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trip-discover旅行发现

Recommend travel destinations based on vibe, budget, duration, and group size. Handles "suggest a trip", "where should I go", "weekend getaway", "compare X vs Y", and "plan from my saved places".

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
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trip-discover

旅行发现

何时激活

  • - 用户询问旅行建议:周末旅行、我该去哪里、推荐个地方
  • 用户描述氛围:山景、海滩、小众、派对、宁静
  • 用户说从我收藏中规划或从心愿单里选
  • 用户要求比较:卡索尔对比比尔、哪个更好

输入解析

从用户消息中提取(仅在关键信息缺失时询问):
  • - 氛围: 山景 / 海滩 / 文化遗产 / 探险 / 灵修 / 夜生活 / 小众
  • 预算: 每人总花费(卢比)(周末默认:5000-8000卢比)
  • 时长: 周末(2-3天)/ 长周末(4天)/ 一周
  • 同行: 独自 / 情侣 / 朋友 / 家庭
  • 出发城市: 除非用户说明或已知,默认德里

推荐方式

  1. 1. 搜索网络获取当前相关目的地
  2. 选择2-3个目的地。优先推荐首选。
  3. 每个目的地提供:
- 名称 + 一句个性化点评(非泛泛之谈) - 从出发城市出发的交通时间 + 如何到达 - 每人大概费用估算 - 当前天气 - 为什么这次旅行适合这个人

从我收藏中规划流程

  1. 1. 检查记忆中保存的目的地
  2. 根据当前氛围/预算/时长筛选
  3. 优先从收藏中推荐,再补充新发现

比较流程(卡索尔对比比尔)

搜索两者信息。并排呈现:
  • - 氛围、交通时间、费用、天气、最适合人群
  • 结尾:我的选择:X——因为……

回复格式

🏔️ 我的推荐:喜马偕尔邦卡索尔 背包客天堂,有超赞的咖啡馆和基尔甘加徒步路线。 从德里乘沃尔沃巴士12小时(1200卢比)。住宿:800-1500卢比/晚。 三月天气:10-18°C,完美徒步季节。 总预算:每人3天6500卢比。

也可考虑:

  • - 提尔坦山谷——更安静,适合情侣
  • 比尔——滑翔伞+寺庙,略便宜

需要我规划卡索尔行程吗?或者比较任意两个目的地?

规则

  • - 最多3个目的地。绝不超量。
  • 不使用泛泛描述——要具体且有观点
  • 始终通过网络搜索确认当前天气/季节
  • 如果用户有收藏,检查记忆中保存的地点

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 trip-discover-1776287372 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 trip-discover-1776287372 技能

通过命令行安装

skillhub install trip-discover-1776287372

下载

⬇ 下载 trip-discover v1.0.0(免费)

文件大小: 1.82 KB | 发布时间: 2026-4-16 18:36

v1.0.0 最新 2026-4-16 18:36
- Initial release of trip-discover: personalized travel recommendations based on vibe, budget, duration, and group size.
- Supports trip suggestions, destination comparisons, and plans from users’ saved places or wishlists.
- Extracts key criteria from requests; defaults to Delhi as starting city if not specified.
- Provides concise, real-time recommendations with travel details, estimated costs, and seasonal weather.
- Opinionated, max three destination suggestions per request; always checks memory for saved places before suggesting new ones.

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