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Skills navclaw

Smart driving — exhaustive route search, may outperform default navigation. 导航/自驾/极限避堵, dozens of routes. One-tap iOS/Android deep link. Supports 高德/Amap. 智能避堵，极限搜索绕行方案，一键跳转手机导航APP.

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source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/openclaw/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/ai4mse/navclaw" ~/.claude/skills/openclaw-skills-navclaw && rm -rf "$T"
OpenClaw · Install into ~/.openclaw/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.openclaw/skills && cp -r "$T/skills/ai4mse/navclaw" ~/.openclaw/skills/openclaw-skills-navclaw && rm -rf "$T"
manifest: skills/ai4mse/navclaw/SKILL.md
tags
#navigation#routing#maps#api-integration#location-services
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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.