NavClaw_知识管理 skill-PHP中文网

NavClaw

Polar Sponsor

爱发电赞助

.NET 9.0

立即下载

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：

从记忆中查找用户是否已提供过高德 API Key
如果没有，询问用户是否有高德 API Key
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：

POST /api/v4/files 上传文件，拿 file_id
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：