ravel-roadbook

by ffsszzll

Install this Skill

curl -fsSL -o ravel-roadbook.zip https://skill.seembox.com/api/v1/skills/ravel-roadbook/download && unzip ravel-roadbook.zip

Download ravel-roadbook.zip

SKILL.md About

---
name: roadbook
description: 自驾旅游路书完整工具箱 — 路书创建/更新、照片归档、路线图生成（静态PNG + 交互HTML）、OSRM实际道路数据
category: travel
---

# 🚗 自驾路书完整工具箱

集路书模板、照片管理、地图生成于一体的自驾游记录系统。

## 文件路径规范

```
路书文件:   /mnt/c/Users/zhou/Desktop/目的地+自驾路书.md
照片目录:   /mnt/c/Users/zhou/Desktop/目的地+自驾_全部照片/（统一存放）
地图HTML:  /mnt/c/Users/zzhou/Desktop/目的地+自驾路书_地图.html
地图PNG:   /mnt/c/Users/zhou/Desktop/目的地+自驾_行程图.png
路线缓存:  /tmp/路书名_routes.json
```

---

## 📝 路书模板格式

```markdown
# 🚗 目的地自驾路书

> ✅ 行程状态：进行中/已结束
> 开启时间：YYYY年MM月DD日 HH:MM
> 结束时间：YYYY年MM月DD日
> 路线总览：出发地 → 途经地1 → 途经地2 → 目的地

---

## 📅 行程统计
| 天数 | 路线 | 里程 | 消费 |
|------|------|------|------|
| Day 1 (MM/DD) | 起点→终点 | XXXkm | ¥XXX |
| **累计** | — | **X,XXXkm** | **¥XX,XXX** |

---

## 📅 Day 1 — YYYY年MM月DD日 | 起点 → 终点

### 🛣️ 行程信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 起点 | 起点名称 |
| 终点 | 终点名称 |
| 出发时间 | HH:MM |
| 到达时间 | HH:MM |
| 行程耗时 | 约X小时XX分 |
| 行驶里程 | XXXXX km → XXXXX km |
| 当日总里程 | **XXX km** |
| 入住宾馆 | **宾馆名称**（地点） |

### 💰 今日消费
| 类别 | 金额 |
|------|------|
| 住宿费 | ¥XXX |
| 用餐费 | ¥XX |
| 加油费 | ¥XXX |
| 高速过路费 | ¥XXX |
| 门票/观光费 | ¥XXX |
| 其他杂费 | ¥XX |
| **合计** | **¥XXX** |

### 🏔️ 景点驻留
| 景点 | 海拔 | 停留时间 | 主要风光 |
|------|------|----------|----------|
| 景点名称 | XXXXm | XX分钟 | 风光描述 |

### 😊 有趣的人与事
1. 描述1
2. 描述2

### 📷 精彩瞬间
- Day1_景点名_01~03.jpg（共3张）

---

*路书持续更新中...*
```

---

## 📷 照片处理流程

1. 照片自动存入 `~/.hermes/image_cache/`，文件名 `img_xxxxxxxxxx.jpg`
2. **立即复制**到统一照片目录：`/mnt/c/Users/zhou/Desktop/目的地+自驾_全部照片/`
3. **不要猜测**照片内容，等用户确认是第几天+景点后再重命名
4. 重命名格式：`DayX_景点_序号.jpg`（如 `Day6_珠峰_01.jpg`）
5. 统一文件夹是唯一真相来源，image_cache 仅作临时缓存

---

## 🗺️ 地图生成

使用 Leaflet + OSRM 生成交互式 HTML 地图。

**流程**：
1. 从路书 MD 文件读取路线数据
2. 使用 OSRM API 获取真实道路坐标
3. 生成 Leaflet 交互地图 HTML

```python
# Step 1: 获取OSRM路线数据
import urllib.request, json, time

def get_osrm_route(lon1, lat1, lon2, lat2):
    url = (f"https://router.project-osrm.org/route/v1/driving/"
           f"{lon1},{lat1};{lon2},{lat2}?overview=full&geometries=geojson")
    req = urllib.request.Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=20) as resp:
        data = json.loads(resp.read().decode())
        if data.get('code') == 'Ok' and data['routes']:
            return data['routes'][0]['geometry']['coordinates']
    return None

route_segments = [
    (1, (104.07, 30.57), (101.02, 30.03), '雅江', 397),
    (2, (101.02, 30.03), (98.42, 30.08), '如美镇', 451),
    (3, (98.42, 30.08), (95.77, 30.87), '波密', 514),
    (4, (95.77, 30.87), (91.10, 29.65), '拉萨', 617),
    (5, (91.10, 29.65), (89.58, 29.28), '日喀则', 356),
    (6, (89.58, 29.28), (86.93, 28.53), '珠峰', 327),
    (7, (86.93, 28.53), (91.10, 29.65), '拉萨', 556),
    # Day8往返需分段
    (8, (91.10, 29.65), (91.00, 31.47), '那曲', 334),
]

all_routes = []
for day, (lon1, lat1), (lon2, lat2), end_name, mileage in route_segments:
    coords = get_osrm_route(lon1, lat1, lon2, lat2)
    if coords:
        all_routes.append({'day': day, 'coords': [[c[1], c[0]] for c in coords], 'end': end_name, 'mileage': mileage})
    time.sleep(0.6)

with open("/tmp/routes.json", 'w') as f:
    json.dump(all_routes, f, ensure_ascii=False)
```

```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>行程路线图</title>
    <link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.css" />
    <script src="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.js"></script>
    <style>
        * { box-sizing: border-box; }
        body { font-family: -apple-system, sans-serif; background: #1a1a2e; color: #eee; margin: 0; }
        .header { padding: 15px; background: rgba(26,26,46,0.95); border-bottom: 1px solid #333; }
        .header h2 { margin: 0 0 5px 0; font-size: 18px; }
        .header p { margin: 0; font-size: 13px; color: #888; }
        .legend { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 8px; padding: 10px 15px; background: rgba(26,26,46,0.9); }
        .legend-item { display: flex; align-items: center; gap: 4px; font-size: 12px; }
        .legend-color { width: 18px; height: 3px; border-radius: 2px; }
        .legend-dashed { width: 18px; height: 0; border-top: 3px dashed; opacity: 0.7; border-radius: 0; }
        .distance-label {
            font-size: 11px;
            font-weight: 700;
            box-shadow: 0 1px 4px rgba(0,0,0,0.3);
            border-radius: 10px;
            padding: 3px 8px;
            background: rgba(255,255,255,0.9);
        }
        #map { height: calc(100vh - 110px); }
        .city-label {
            background: rgba(230, 230, 230, 0.95);
            border: 1px solid rgba(180, 180, 180, 0.8);
            border-radius: 4px;
            padding: 5px 12px;
            font-size: 13px;
            font-weight: 600;
            color: #111;
            text-align: center;
            white-space: nowrap;
            box-shadow: 0 2px 6px rgba(0,0,0,0.3);
            line-height: 1.2;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="header">
        <h2>🗺️ 行程路线图</h2>
        <p>X天 · X,XXXkm · 数据来源：OpenStreetMap + OSRM</p>
        <p style="margin-top:5px;font-size:12px;">⚠️ 虚线表示返程路线</p>
    </div>
    <div class="legend"></div>
    <div id="map"></div>
    <script>
        var map = L.map('map').setView([30, 95], 5);
        L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', {opacity: 0.65}).addTo(map);
        
        var colors = ['#ff6b6b', '#ffd93d', '#4d96ff', '#4ecdc4', '#e67e22', '#9b59b6', '#e74c3c', '#2ecc71'];
        var routes = ;

// 绘制路线：只有真正返程（返回之前去过的城市）才用虚线
        var visitedCities = [];
        routes.forEach(function(r, i) {
            // 判断是否返程：终点是之前去过的城市（且不是当天起点）
            var isReturn = visitedCities.indexOf(r.end) !== -1 && r.end !== r.start;
            var dashArray = isReturn ? '8, 8' : null;
            visitedCities.push(r.end);
            // 注意：r.end 可能是 "那曲→拉萨" 格式
            if (r.end.includes('→')) {
                var parts = r.end.split('→');
                visitedCities.push(parts[0]); // 那曲
            }

L.polyline(r.coords, {
                color: colors[i], weight: 4, opacity: 0.85, dashArray: dashArray
            }).addTo(map);

// 里程标签：显示在路线中点
            if (r.mileage) {
                var midIdx = Math.floor(r.coords.length / 2);
                var midCoord = r.coords[midIdx];
                var labelColor = colors[i];
                L.marker([midCoord[1], midCoord[0]], {
                    icon: L.divIcon({
                        html: '<div style="background:rgba(255,255,255,0.95);border-radius:10px;padding:3px 8px;font-size:11px;font-weight:700;color:' + labelColor + ';box-shadow:0 1px 4px rgba(0,0,0,0.3);white-space:nowrap;text-align:center;display:flex;align-items:center;justify-content:center;">' + r.mileage + 'km</div>',
                        iconSize: [60, 22],
                        iconAnchor: [30, -5]
                    })
                }).addTo(map);
            }
        });

// 图例：实线/虚线 + 每天颜色（使用相同visitedCities逻辑）
        var legend = document.querySelector('.legend');
        var legendVisitedCities = [];
        routes.forEach(function(r, i) {
            var isReturn = legendVisitedCities.indexOf(r.end) !== -1 && r.end !== r.start;
            legendVisitedCities.push(r.end);
            if (r.end.includes('→')) {
                var parts = r.end.split('→');
                legendVisitedCities.push(parts[0]);
            }
            var item = document.createElement('div');
            item.className = 'legend-item';
            var colorBar = isReturn
                ? '<div class="legend-dashed" style="border-color:' + colors[i] + '"></div>'
                : '<div class="legend-color" style="background:' + colors[i] + '"></div>';
            item.innerHTML = colorBar + '<span>' + r.day + '日 ' + r.end + (r.mileage ? ' ' + r.mileage + 'km' : '') + '</span>';
            legend.appendChild(item);
        });
        
        // 城市坐标配置
        var cities = {
            '成都': { coords: [30.57, 104.07], major: true },
            '雅江': { coords: [30.03, 101.02], major: false },
            '如美镇': { coords: [30.08, 98.42], major: false },
            '波密': { coords: [30.87, 95.77], major: false },
            '拉萨': { coords: [29.65, 91.10], major: true },
            '日喀则': { coords: [29.28, 89.58], major: false },
            '珠峰': { coords: [28.53, 86.93], major: true },
            '那曲': { coords: [31.47, 91.00], major: false }
        };
        
        for (var city in cities) {
            var c = cities[city];
            var fillColor = city === '拉萨' || city === '珠峰' ? '#ff6b6b' : '#00d4ff';
            var radius = c.major ? 10 : 7;
            
            // 圆点标记
            L.circleMarker(c.coords, {
                radius: radius, color: 'white', fillColor: fillColor, fillOpacity: 1, weight: 2
            }).addTo(map).bindPopup(city);
            
            // 城市名称标签
            L.marker(c.coords, {
                icon: L.divIcon({
                    className: 'city-label',
                    html: city,
                    iconSize: [60, 20],
                    iconAnchor: [30, c.major ? -12 : -10 - radius]
                })
            }).addTo(map);
        }
    </script>
</body>
</html>
```

**嵌入路线数据**：
```bash
# 在HTML中替换  为实际数据
python3 -c "import json; print(json.dumps(json.load(open('/tmp/routes.json')), ensure_ascii=False))"
```

---

## 🚙 OSRM实际道路路线获取

**问题**：直线连接城市只是示意图，不能反映真实自驾路线。
**方案**：使用 OSRM API 获取实际驾车路线坐标。

```python
import urllib.request, json, time

def get_osrm_route(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """调用OSRM API获取实际驾车路线 GeoJSON坐标"""
    url = (f"https://router.project-osrm.org/route/v1/driving/"
           f"{lon1},{lat1};{lon2},{lat2}?overview=full&geometries=geojson")
    req = urllib.request.Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=20) as resp:
        data = json.loads(resp.read().decode())
        if data.get('code') == 'Ok' and data['routes']:
            return data['routes'][0]['geometry']['coordinates']
    return None

# 使用示例（分段获取）
route_segments = [
    (1, (104.07, 30.57), (101.02, 30.03)),  # Day1: 成都→雅江
    (2, (101.02, 30.03), (98.42, 30.08)),    # Day2: 雅江→如美镇
]

all_routes = []
for day, (lon1, lat1), (lon2, lat2), end_name, mileage in route_segments:
    coords = get_osrm_route(lon1, lat1, lon2, lat2)
    all_routes.append({'day': day, 'coords': coords, 'end': end_name, 'mileage': mileage})
    time.sleep(0.6)  # OSRM请求间隔

# 缓存到JSON
with open("/tmp/routes.json", 'w') as f:
    json.dump(all_routes, f, ensure_ascii=False)
```

**返回格式**：`[[经度, 纬度], ...]`，逆序后用于 Leaflet `L.polyline(latlngs)`。

**注意**：多途经点（如 Day5 拉萨→羊湖→日喀则）需要分段请求再合并坐标数组。

---

## 📍 常用城市/景点经纬度

### 主要城市
| 城市 | 经度 | 纬度 |
|------|------|------|
| 成都 | 104.07 | 30.57 |
| 雅江 | 101.02 | 30.03 |
| 如美镇 | 98.42 | 30.08 |
| 波密 | 95.77 | 30.87 |
| 拉萨 | 91.10 | 29.65 |
| 日喀则 | 89.58 | 29.28 |
| 珠峰 | 86.93 | 28.53 |
| 那曲 | 91.00 | 31.47 |

### 川藏线景点
| 景点 | 经度 | 纬度 |
|------|------|------|
| 折多山 | 101.56 | 30.29 |
| 高尔寺山 | 101.12 | 30.04 |
| 卡子拉山 | 100.77 | 30.08 |
| 理塘 | 100.27 | 30.00 |
| 姊妹湖 | 99.92 | 30.12 |
| 巴塘 | 99.52 | 30.02 |
| 芒康 | 98.78 | 30.03 |
| 东达山 | 97.77 | 30.33 |
| 怒江72拐 | 97.42 | 30.20 |
| 然乌湖 | 96.68 | 30.13 |
| 色季拉山 | 95.62 | 30.72 |
| 鲁朗 | 95.33 | 30.47 |
| 林芝 | 94.37 | 30.02 |
| 米拉山 | 93.48 | 30.37 |

### 青藏线/西藏景点
| 景点 | 经度 | 纬度 |
|------|------|------|
| 羊卓雍错 | 90.35 | 29.13 |
| 卡若拉山 | 90.22 | 29.05 |
| 纳木措 | 90.53 | 30.73 |
| 念青唐古拉山 | 90.55 | 30.46 |
| 羊八井 | 90.08 | 30.05 |
| 嘉措拉山 | 88.08 | 28.88 |
| 加乌拉山 | 87.08 | 28.63 |
| 珠峰大本营 | 86.93 | 28.53 |

---

## ⚠️ WSL环境注意事项

| 问题 | 解决方案 |
|------|---------|
| Chrome headless PDF生成超时 | 不生成PDF |
| 微信发送媒体文件超时 | 使用QQ邮箱发送附件 |
| HTML地图在邮件/微信无法渲染 | 发送HTML附件或邮件正文中嵌入截图 |

---

## 🔧 常用计算公式

```python
总里程 = 最后一天里程表读数 - 第一天里程表读数
总消费 = sum(每日消费)
日均消费 = 总消费 / 天数
每公里成本 = 总消费 / 总里程
```

---

## 🗺️ 一键生成路线图

运行以下命令从路书文件生成完整地图：

```bash
python3 ~/.hermes/skills/travel/roadbook/scripts/generate_map.py
```

**功能**：
- 自动从路书MD文件读取路线数据
- 获取OSRM真实道路坐标
- 生成Leaflet交互地图
- 包含城市名称标签（浅灰背景+黑色文字）
- 包含每日里程标注（从路书读取，非OSRM估算）
- 往返路线自动拆分为去程/返程

**输出**：`/mnt/c/Users/zhou/Desktop/成都自驾西藏_OSRM路线图.html`

---

## 路书 patch 技巧

- 新增 Day N 时，用前一天"### 📷 精彩瞬间"部分的内容 + `---` 分隔线 作为 old_string 定位点
- 如果内容在多处匹配，加入更多上下文使其唯一
- 插入位置：前一天"### 📷 精彩瞬间"之后、"*路书持续更新中...*"之前

---

## 示例：西藏路书关键数据

> ⚠️ **数据来源**：`/mnt/c/Users/zhou/Desktop/成都自驾西藏路书.md` 是唯一真相，每次生成地图前必须先读取该文件获取最新路线数据，**不要使用下方的静态数据表**。

- **路书文件**: `/mnt/c/Users/zhou/Desktop/成都自驾西藏路书.md`
- **照片目录**: `/mnt/c/Users/zhou/Desktop/成都自驾西藏_全部照片/`
- **照片数量**: 43张（截至行程结束）
- **累计里程**: 3,886km
- **累计消费**: ¥10,768.81

### 从路书提取坐标的方法

路书中每天的行程格式如下，从 `### 🛣️ 行程信息` 表格中提取起止点：

```markdown
## 📅 Day N — YYYY年MM月DD日 | 起点 → 终点
### 🛣️ 行程信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 起点 | 成都 |
| 终点 | 雅江 |
```

用 `search_files` 搜索 `起点 |` 和 `终点 |` 行来批量提取每天的起止点名称，再从经纬度表查找对应坐标。

### 从路书读取行程数据生成地图的完整流程

```python
import re, json, time, urllib.request

# 地名→坐标映射（来自路书中实际出现的地点）
place_coords = {
    '成都': (104.07, 30.57), '雅江': (101.02, 30.03),
    '如美镇': (98.42, 30.08), '波密': (95.77, 30.87), '波密县': (95.77, 30.87),
    '拉萨': (91.10, 29.65), '拉萨市': (91.10, 29.65),
    '日喀则': (89.58, 29.28), '珠峰': (86.93, 28.53),
    '珠峰大本营': (86.93, 28.53), '那曲': (91.00, 31.47),
}

# Step 1: 读取路书文件
with open("/mnt/c/Users/zhou/Desktop/成都自驾西藏路书.md", "r") as f:
    content = f.read()

# Step 2: 提取每天的起点终点
day_pattern = r"## 📅 Day (\d+) — .+? \| (.+?) → (.+?)(?:\n|$)"
matches = re.findall(day_pattern, content)

all_routes = []
for day_raw, start_raw, end_raw in matches:
    day_num = int(day_raw)
    start = start_raw.strip()
    end = end_raw.strip()
    
    if day_num == 9:  # Day9休整日，无驾车
        continue
    
    # Day8: 拉萨→那曲→拉萨（往返），end格式是"那曲 → 拉萨"
    if '→' in end and '拉萨' in end:
        via = end.split('→')[0].strip()  # 那曲
        coords1 = get_osrm_route(*place_coords[start], *place_coords[via])
        coords2 = get_osrm_route(*place_coords[via], *place_coords[start])
        if coords1 and coords2:
            all_routes.append({
                'day': day_num, 'start': start, 'end': f'{via}→拉萨',
                'coords': [[c[1], c[0]] for c in (coords1 + coords2)]
            })
        time.sleep(0.6)
    elif start in place_coords and end in place_coords:
        coords = get_osrm_route(*place_coords[start], *place_coords[end])
        if coords:
            all_routes.append({
                'day': day_num, 'start': start, 'end': end,
                'coords': [[c[1], c[0]] for c in coords]
            })
        time.sleep(0.6)

print(f"共 {len(all_routes)} 段路线")
for r in all_routes:
    print(f"  Day{r['day']}: {r['start']} → {r['end']}")

with open("/tmp/routes.json", 'w') as f:
    json.dump(all_routes, f)
```

**关键解析逻辑**：
- `→` 在 `end` 中表示是往返路线（如 Day8 的 `那曲 → 拉萨`）
- `Day 9` 休整日跳过，不获取路线
- 坐标映射表中的地名必须与路书中实际写法匹配（如 `波密县` vs `波密`、`珠峰大本营` vs `珠峰`）

### 完整9天路线参考（来自实际路书）

| 天数 | 路线 | 里程 |
|------|------|------|
| Day 1 | 成都→雅江 | 397km |
| Day 2 | 雅江→如美镇 | 451km |
| Day 3 | 如美镇→波密 | 514km |
| Day 4 | 波密→拉萨 | 617km |
| Day 5 | 拉萨→日喀则 | 356km |
| Day 6 | 日喀则→珠峰大本营 | 327km |
| Day 7 | 珠峰大本营→拉萨 | 556km |
| Day 8 | 拉萨→那曲→拉萨（往返） | 668km |
| Day 9 | 拉萨休整（无驾车） | — |

_meta.json Metadata

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  "publishedAt": 1778166727720,
  "slug": "ravel-roadbook",
  "version": "1.0.0"
}