tw-opendata-transportation — 台灣交通批次資料
Corpus 概況
| 領域 | 來源機關 / dataset 範例 | 內容 |
|---|---|---|
| 台鐵 | 交通部臺灣鐵路管理局 | 車站基本資料、路線、票價、年度運量、誤點統計 (歷史) |
| 高鐵 | 台灣高鐵公司 | 12 站基本資料、票價、班次表、年度運量 |
| 北捷 | 台北捷運公司 | 站點 lat/lon、路線、票價、年度進出站次數 |
| 桃捷 | 桃園捷運公司 | 站點、路線、年度運量 |
| 高捷 | 高雄捷運公司 | 站點、路線、紅橘環狀年度運量 |
| 台中捷運 | 中捷公司 | 綠線站點、運量 |
| 公路客運 | 交通部公路總局 | 各客運業者路線、站牌、票價 |
| 高公局 | 交通部高速公路局 | 路網、收費站、ETC 流量歷史、施工資訊 |
| 民航 | 交通部民航局 | 機場、航線、年度客貨運量 |
| 港埠 | 交通部航港局 | 各港口、年度貨運量 |
| 自行車 / Ubike | 各縣市政府 | 站點 lat/lon、車輛數 (歷史 snapshot) |
| 時間範圍 | 各 dataset 不同, 多為 2018+ | 部分回溯到 2010 |
| 同步 | 各 dataset 自身 cadence, 我們透過 cadence safety net 接力 |
何時用本 skill
「台鐵 / 高鐵 / 捷運 / 公路客運 / 高速公路 / 民航 / 機場 / 票價 / 時刻表 / 站點 / 路線 / 運量統計 / 交通建設」批次 / 歷史 資料時優先載入。
❌ 不適用於即時資訊（real-time），下列要走另外 hub-side tools (見後段):
- 即時到站時間 (e.g. 「下一班高鐵幾分鐘到」)
- 即時誤點狀況
- 即時車流 / 國道塞車
- 即時 Ubike 可借車數
- 即時航班到達
MCP Tools
search_datasets(query, ...) — 找 transportation dataset
search_datasets(query="台鐵 車站", domain="transportation", limit=10)
或 by agency:
search_datasets(query="", agency="台北大眾捷運股份有限公司", limit=20)
get_dataset(dataset_id, sample_rows=3) + query_rows(...)
標準流程：先 search_datasets 找 dataset_id, get_dataset 看 schema, query_rows 查資料。
範例 query (batch only)
| 使用者問題 | 對應做法 |
|---|---|
| 「找台鐵 1000 號車站的位置」 | search_datasets("車站", agency="交通部臺灣鐵路") → 找 dataset → query_rows filter station_id |
| 「高鐵台中站到台北的票價」 | search_datasets("高鐵 票價", agency="台灣高鐵") → query_rows |
| 「北捷信義線歷年運量」 | search_datasets("北捷 信義線 運量", agency="台北大眾捷運") |
| 「台北市 Ubike 站點清單」 | search_datasets("Ubike", agency="台北市政府交通局") |
| 「2023 國道客運大客車事故」 | search_datasets("國道 事故 客運", domain="transportation") |
| 「桃園機場 2024 客運量」 | search_datasets("桃園機場 客運量", agency="交通部民用航空局") |
最佳實踐
- agency 精準寫: 「台鐵」抓不到, 用「交通部臺灣鐵路管理局」或「臺灣鐵路公司」(2024 改制)
- 路線中文有正式名稱: 「板南線」官方叫「板橋-南港」線; 「紅線」是俗稱, 北捷 dataset 用「淡水信義線」
- station_id 格式:
- 台鐵: 4 位數字 (e.g. 1000=七堵)
- 高鐵: 1-3 字英文 (e.g. NAN=南港, TAI=台南)
- 北捷: 字母+數字 (e.g. R10=士林)
- 各系統不互通
- 年度運量是統計後資料: 通常隔年 Q1 才齊
- lat/lon 大多有: 站點 dataset 通常含座標, 可用
tw-opendata-geo跨 skill 做距離篩選
注意事項
- 各營運單位 dataset 結構不一, 同樣是「車站列表」欄位名可能差很大
- 2024 台鐵改制: 「交通部臺灣鐵路管理局」轉「臺灣鐵路股份有限公司」, agency 名稱有混雜
- 疫情影響 (2020-2022): 客運量歷史趨勢不能線性外推
- 票價 可能含優惠後實價, 看 dataset metadata 註明
即時資料 → hub-side TDX tools
⚠️ 本 skill 不涵蓋即時資料。Twinkle Hub 另有 TDX (Transport Data eXchange) 相關 tools 提供以下即時 query (詳細 tool list 請載入 hub tool catalog 或詢問:「查 hub 有哪些 TDX tools」):
- 即時到站時間 (台鐵 / 高鐵 / 各捷運)
- 即時誤點 / 取消 班次
- 即時車流 / 平均車速 (國道)
- 即時 Ubike 可借/可停 數
- 即時航班到達 / 起飛 狀態
TDX 是交通部主導的 tdx.transportdata.tw 整合 portal, 涵蓋全國 PTX 大眾運輸 + 國道 + 民航 + 港埠 即時數據。需要 OAuth client credentials 認證, 由 hub 端統一管理（用戶 agent 不需自己取 token）。
agent 路由建議: 使用者問「下一班...幾點到」/「現在塞車嗎」/「Ubike 還有車嗎」這類即時 問題時, 不要用本 skill, 改用 hub 的 TDX tool（具體 tool name 隨 hub 版本而定）。
與其他 skill 的邊界
- 即時資料 → hub-side TDX tools (上段說明)
- 站點地理座標 / 商圈分析 →
tw-opendata-geo(cross-skill 用 lat/lon) - 交通建設政府採購招標 →
tw-opendata-pcc(搜 agency LIKE '%交通%' 或 '%高公局%') - 交通事故肇事/賠償判決 →
tw-opendata-judicial(case_type='民事' / '刑事', 搜「車禍」「酒駕」) - 交通法令 →
tw-opendata-general(法務部全國法規 dataset)