Une interface de ligne de commande puissante pour Transport for London (TfL) fournissant l'état en direct, la planification de trajets et la disponibilité des vélos pour les développeurs et les AI Agents.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install tfl-cli
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer tfl-cli via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que tfl-cli ?
tfl-cli est un utilitaire complet basé sur terminal conçu pour s'interfacer avec le réseau de transport de Londres. Il permet aux utilisateurs de vérifier l'état du métro, de planifier des itinéraires à l'aide de noms de stations ou de codes postaux, et de surveiller les arrivées en direct sur divers modes de transport. En tant qu'outil de premier plan au sein de l'écosystème Openclaw Skills, il comble le fossé entre les données de transport brutes et les informations exploitables pour les développeurs.
L'outil est spécifiquement optimisé pour la lisibilité humaine et l'interopérabilité des machines. Il prend en charge la sortie JSON structurée et les fonctions de projection avancées, ce qui en fait un choix idéal pour les développeurs créant des automatisations ou des AI Agents qui ont besoin de données précises et filtrées provenant de l'API de TfL sans analyser de lourdes charges utiles de réponse.
Cas d'utilisation de tfl-cli
- Vérification des perturbations en temps réel et des mises à jour d'état pour le Tube, l'Overground, le DLR et l'Elizabeth line.
- Planification de trajets londoniens complexes entre stations, codes postaux ou coordonnées avec des préférences d'heure d'arrivée spécifiques.
- Surveillance des arrivées en direct à des stations spécifiques pour optimiser le temps de trajet.
- Localisation des stations de vélos Santander Cycles à proximité et vérification de la disponibilité des vélos en temps réel.
- Automatisation de la récupération des données de transport au sein de scripts ou de flux de travail d'AI Agent via Openclaw Skills.
Comment fonctionne tfl-cli
- L'utilisateur émet une commande via le binaire
tfl, telle qu'une demande d'itinéraire ou une vérification d'état. - Le CLI communique avec l'API de Transport for London (TfL) pour récupérer les données de transport en temps réel.
- Les données sont traitées en fonction des drapeaux définis par l'utilisateur tels que
--mode,--limitou--preference. - Si une projection adaptée aux Agent est demandée via
--output, l'outil extrait des nœuds spécifiques de la réponse JSON à l'aide de la notation par points. - L'outil affiche la sortie finale soit dans un format texte TTY convivial, soit dans une enveloppe JSON structurée.
Configuration de tfl-cli
Installez l'outil globalement via npm pour l'intégrer à votre environnement Openclaw Skills :
npm install -g @shan8851/tfl-cli
Optionnel : Pour augmenter vos limites de débit d'API, vous pouvez définir une variable d'environnement avec votre clé de développeur TfL :
export TFL_APP_KEY='your_api_key_here'
Schéma de données et taxonomie de tfl-cli
L'outil tfl-cli renvoie une enveloppe de succès ou d'erreur cohérente pour garantir une analyse prévisible pour les intégrations Openclaw Skills.
| Champ | Description |
|---|---|
ok |
Booléen indiquant le succès ou l'échec |
schemaVersion |
La version du schéma de données renvoyée |
command |
La commande originale exécutée |
requestedAt |
Horodatage de la requête |
data |
La charge utile contenant l'état, les itinéraires ou les arrivées |
error |
Détails d'erreur structurés (uniquement si ok est faux) |
Fonctionnalités avancées de tfl-cli
- Projection de chemin : Utilisez
--output <path>avec la notation par points (ex :journeys.0.legs) pour ne renvoyer que des points de données spécifiques. - Support multi-format : Basculez de manière fluide entre les modes
--jsonet--textpour différents environnements de terminal. - Recherche intelligente : L'outil gère l'ambiguïté des noms de stations en suggérant des correspondances candidates.
- Flexibilité géographique : Prend en charge les noms de stations, les codes postaux, les coordonnées et les identifiants d'arrêt TfL uniques.
- Projections prêtes pour l'AI : Support natif pour les agents Openclaw Skills pour récupérer des valeurs scalaires ou des sous-arbres sans post-traitement complexe.
SKILL.md
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