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trainclawtrainclaw 开发

Agent Skill

trainclaw 用于辅助 Python 项目开发、测试和数据处理,适合在 OpenClaw 中需要阅读 Python 代码、运行测试或整理脚本流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

25,239

周安装

1,021

GitHub Stars

4

下载量

7,923
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:trainclaw(trainclaw 开发)
来源仓库:https://github.com/ai4mse/trainclaw
安装命令:
openclaw skills install trainclaw
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install trainclaw

简介

提供中国12306火车票经停站与换乘方案零登录查询。

  • 适合需要快速获取高铁动车班次信息的旅客使用。
  • 按类型时间过滤并支持text/json/csv格式导出。
  • 纯Python实现无需注册账号即可调用接口。
  • 注意高峰期可能出现访问频率限制问题。trainclaw 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
trainclaw
description
3-in-1 China 12306 query — tickets, route stops, transfer plans. Zero login. Filter 高铁/动车/火车 by type, time, duration. Pure Python, text/json/csv output. 火车票/余票/经停站/中转换乘.
version
0.0.7
icon
🚄

TrainClaw 🚄 - China Rail Ticket Query / 车票查询AI助手

概述 / Overview

3-in-1 China 12306 query: tickets + route stops + transfer plans, zero login. 三合一 12306 查询:余票 + 经停站 + 中转换乘,零登录。

调用 trainclaw.py 一条命令完成查询。无需登录、无需API Key、无需额外配置——仅依赖 Python + requests,开箱即用。支持车次类型筛选、时间窗口、排序,text/json/csv 多格式输出。

One command via trainclaw.py. No login, no API key, no extra config — just Python + requests, ready to go. Filter by train type, time window, sort by duration. Output: text / json / csv.

触发方式 / Trigger

用户提到火车票、高铁票、动车票、车次查询、余票、经停站、中转换乘、12306等关键词时触发。

Trigger when user mentions train tickets, bullet train, remaining tickets, route stops, transfer, 12306, China rail, etc.

快速示例 / Quick Examples

  • "查一下明天北京到上海的高铁票" → 余票查询
  • "Any bullet trains from Beijing to Shanghai tomorrow?" → Ticket query
  • "G1033 经停哪些站?" → 经停站查询
  • "What stops does G1033 make?" → Route stops
  • "从深圳到拉萨怎么中转?" → 中转查询
  • "How to get from Shenzhen to Lhasa by train?" → Transfer plan
  • "南京到上海的动车,上午出发,按时长排序" → 带筛选的余票查询
  • "EMU trains Nanjing to Shanghai, morning only, sort by duration" → Filtered query

工作流程 / Workflow

用户说:"查明天北京到上海的高铁"
    ↓
提取参数:出发=北京,到达=上海,日期=明天,类型=G
    ↓
执行命令:
  python trainclaw.py query -f 北京 -t 上海 -d 2026-03-04 --type G
    ↓
返回余票信息(text 格式,直接展示给用户)

子命令 / Subcommands

1. 余票查询 / Ticket Query (query)

查询两站之间的余票信息,支持筛选和排序。

# 基础查询
python trainclaw.py query -f 北京 -t 上海

# 完整参数
python trainclaw.py query -f 北京 -t 上海 -d 2026-03-04 \
  --type G --earliest 8 --latest 18 --sort duration -n 10 -o text

2. 经停站查询 / Route Stops (route)

查询某车次的所有经停站信息。

python trainclaw.py route -c G1033 -d 2026-03-04
python trainclaw.py route -c G1 -d 2026-03-04 -o json

3. 中转查询 / Transfer Plans (transfer)

查询需要换乘的中转方案。

# 自动推荐中转站
python trainclaw.py transfer -f 深圳 -t 拉萨 -n 5

# 指定中转站
python trainclaw.py transfer -f 深圳 -t 拉萨 -m 西安 -d 2026-03-04

参数说明 / Parameters

通用参数 / Common Parameters

参数说明默认值
-d, --date查询日期 (yyyy-MM-dd)今天
-o, --format输出格式: text / json / csvtext

筛选参数 / Filter Parameters (query / transfer)

参数说明默认值
-f, --from出发站(站名/城市名/三字母代码)必填
-t, --to到达站(站名/城市名/三字母代码)必填
--type车次类型筛选(见下表)不筛选
--earliest最早出发小时 (0-24)0
--latest最晚出发小时 (0-24)24
--sort排序: startTime / arriveTime / duration不排序
--reverse倒序排列
-n, --limit最大结果数query: 不限, transfer: 10

车次类型代码 / Train Type Codes

代码含义
G高铁/城际(G/C 开头)
D动车
Z直达特快
T特快
K快速
O其他(非 GDZTK)
F复兴号
S智能动车组

可组合使用,如 --type GD 表示高铁+动车。

车站名解析 / Station Name Input

支持三种输入格式,自动识别:

  1. 精确站名: 北京南上海虹桥南京南 → 直接匹配
  2. 城市名: 北京上海南京 → 匹配该城市代表站
  3. 三字母代码: BJPSHHNJH → 直接使用

输出格式 / Output Formats

text 格式(默认,推荐给用户阅读)

车次 | 出发站→到达站 | 出发→到达 | 历时 | 席位信息 | 标签
G25 | 北京南→上海虹桥 | 17:00→21:18 | 04:18 | 商务座:1张/2318.0元, 一等座:有票/1060.0元 | 复兴号

json 格式(推荐程序处理)

完整 JSON 数组,包含所有字段。

csv 格式(仅 query 支持)

标准 CSV,含表头行。

文件位置 / Files

  • 主程序: trainclaw.py
  • 配置文件: config.py
  • 缓存目录: cache/(车站数据自动缓存 7 天)

注意事项 / Notes

  1. 日期限制: 仅支持查询今天及未来 15 天内的车票
  2. 网络依赖: 首次运行需下载车站数据(~3000 站),之后使用本地缓存
  3. 错误输出: 错误信息输出到 stderr,数据输出到 stdout,支持管道操作
  4. 中转限制: 中转查询结果取决于 12306 的推荐,非所有组合都有结果
  5. 依赖: 仅需 Python 3.8+ 和 requests

使用场景示例 / Usage Scenarios

日常查票 / Daily Check

用户: "明天北京到上海有什么高铁?"
→ python trainclaw.py query -f 北京 -t 上海 -d {明天日期} --type G

时间筛选 / Time Filter

用户: "上午 8 点到 12 点从南京到杭州的动车"
→ python trainclaw.py query -f 南京 -t 杭州 --type D --earliest 8 --latest 12

查经停站 / Route Stops

用户: "G1033 都停哪些站?"
→ python trainclaw.py route -c G1033 -d {今天日期}

中转方案 / Transfer Plan

用户: "从北京怎么坐火车去成都?"
→ python trainclaw.py transfer -f 北京 -t 成都 -n 5

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/TrainClaw

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

96.05%
按下载量换算7,610

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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