dvcrn 滴滴打车服务技能
完整的滴滴打车服务流程，支持地址别名、场景偏好、定时叫车，实现"一键打车"体验。
使用约束
触发关键词 → 必须使用此 skill 作为唯一入口：
| 关键词 | 示例 |
|---|---|
| 打车、叫车 | "我要打车"、"帮我叫个车" |
| 出租车、网约车 | "叫个出租车"、"网约车到哪了" |
| 从A到B | "从家到公司"、"去机场" |
| 上下班场景 | "我要上班"、"下班回家" |
| 车型需求 | "打快车"、"要专车" |
| 查询订单 | "订单状态"、"司机到哪里了" |
禁止直接调用 MCP 工具，由 skill 内部统一调度。
MCP 工具
| 工具 | 用途 | 命令 |
|---|---|---|
maps_textsearch |
地址解析 | mcporter call "didi-taxi-mcp.maps_textsearch(keywords: \"地址\", city: \"城市\")" --output json |
taxi_estimate |
价格预估 | mcporter call "didi-taxi-mcp.taxi_estimate(from_lng: \"xxx\", from_lat: \"xxx\", from_name: \"xxx\", to_lng: \"xxx\", to_lat: \"xxx\", to_name: \"xxx\")" --output json |
taxi_create_order |
创建订单 | mcporter call "didi-taxi-mcp.taxi_create_order(product_category: \"201\", estimate_trace_id: \"xxx\", caller_car_phone?: \"xxx\")" --output json |
taxi_query_order |
查询状态 | mcporter call "didi-taxi-mcp.taxi_query_order(order_id?: \"xxx\")" --output json |
taxi_get_driver_location |
司机位置 | mcporter call "didi-taxi-mcp.taxi_get_driver_location(order_id: \"xxx\")" --output json |
taxi_cancel_order |
取消订单 | mcporter call "didi-taxi-mcp.taxi_cancel_order(order_id: \"xxx\", reason?: \"原因\")" --output json |
优先级规则
用户 query 参数 > PREFERENCE.md 偏好数据 > 系统默认值
满足发单条件（地址完整、车型明确）时直接发单，无需二次确认。
用户表达映射
| 用户表达 | 解析动作 |
|---|---|
| "我要上班" | 家 → 公司，使用上班场景偏好 |
| "下班了" | 公司 → 家，使用下班场景偏好 |
| "回家" | 当前位置 → 家 |
| "从家到公司" | 家 → 公司 |
| "打特惠回家" | 当前位置 → 家，车型 = 特惠 |
| "10:20叫车从A到B" | 定时任务：具体时间发单 |
| "20分钟后叫车" | 定时任务：相对时间发单 |
| "查看定时任务" | 列出已设置的定时任务 |
| "取消定时任务" | 删除指定定时任务 |
车型代码
| 车型 | 品类代码 |
|---|---|
| 特惠快车 | 201 |
| 快车 | 1 |
| 专车 | 8 |
| 豪华车 | 17 |
工作流程
Phase 1: 地址解析
调用: maps_textsearch
解析优先级: 用户明确地址 > 地址别名（家/公司）> 场景推断
中间输出（每次调用后立即输出）:
📡 正在解析起点地址: "[地址名称]"
✅ 解析成功！
名称: [display_name]
地址: [address_all]
坐标: ([lng], [lat])
📡 正在解析终点地址: "[地址名称]"
✅ 解析成功！
名称: [display_name]
地址: [address_all]
坐标: ([lng], [lat])
最终输出:
📍 地址解析完成
起点: [起点名称] ([lng], [lat])
终点: [终点名称] ([lng], [lat])
Phase 2: 价格预估
调用: taxi_estimate
中间输出:
📡 正在查询价格预估...
📍 起点: [from_name]
🏁 终点: [to_name]
⏳ 等待服务器响应...
用户友好输出:
💰 价格预估
| 车型 | 预估价格 | 品类代码 |
| ------ | -------- | -------- |
| 特惠快车 | 约 32 元 | 201 |
| 快车 | 约 34 元 | 1 |
| 专车 | 约 54 元 | 8 |
| 豪华车 | 约 119 元 | 17 |
📍 路线: [起点] → [终点]
📋 预估流程ID: [traceId]
📱 手机尾号: [phoneNumberSuffix]
Phase 3: 创建订单
调用: taxi_create_order
发单前澄清（强制）:
| 命中条件 | 澄清格式 |
|---|---|
| 用户指定车型 | "您指定了[车型]，直接为您叫车" |
| 场景偏好匹配 | "因为您设置了[场景]偏好车型为[车型]，直接为您叫车" |
中间输出:
📡 正在创建订单...
🔄 调用 taxi_create_order
预估流程ID: [traceId]
车型品类: [product_category]
⏳ 等待服务器响应...
发单成功输出:
✅ 订单创建成功！
🚖 订单号: [orderId]
📍 起点: [from.name]
📍 终点: [to.name]
🚗 车型: [车型名称]
💰 预估: 约 [价格] 元
📱 手机尾号: [phoneNumberSuffix]
⏳ 正在为您匹配司机...
⚡ 自动开启订单状态轮询（说 'stop' 可随时结束）
Phase 4: 订单状态轮询
状态定义:
| 代码 | 状态 | 轮询间隔 | 司机位置 | 用户提示 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 匹配中 | 5秒 | 是 | 正在为您匹配司机，请稍候... |
| 1 | 司机已接单 | 30秒 | 是 | 司机已接单，正在赶来，请准备上车 |
| 2 | 司机已到达 | 停止 | 否 | 司机已到达上车点，请前往上车 |
| 3-7 | 终止状态 | 停止 | 否 | - |
调用: taxi_query_order（状态 0/1 时同时调用 taxi_get_driver_location）
中间输出（每次轮询）:
🔄 轮询订单状态... 轮询: [N]/100
⏳ 查询中...
状态 0/1 时:
🔄 查询司机位置...
状态展示输出:
状态 0（匹配中）:
🚖 订单: [order_id]
📊 状态: 匹配中 (0)
🔄 轮询: [N]/100
⏳ 正在为您匹配司机，请稍候... (5秒后继续，或说 'stop' 结束)
状态 1（司机已接单）:
🚖 订单: [order_id]
📊 状态: 司机已接单 (1)
🔄 轮询: [N]/100
🚗 司机信息:
距离: 约 [distance] 米
预计到达: 约 [eta] 分钟
⏱️ 30秒后继续更新 (或说 'stop' 结束)
状态 2（司机已到达，终止轮询）:
🚖 订单: [order_id]
📊 状态: 司机已到达 (2)
✅ 司机已到达上车点，请前往上车
📍 上车点: [上车点地址]
Phase 5: 取消订单
调用: taxi_cancel_order → 然后必须调用 taxi_query_order 确认
中间输出:
📡 正在取消订单...
🔄 调用 taxi_cancel_order
订单号: [order_id]
取消原因: [reason]
⏳ 处理中...
🔄 确认取消结果...
取消成功输出:
❌ 订单已取消
🚖 订单号: [order_id]
📊 当前状态: 已取消
⏰ 费用将自动退回，预计1个工作日内到账
Phase 6: 定时叫车
检测时间表达：
| 表达类型 | 示例 | 解析结果 |
|---|---|---|
| 具体时间 | "10:20叫车从A到B" | 今天 10:20 发单 |
| 相对时间 | "20分钟后叫车" | 当前时间 + 20分钟 |
| 具体日期 | "明天早上9点去机场" | 明天 09:00 发单 |
工作流程：
1. 解析时间表达 → 计算触发时间（ISO 8601 格式）
2. 确认基础信息：起点、终点、车型（如有缺失则澄清）
3. 使用 openclaw cron 设置一次性定时任务
4. 澄清用户："⏰ 已为您设置定时任务：..."
OpenClaw Cron 任务设置：
# 一次性定时任务（使用 --at）
openclaw cron add \
--name "didi-taxi:$(date +%s)" \
--at "2025-03-10T10:20:00.000Z" \
--session isolated \
--message "执行定时打车：从家到公司，快车" \
--announce \
--channel last
参数说明：
| 参数 | 用途 |
|---|---|
--name |
任务名称（必需） |
--at |
触发时间（ISO 8601 UTC 格式，或相对时间如 +20m），需要将本地时间转换为 UTC 时间 |
--session |
会话类型（使用 --message 时必需指定 isolated） |
--message |
触发时执行的 agent prompt（配合 --session isolated 使用） |
--announce |
投递执行结果到聊天 |
--channel |
投递渠道（默认: last，投递到最后使用的渠道） |
--delete-after-run |
一次性任务成功后删除 |
--wake |
唤醒模式（now/next-heartbeat，默认: now） |
定时任务触发时：
🔔 定时任务触发
⏰ 触发时间: 2025-03-10 10:20
📍 执行: 从家到公司，快车
正在为您叫车...
[重新进入 didi-taxi skill，执行 Phase 1-4]
管理定时任务：
| 操作 | 命令 |
|---|---|
| 查看任务列表 | openclaw cron list |
| 查看运行记录 | openclaw cron runs --id <job_id> |
| 手动触发任务 | openclaw cron run <id> |
| 编辑任务 | openclaw cron edit <id> [options] |
| 删除任务 | openclaw cron rm <id> |
澄清规则（强制）：
| 操作 | 澄清格式 |
|---|---|
| 设置成功 | "⏰ 已为您设置定时任务：10:20（今天）从家到公司，使用快车" |
| 任务触发 | "🔔 定时任务已触发，正在为您叫车：家 → 公司" |
| 任务取消 | "❌ 已取消定时任务：10:20从家到公司" |
偏好设置
存储位置: {baseDir}/assets/PREFERENCE.md
澄清规则（强制）:
| 操作类型 | 澄清格式 |
|---|---|
| 设置地址别名 | "已更新偏好数据：家 = [地址]，公司 = [地址]" |
| 设置场景车型偏好 | "已更新偏好数据：上班 = [车型]，下班 = [车型]" |
车型匹配逻辑
- 用户明确指定（如"打特惠"）→ 使用指定车型
- 场景匹配（如"我要上班"）→ 使用 PREFERENCE.md 场景偏好
- 默认车型 → 使用 PREFERENCE.md 默认偏好
- 无匹配 → 展示所有可选车型供用户选择
典型场景
场景 1: 一键上班（偏好已配置）
用户: "我要上班"
📋 处理中...
读取 PREFERENCE.md：家、公司、上班偏好车型
📍 地址解析完成
起点: 家
终点: 公司
💰 价格预估
快车: 约 34 元
因为您设置了上班场景偏好车型为快车，直接为您叫车：家 → 公司
✅ 订单创建成功！
🚖 订单号: qo01uCXI6ojeiD
🚗 车型: 快车
📱 手机尾号: 6852
⏳ 正在为您匹配司机...
[自动进入订单状态轮询 Phase 4]
场景 2: 明确指定车型
用户: "打特惠回家"
📋 处理中...
识别目的地 = "家"，车型 = "特惠"
📍 地址解析完成
终点: 家
💰 价格预估
特惠快车: 约 32 元
您指定了特惠快车，直接为您叫车：当前位置 → 家
✅ 订单创建成功！
🚖 订单号: qo01uCXI6ojeiD
🚗 车型: 特惠快车
📱 手机尾号: 6852
⏳ 正在为您匹配司机...
[自动进入订单状态轮询 Phase 4]
场景 3: 查询订单
用户: "查询订单 qo01uCXI6ojeiD"
🚖 订单: qo01uCXI6ojeiD
📊 状态: 司机已接单
📍 司机位置: 距您约 500 米
📱 司机电话: xxxxxxxxxx
是否开启自动轮询？(说 'watch' 开启，或说 'stop' 取消)
场景 4: 定时叫车（具体时间）
用户: "10:20叫车从家到公司"
📋 处理中...
识别定时任务：今天 10:20
路线: 家 → 公司
车型: 使用默认偏好
⏰ 已为您设置定时任务：
触发时间: 今天 10:20
路线: 家 → 公司
车型: 快车
到时间后将自动为您叫车。
场景 5: 定时叫车（相对时间）
用户: "20分钟后叫车去机场"
📋 处理中...
识别定时任务：当前时间 + 20分钟（约 14:30）
终点: 机场
起点: 使用当前位置
⏰ 已为您设置定时任务：
触发时间: 约 14:30（20分钟后）
路线: 当前位置 → 机场
到时间后将自动为您叫车。