先在 config.py 中配置 MM_BASEURL、MM_BOT_TOKEN、MM_CHANNEL_ID,然后直接运行 wrapper.py --origin "起点" --dest "终点",自动发送 3 条消息 + 日志附件(优先采用Mattermost 消息和日志附件,如果不成功则用备份方案)。

Mattermost 发文件附件

OpenClaw Mattermost 插件不支持原生附件,用 curl 直调 API:

  1. POST /api/v4/files 上传文件,拿 file_id
  2. POST /api/v4/posts 发帖,带 file_ids 字段
  • 其他聊天工具(备份方案):

    运行 wrapper.py --origin "起点" --dest "终点" --no-send,结果输出到 stdout,OpenClaw 读取后转发给用户即可。

    OpenClaw 可读取 stdout 按 📨 消息 1/2/3 分段转发给用户。日志文件路径在末尾 📝 日志: log/navclaw/... 行中,不要发路径,要读取后发出来,如果不能发附件,给发原文内容。

    (一定要原样发给用户,各个消息,特别是链接要保留,不能舍弃)

强烈建议先用原生方法 / Native method recommended

安装配置 / Setup:

pip install requests → cp config_example.py config.py → 编辑填入高德 API Key、默认终点、Mattermost 配置(可选,包括MM_BASEURL,MM_BOT_TOKEN,MM_CHANNEL_ID,如果记忆或者配置没有,提示用户给出,如果用户没有就忽略。如果有,要写入config.py对应位置)。

文件位置 / Files:

  • 调用入口:wrapper.py
  • 核心引擎:navclaw.py
  • 配置文件:config.py(需用户创建)
  • 配置模板:config_example.py
  • 日志目录:log/

聊天平台 / Chat Platforms:

目前内置支持 Mattermost(通过 wrapper.py),其他聊天工具 OpenClaw 帮我转发。

最简单的办法是直接聊天告诉 OpenClaw 运行并读取结果发送给你,支持任何聊天平台,稳定性和上下文长度取决于你的大模型 API。如果想节约 token、防止上下文截断、加快响应速度,可以自行扩展 wrapper.py 或让 OpenClaw AI 阅读现有 Mattermost 代码帮你适配新平台。

性能参考 / Performance:

  • 短途无拥堵(迭代=0):约 6 秒、15 次 API、10 条路线
  • 长途有拥堵(迭代=1):约 30 秒、150 次 API、40 条路线

首次使用建议 MAX_ITER = 0 验证配置正确,MAX_ITER = 1 深度优化可能找到比官方更快的路线。

依赖 / Dependencies:

  • Python 3.8+
  • requests(唯一第三方依赖)
  • 高德 Web 服务 API Key

作者 / Author:

公益技能,免费开源。 / Community-driven, open-source, free for everyone.

  • Email: nuaa02@gmail.com
  • 小红书 / Xiaohongshu: @深度连接
  • GitHub: AI4MSE

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