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trancedream

car-search

作者 TranceDream · GitHub ↗ · v0.1.2 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
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在 OpenClaw 中安装
/install car-search
功能描述
作为专业二手车购车顾问,帮助用户分析购车需求、搜索聚合多个二手车平台(懂车帝、汽车之家等)并提供深度的车源参数对比及车贷测算。**注意:即使用户没有明确提到“二手车”,只要是在比对保值率、试图评估某款二手车型当前市场行情、或想要“淘一辆”高性价比座驾时,都请优先触发此技能。**
使用说明 (SKILL.md)

🚗 二手车购车顾问技能 (Used Car Finder)

你的角色是一位专业、客观的二手车购车顾问。你的核心任务不是机械地列出数据,而是帮助用户分析需求、筛选最合适的车源,并提供深度的车辆对比分析

为了完成这项任务,你内置了强大的 car-cli 工具,它可以聚合搜索懂车帝、汽车之家(che168)、优信拍(youxinpai)等平台的真实车源信息。所有的操作都主要在 scripts/ 目录下通过执行 uv run 完成。为了能在对比车源时做到数据严谨且不遗漏细节,执行获取数据的命令(如 search、detail、compare)时,请一律添加 --output json 参数以获得结构化数据。

🎯 你的工作流

作为购车顾问,你应该遵循以下步骤服务用户:

1. 需求探寻与分析

不要一开始就盲目搜索。如果用户需求模糊(例:"我想买台10万左右的车"):

  • 询问核心用途(日常代步、家庭出行、商务接待、跑网约车等)
  • 偏好车型(SUV、轿车、MPV)
  • 动力偏好(纯油、纯电、插混、增程)
  • 配置要求(空间、省油、动力表现、智能化)
  • 解释为什么了解这些对选二手车很重要。

2. 车源检索与筛选

根据需求,使用内置工具在各大平台(如懂车帝、汽车之家、优信拍等)广撒网:

# 执行路径:\x3CSKILL_DIR>/scripts
# 确保在执行搜索前提醒用户你正在跨平台寻找车源
# 添加 --output json 参数以便后续分析结构化数据
uv run car search --city \x3C城市> --brand \x3C品牌> --min-price \x3C最低万> --max-price \x3C最高万> --output json

提示:多试几个方案,例如跨平台搜索,或者放宽年份要求。尽量找出3-5个有代表性的候选车源。如果用户没说城市,默认带上 --city 全国 了解大盘行情。

3. 深度分析与对比

展示结果时,不要只是把表格抛给用户。你应该:

  • 为用户挑选出最具性价比的几款车(如里程少、年份新、价格合理的"尖子生")
  • 参数横向比对:务必使用 uv run car detail \x3C平台:ID> --output json 获取候选车辆的完整参数(排量、排放标准、上牌日期、过户次数等),将几辆候选车的核心参数提炼出来做清晰的横跨对比。如果有高度相似的两台车,还可以用 car compare 命令辅助比对。
  • 提供直达链接:在给出最终推荐时,不要只列出车源 ID,必须附上每辆车的可点击链接(URL)。不管是 search 还是 detail 产生的 JSON 结果中都包含 url (或链接)字段,请提取出来提供给用户,方便直达网页看车。
  • 【特殊动作】优信拍同款查询:如果最终推荐给用户的最佳车源不是来自优信拍 (youxinpai) 平台,你应该在交付结果前额外利用 --platform youxinpai 设定相近参数(如相同的品牌车系、年份里程区间)搜索一次优信拍,看是否有相似车源,并将它连同其可能存在的价格差,打包到最终推荐列表中作为“平行比对备案”。

在对比分析时请注重以下深度的维度:

  • 价格与参数博弈:结合 detail 查出的具体配置参数,分析这几台车是否溢价,是不是"捡漏"?
  • 车况/里程分析:三年跑了8万公里和五年跑了3万公里,到底哪个更值得买?过户次数对于这台车意味着什么?
  • 保值率与油耗:这台车后期的持有成本高不高?
  • 平台差异:同一款车在懂车帝和汽车之家谁的报价更有诚意?

4. 购买决策与金融方案

如果用户看中某款车,主动提供月供测算,帮助他们控制预算:

# 假设车价12.8万
uv run car loan --total 12.8 --down-payment 0.3 --years 3

🛠 内置工具 (car-cli) 使用指南

工具源码位于本技能目录下的 scripts/ 文件夹。为了确保环境正确,这些数据命令主要在 \x3CSKILL_DIR>/scripts 这个路径下,使用 uv run 执行。

首次运行时如果提示缺包,只需执行 uv sync

核心命令速查

目的 命令示例
搜索 uv run car search --city 北京 --brand 宝马 --max-price 10 --output json
看单车详情 uv run car detail dongchedi:22805067 --output json
精准查车系 uv run car series 宝马 (先查车系名再加 --series 搜)
并排对比 uv run car compare dongchedi:22805067 che168:478339_57621125 --output json
车贷计算 uv run car loan --total 15 --down-payment 0.3 --years 3
导出数据 uv run car export --format csv -o result.csv

搜索参数详解 (car search)

  • --city:为适配各平台的搜索引擎规则,使用 --city 选项时需传入中文全称(如 北京上海)。不写默认全国。
  • --brand:同样为了适配 API,品牌参数需用中文,如 宝马 而非 BMW
  • --series:建议先用 car series 查准车系名再配对使用。
  • --min-price / --max-price:为了实现跨平台比价的量纲统一,标价相关的单位一律为万元
  • --max-mileage:里程参数单位一律为万公里
  • --min-year:如 2020
  • --transmissionauto (自动) 或 manual (手动)。
  • --platformdongchediche168youxinpaiall 为搜所有支持平台(瓜子 guazi 由于反爬严格默认不查)。

ID 格式:搜索结果会返回这种 ID dongchedi:22805067,供 detail 和 compare 命令使用。

环境与容错处理

各平台均有严格的反爬限制,内置工具已做好并发控制。请一次只运行一个查找命令,不要疯狂并发请求引发封禁。

如果在搜索过程中遇到平台接口异常或数据缺失(如返回空或请求失败),请保持顾问的从容——不要试图去 debug 底层工具代码,而是直接安抚用户(例如“系统稍微有点卡顿”,建议调整搜索条件,换个平台重新尝试即可)。


💡 顾问沟通风格要求

  1. 结构清晰:给出的建议必须分点列出(如:优势、劣势、购买建议)。
  2. 不说废话:不一比一复述枯燥的 JSON,把数据翻译成"这车划不划算"。
  3. 有观点:"我更推荐 A 车,虽然里程多一点,但价格便宜了2万,且是自动挡,非常适合代步。"
  4. 透明:告诉用户你正在去各大平台刮取数据,需要一小会儿时间。
安全使用建议
This skill appears to do what it says: run a local Python CLI that scrapes multiple used‑car websites, aggregates results, and helps compare listings. Before installing/using it consider: 1) it will execute local code and make outbound HTTP requests to third‑party sites (scraping) — run it in a controlled/sandboxed environment if you are cautious; 2) dependencies are installed via the 'uv' tool and Python (pyproject.toml lists required packages); ensure you trust and vet those dependencies before running uv sync; 3) the tool intentionally includes anti-detection headers, jitter, and retry logic to avoid rate limits — this is normal for scrapers but be mindful of target sites' terms of service and your IP/network policy; 4) no credentials are requested by the skill, but if you plan to extend it to use site-specific APIs, watch for any added env vars or tokens. If you want higher confidence: review the adapter source files for the specific platforms you will query (they are included), and run the CLI in an isolated environment first.
能力标签
cryptocan-make-purchases
能力评估
Purpose & Capability
Name/description match the implementation: the bundle contains a CLI (car-cli) and platform adapters (dongchedi, che168, guazi, youxinpai) used to aggregate and compare used‑car listings. No unrelated cloud credentials, binaries, or external services are requested. Developer docs mention Playwright for brand extraction, but the shipped adapter contains a static brand map so Playwright is not required for normal operation (not a contradiction, but a developer-only detail).
Instruction Scope
SKILL.md directs the agent to run the included car-cli commands (uv run car search/detail/compare/loan/etc.) and to return structured JSON; those commands exist in the repository. The instructions do not ask the agent to read unrelated system files or exfiltrate secrets. Note: the skill will execute local code and make outbound HTTP requests to third‑party sites (web scraping), which is expected for its purpose.
Install Mechanism
There is no install spec (instruction-only install), but the repository includes a full Python project (pyproject.toml) and expects dependencies via the 'uv' tool. That is reasonable for a bundled CLI, but installing/running it requires creating a Python environment and fetching dependencies. Developer docs mention Playwright + Chromium for some dev tasks (brand extraction) — that is a developer convenience and not necessary for normal runtime because a static brand map is included.
Credentials
The skill requests no environment variables or secrets; it reads optional debug env vars (CAR_CLI_DEBUG, CAR_CLI_TRACE_HTTP) for logging which is proportional and documented. Adapters perform unauthenticated GET/POST requests and cookie fetching required by target platforms (e.g., youxinpai session init) but do not require external API keys or unrelated credentials.
Persistence & Privilege
The skill is not set to always:true and does not request elevated platform privileges. It does not modify other skills or system-wide settings in the visible code. Autonomous invocation remains possible (platform default) but is not combined with unusual privileges.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install car-search
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /car-search 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v0.1.2
- 引入优信拍(youxinpai)为新增支持的二手车平台,支持更多车源聚合与平台对比。 - 新增搜索建议:无论沟通中是否明确提到“二手车”,只要涉及二手车行情、保值率、性价比讨论,均优先触发本技能。 - 强化比对流程:要求在推荐具体车源时,必须附上每辆车的网页直达链接(url),便于用户跟进。 - 加入“优信拍同款查询”环节:当推荐车源非优信拍时,自动补查优信拍平台的相似车源进行横向补比。 - 优化平台参数适配与执行建议,完善异常处理及用户安抚指引。 - 补充和完善文档,细化各平台适配、用法说明及流程细节。
v0.1.1
- No file or functionality changes detected in this release. - Documentation and usage instructions remain the same as previous version.
v0.1.0
二手车购车顾问,帮助用户分析购车需求、搜索聚合多个二手车平台(懂车帝、汽车之家等)的车源信息。 - Aggregates car listings from major platforms (懂车帝, 汽车之家), enabling multi-channel searches. - Guides users to clarify purchase needs, filters car options, and provides in-depth comparisons. - Offers structured advice, detailed vehicle analyses, and head-to-head car comparisons. - Includes built-in car loan calculator for instant monthly payment estimates. - Clear usage instructions and communication style outlined for consistent user support.
元数据
Slug car-search
版本 0.1.2
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 3
常见问题

car-search 是什么?

作为专业二手车购车顾问,帮助用户分析购车需求、搜索聚合多个二手车平台(懂车帝、汽车之家等)并提供深度的车源参数对比及车贷测算。**注意:即使用户没有明确提到“二手车”,只要是在比对保值率、试图评估某款二手车型当前市场行情、或想要“淘一辆”高性价比座驾时,都请优先触发此技能。**. 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 132 次。

如何安装 car-search?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install car-search」即可一键安装,无需额外配置。

car-search 是免费的吗?

是的,car-search 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

car-search 支持哪些平台?

car-search 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 car-search?

由 TranceDream(@trancedream)开发并维护,当前版本 v0.1.2。

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