amap-traffic
について
このスキルは、AmapのAPIを活用してリアルタイムの交通渋滞データと最適な運転ルート計画を提供します。開発者がライブの交通状況を考慮したナビゲーション機能をアプリケーションに統合することを支援し、現在の状況に基づいて最速のルートを計算します。主な機能には、複数ルートの比較と、即時更新のための動的APIキーサポートが含まれます。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add agentbay-ai/agentbay-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skillsgit clone https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills.git ~/.claude/skills/amap-trafficこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
高德实时路况与路线规划
概述
本技能通过高德地图API实现:
- 实时路况查询:获取指定道路/区域的拥堵状态
- 智能路线规划:基于实时路况计算最快自驾路线
- 多方案对比:提供时间、距离、费用等维度的路线比较
🔑 API Key 配置
- 访问 高德开放平台 创建 Key
- 在 OpenClaw Web 配置页面设置:
地址: http://127.0.0.1:18789/skills
配置文件字段:skills.entries.amap-traffic.AMAP_KEYinopenclaw.json
值: 你的高德API Key
注意: 本技能每次调用时都会重新读取
openclaw.json中的最新AMAP_KEY,支持前端动态更新密钥后立即生效。
API 使用说明
1. 实时路况查询
curl "https://restapi.amap.com/v3/traffic/status/road?roadid={道路ID}&key={动态读取的AMAP_KEY}"
2. 智能路线规划(含实时路况)
curl "https://restapi.amap.com/v3/direction/driving?origin={起点坐标}&destination={终点坐标}&strategy=2&key={动态读取的AMAP_KEY}"
strategy=2:优先考虑实时路况的最快路线
路况状态说明
- 畅通:🟢 绿色(速度 > 40km/h)
- 缓行:🟡 黄色(20-40km/h)
- 拥堵:🔴 红色(< 20km/h)
- 严重拥堵:🟣 紫红色(< 10km/h)
资源
scripts/
包含高德实时路况查询和路线规划的核心脚本。
scripts/amap_traffic.py
Python 脚本,实现完整的实时路况查询和最优路线规划功能。
每次执行时都会从 /home/admin/.openclaw/openclaw.json 读取最新的 AMAP_KEY,
确保前端动态更新密钥后立即生效。
GitHub リポジトリ
関連スキル
qmd
開発qmdは、BM25、ベクトル埋め込み、およびリランキングを組み合わせたハイブリッド検索を用いて、ローカルファイルのインデックス作成と検索を可能にするローカル検索・インデックス作成CLIツールです。コマンドラインでの使用と、Claudeとの統合のためのMCP(Model Context Protocol)モードの両方をサポートしています。このツールは埋め込みにOllamaを使用し、インデックスをローカルに保存するため、ターミナルから直接ドキュメントやコードベースを検索するのに最適です。
subagent-driven-development
開発このスキルは、各独立したタスクに対して新規のサブエージェントを起動し、タスク間でコードレビューを実施しながら実装計画を実行します。レビュープロセスを通じて品質基準を維持しつつ、迅速な反復を可能にします。同一セッション内で主に独立したタスクに取り組む際に本スキルをご利用いただくことで、組み込まれた品質チェックを伴う継続的な進捗を確保できます。
mcporter
開発mcporterスキルは、開発者がClaudeから直接Model Context Protocol(MCP)サーバーを管理および呼び出せるようにします。このスキルは、利用可能なサーバーの一覧表示、引数を指定したツールの呼び出し、認証およびデーモンのライフサイクル管理を行うコマンドを提供します。開発ワークフローにおいてMCPサーバーの機能を統合およびテストする際に、このスキルをご利用ください。
adk-deployment-specialist
開発このスキルは、A2Aプロトコルを使用してVertex AI ADKエージェントをデプロイおよびオーケストレーションし、AgentCardの発見、タスク送信、およびコード実行サンドボックスやメモリバンクなどのサポートツールを管理します。Python、Java、またはGoで、順次、並列、またはループのオーケストレーションパターンを用いたマルチエージェントシステムの構築を可能にします。Google Cloud上でADKエージェントのデプロイやエージェントワークフローのオーケストレーションを求められた際にご利用ください。
