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Agent Skill · 研究检索

mta-commuter(MTA 通勤者)

mta-commuter 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

mta-commuter 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 35,370。

总安装 2,095周安装 90GitHub Stars 1下载 734核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mta-commuter(MTA 通勤者)
来源仓库:https://github.com/ottomanelli/mta-commuter
安装命令:
openclaw skills install mta-commuter
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install mta-commuter

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

纽约通勤铁路与地铁时刻表查询助手。覆盖 LIRR、Metro-North 及地铁线路信息。支持行程规划与实时服务提醒推送。mta-commuter 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装命令:openclaw skills install mta-commuter。

注意:功能限于纽约大都会区,需网络连接支持。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install mta-commuter;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

mta-commuter 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install mta-commuter。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mta-commuter 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

mta-commuter 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

mta-commuter 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

mta-commuter 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,095 次,近一周安装 90 次,下载 734 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

mta-commuter 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
mta-commuter

MTA 通勤者 · 本页

2,0951接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
mta-commuter
description
>
version
1.0.0
metadata
openclaw
emoji
🚆
homepage
https://github.com/ottomanelli/mta-commuter
requires
bins
install
pip

Instructions

Look up LIRR, Metro-North, and NYC Subway schedules with live delay data using scripts/mta.py. Uses MTA GTFS static feeds and GTFS-RT real-time APIs (no API key required). Requires the gtfs-realtime-bindings pip package (auto-installed via ClawHub; otherwise pip install -r requirements.txt).

Run from the skill directory (skills/mta/):

Direct schedule lookup (LIRR or Metro-North)

python3 scripts/mta.py lirr "<origin>" "<destination>" --date YYYY-MM-DD --time HH:MM
python3 scripts/mta.py mnr "<origin>" "<destination>" --date YYYY-MM-DD --time HH:MM
  • --date and --time default to now if omitted.
  • Station names are fuzzy-matched. Common LIRR codes: NHP (New Hyde Park), NYK (Penn Station), JAM (Jamaica), ATL (Atlantic Terminal). Common MNR codes: GCT (Grand Central), WP (White Plains), HM (Harlem-125 St).
  • Add --json for machine-readable output, --count N to change result count (default 5).
  • Real-time delay data is automatically included for today's lookups. Use --no-live to show schedule only.

Multi-leg trip planning

Plan trips across LIRR, Metro-North, and Subway connections. Uses data/locations.json for saved locations.

# Using saved locations
python3 scripts/mta.py trip --near-origin work --near-dest home --time 17:00

# Using coordinates
python3 scripts/mta.py trip --near-origin 40.75,-73.99 --near-dest 40.74,-73.68 --time 17:00

# Custom radius and count
python3 scripts/mta.py trip --near-origin work --near-dest home --time 17:00 --radius 2 --count 8

Trip planning finds commuter rail options from all systems and includes subway transfer legs where applicable (Penn Station, Grand Central, Atlantic Terminal, Jamaica, Woodside, Harlem-125 St).

Find nearby stations (all systems)

python3 scripts/mta.py stations nearby --near home --radius 2
python3 scripts/mta.py stations nearby --lat 40.74 --lon -73.68

Returns LIRR, Metro-North, and Subway stations sorted by distance.

Service alerts

python3 scripts/mta.py alerts                    # All systems
python3 scripts/mta.py alerts --system lirr       # LIRR only
python3 scripts/mta.py alerts --system mnr        # Metro-North only
python3 scripts/mta.py alerts --system subway     # Subway only
python3 scripts/mta.py alerts --json              # JSON output

System-specific commands

python3 scripts/mta.py lirr --stations            # List all LIRR stations
python3 scripts/mta.py mnr --stations             # List all MNR stations
python3 scripts/mta.py lirr --routes              # List LIRR branches
python3 scripts/mta.py mnr --routes               # List MNR lines
python3 scripts/mta.py lirr --find-station "hyde"  # Search for a station
python3 scripts/mta.py lirr --alerts              # System-specific alerts

Location management

Locations are stored in data/locations.json. Manage them conversationally:

  • To add: geocode the user's address (via web search), then write to the JSON file directly
  • To list: read and display the JSON file
  • To update: modify the entry and rewrite the file

Format:

{
  "home": {
    "address": "123 Main St, Anytown, NY 11000",
    "lat": 40.7432,
    "lon": -73.6812,
    "label": "Home"
  }
}

Setup flow (first use)

When this skill is first activated and data/locations.json doesn't exist, ask the user:

  1. "Where's home?" -- geocode the address via web search, save to locations.json
  2. "Where's work?" -- same
  3. "Any other places you travel to regularly?" -- save additional locations

After setup, when the user mentions a saved location, consider whether they might be asking about transit -- even without explicitly saying "train." For example, "how do I get home from the city" is a transit request if home is a saved location.

Presenting trip results

  • Highlight the best option (earliest arrival closest to target)
  • Mention 2-3 alternatives with station distances
  • For multi-leg trips, clearly show each leg (commuter rail + subway transfer)
  • Note which branches/lines serve each option
  • If there are relevant service alerts, check alerts and mention disruptions

Track alerts

Watch for track announcements on LIRR or Metro-North trains using scripts/check_track.py via openclaw cron.

# LIRR track watch
openclaw cron add --every 20s \
  --command "cd skills/mta && python3 scripts/check_track.py --train 1582 --station NYK" \
  --channel telegram --delete-after-run \
  --name "Track watch: 5:22 PM to Huntington"

# Metro-North track watch
openclaw cron add --every 20s \
  --command "cd skills/mta && python3 scripts/check_track.py --system mnr --train 873 --station GCT" \
  --channel telegram --delete-after-run \
  --name "Track watch: 5:43 PM to White Plains"

Note: check_track.py queries undocumented endpoints used by the mylirr.org and mymnr.org web apps (backend-unified.mylirr.org / backend-unified.mymnr.org). These are not official public APIs and may change or become unavailable without notice. The rest of the skill uses the official MTA GTFS feeds and is not affected.

Workflow for "remind me about train X"
  1. Look up the train to confirm it exists and get the departure time
  2. Set up a cron job with openclaw cron add using the train number and --system flag
  3. The cron job auto-deletes after the first notification (--delete-after-run)
  4. Confirm the watch was added

Limitations

  1. No subway real-time arrivals -- subway frequency is estimated from schedule headways ("every ~8 min"), not live countdown data.
  2. No fares -- cannot look up ticket prices.
  3. No bus -- NJ Transit, MTA bus, and PATH are not included.

平台分布

OpenClaw

73.03%
按下载量换算536

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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