trainclaw
// 车票查询AI助手 — 余票查询、经停站查询、中转换乘方案。支持车次类型筛选、时间窗口、排序、多种输出格式(text/json/csv)。纯命令行单次调用模式。 12306 Train Ticket Query — remaining tickets, route stops, transfer plans. Supports train type filter, time window, sorting, multiple output formats.
TrainClaw 🚄 - China Rail Ticket Query / 车票查询AI助手
概述 / Overview
3-in-1 China 12306 query: tickets + route stops + transfer plans, zero login. 三合一 12306 查询：余票 + 经停站 + 中转换乘，零登录。
调用 trainclaw.py 一条命令完成查询。无需登录、无需API Key、无需额外配置——仅依赖 Python + requests，开箱即用。支持车次类型筛选、时间窗口、排序，text/json/csv 多格式输出。
One command via trainclaw.py. No login, no API key, no extra config — just Python + requests, ready to go. Filter by train type, time window, sort by duration. Output: text / json / csv.
触发方式 / Trigger
用户提到火车票、高铁票、动车票、车次查询、余票、经停站、中转换乘、12306等关键词时触发。
Trigger when user mentions train tickets, bullet train, remaining tickets, route stops, transfer, 12306, China rail, etc.
快速示例 / Quick Examples
- "查一下明天北京到上海的高铁票" → 余票查询
- "Any bullet trains from Beijing to Shanghai tomorrow?" → Ticket query
- "G1033 经停哪些站？" → 经停站查询
- "What stops does G1033 make?" → Route stops
- "从深圳到拉萨怎么中转？" → 中转查询
- "How to get from Shenzhen to Lhasa by train?" → Transfer plan
- "南京到上海的动车，上午出发，按时长排序" → 带筛选的余票查询
- "EMU trains Nanjing to Shanghai, morning only, sort by duration" → Filtered query
工作流程 / Workflow
用户说："查明天北京到上海的高铁"
↓
提取参数：出发=北京，到达=上海，日期=明天，类型=G
↓
执行命令：
python trainclaw.py query -f 北京 -t 上海 -d 2026-03-04 --type G
↓
返回余票信息（text 格式，直接展示给用户）
子命令 / Subcommands
1. 余票查询 / Ticket Query (query)
查询两站之间的余票信息，支持筛选和排序。
# 基础查询
python trainclaw.py query -f 北京 -t 上海
# 完整参数
python trainclaw.py query -f 北京 -t 上海 -d 2026-03-04 \
--type G --earliest 8 --latest 18 --sort duration -n 10 -o text
2. 经停站查询 / Route Stops (route)
查询某车次的所有经停站信息。
python trainclaw.py route -c G1033 -d 2026-03-04
python trainclaw.py route -c G1 -d 2026-03-04 -o json
3. 中转查询 / Transfer Plans (transfer)
查询需要换乘的中转方案。
# 自动推荐中转站
python trainclaw.py transfer -f 深圳 -t 拉萨 -n 5
# 指定中转站
python trainclaw.py transfer -f 深圳 -t 拉萨 -m 西安 -d 2026-03-04
参数说明 / Parameters
通用参数 / Common Parameters
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
-d, --date | 查询日期 (yyyy-MM-dd) | 今天 |
-o, --format | 输出格式: text / json / csv | text |
筛选参数 / Filter Parameters (query / transfer)
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
-f, --from | 出发站（站名/城市名/三字母代码） | 必填 |
-t, --to | 到达站（站名/城市名/三字母代码） | 必填 |
--type | 车次类型筛选（见下表） | 不筛选 |
--earliest | 最早出发小时 (0-24) | 0 |
--latest | 最晚出发小时 (0-24) | 24 |
--sort | 排序: startTime / arriveTime / duration | 不排序 |
--reverse | 倒序排列 | 否 |
-n, --limit | 最大结果数 | query: 不限, transfer: 10 |
车次类型代码 / Train Type Codes
| 代码 | 含义 |
|---|---|
| G | 高铁/城际（G/C 开头） |
| D | 动车 |
| Z | 直达特快 |
| T | 特快 |
| K | 快速 |
| O | 其他（非 GDZTK） |
| F | 复兴号 |
| S | 智能动车组 |
可组合使用，如 --type GD 表示高铁+动车。
车站名解析 / Station Name Input
支持三种输入格式，自动识别：
- 精确站名:
北京南、上海虹桥、南京南→ 直接匹配 - 城市名:
北京、上海、南京→ 匹配该城市代表站 - 三字母代码:
BJP、SHH、NJH→ 直接使用
输出格式 / Output Formats
text 格式（默认，推荐给用户阅读）
车次 | 出发站→到达站 | 出发→到达 | 历时 | 席位信息 | 标签
G25 | 北京南→上海虹桥 | 17:00→21:18 | 04:18 | 商务座:1张/2318.0元, 一等座:有票/1060.0元 | 复兴号
json 格式（推荐程序处理）
完整 JSON 数组，包含所有字段。
csv 格式（仅 query 支持）
标准 CSV，含表头行。
文件位置 / Files
- 主程序:
trainclaw.py - 配置文件:
config.py - 缓存目录:
cache/（车站数据自动缓存 7 天）
注意事项 / Notes
- 日期限制: 仅支持查询今天及未来 15 天内的车票
- 网络依赖: 首次运行需下载车站数据（~3000 站），之后使用本地缓存
- 错误输出: 错误信息输出到 stderr，数据输出到 stdout，支持管道操作
- 中转限制: 中转查询结果取决于 12306 的推荐，非所有组合都有结果
- 依赖: 仅需 Python 3.8+ 和
requests库
使用场景示例 / Usage Scenarios
日常查票 / Daily Check
用户: "明天北京到上海有什么高铁？"
→ python trainclaw.py query -f 北京 -t 上海 -d {明天日期} --type G
时间筛选 / Time Filter
用户: "上午 8 点到 12 点从南京到杭州的动车"
→ python trainclaw.py query -f 南京 -t 杭州 --type D --earliest 8 --latest 12
查经停站 / Route Stops
用户: "G1033 都停哪些站？"
→ python trainclaw.py route -c G1033 -d {今天日期}
中转方案 / Transfer Plan
用户: "从北京怎么坐火车去成都？"
→ python trainclaw.py transfer -f 北京 -t 成都 -n 5
作者 / Author
公益技能，免费开源。 / Community-driven, open-source, free for everyone.
- Email: nuaa02@gmail.com
- 小红书 / Xiaohongshu: @深度连接
- GitHub: AI4MSE/TrainClaw