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lovtrip-meetup爱情旅行聚会

Agent Skill

lovtrip-meetup 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。

总安装

9,243

周安装

389

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

3,236
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:lovtrip-meetup(爱情旅行聚会)
来源仓库:https://github.com/lizhijun/lovtrip-meetup
安装命令:
openclaw skills install lovtrip-meetup
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 lovtrip-meetup

简介

聚会规划助手 / Multi-Person Meetup Planner — 多人聚会地点推荐、时间协调、行程生成。当用户需要规划多人聚会、约会、找最优碰面地点时使用。

SKILL.md

name
lovtrip-meetup
description
聚会规划助手 / Multi-Person Meetup Planner — 多人聚会地点推荐、时间协调、行程生成。当用户需要规划多人聚会、约会、找最优碰面地点时使用。
allowed-tools
Bash, Read

聚会规划助手 / Multi-Person Meetup Planner

LovTrip (lovtrip.app) — AI 驱动的旅行规划平台,提供聚会规划、智能行程生成、旅行攻略。

为多人聚会提供智能规划:自动计算地理中点、推荐最优地点、协调时间、生成完整行程方案。Web 版体验:lovtrip.app/global-planner

Setup / 配置

{
  "mcpServers": {
    "lovtrip": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lovtrip@latest", "mcp"],
      "env": {
        "AMAP_API_KEY": "your-amap-api-key"
      }
    }
  }
}

完整工作流(6 步)

第 1 步:解析时间 + 匹配兴趣

收集每位成员的时间和兴趣,找到共同窗口。

  • parse_schedule({ text: "周六下午" }) → 结构化时间段
  • match_interests({ members: [{ name: "Alice", interests: ["咖啡","桌游"] }, ...] }) → 共同兴趣 + 推荐活动

第 2 步:计算中点 + 推荐地点

快捷方式(推荐): 直接用 amap_find_optimal_venue 一步完成中点计算 + 地点搜索 + 评分排序。

amap_find_optimal_venue({
  members: [
    { name: "Alice", location: "北京市海淀区中关村" },
    { name: "Bob", location: "北京市朝阳区国贸" }
  ],
  activity_type: "咖啡馆",
  city: "北京"
})

分步操作(需要更细粒度控制时):

  1. amap_calculate_midpoint({ members: [...], city: "北京" }) → 地理中心点
  2. amap_search_nearby({ lng, lat, keywords: "咖啡馆" }) → 周边地点

第 3 步:检查天气和路况(可选)

  • check_weather({ location: { lng, lat }, city: "北京" }) → 天气预报 + 活动建议
  • check_traffic({ location: { lng, lat }, city: "北京" }) → 实时交通态势

第 4 步:推荐时间段

  • suggest_time_slots({ venue_business_hours: "09:00-22:00", duration_minutes: 120, member_count: 4 })

第 5 步:生成完整方案

generate_plan({
  time_slot: { start: "2026-03-08T14:00:00", end: "2026-03-08T18:00:00" },
  venue: { name: "星巴克中关村店", address: "...", location: { lng, lat } },
  activities: ["咖啡", "桌游"],
  members: ["Alice", "Bob"]
})

第 6 步:导出与分享

  • generate_map_links({ venue: {...}, members: [...] }) → 各平台地图/导航链接
  • export_calendar({ title: "周六聚会", start_time: "...", end_time: "...", location: "..." }) → iCal 文件
  • generate_backup_plans({ primary_plan: {...}, reason: "weather", city: "北京" }) → 备选方案

工具列表 (10 Tools)

工具说明
amap_calculate_midpoint计算多人地理中心点
amap_find_optimal_venue核心: 综合推荐最优聚会地点
parse_schedule解析自然语言时间("周六下午"、"明天3点后")
match_interests分析多人共同兴趣,推荐活动
suggest_time_slots基于营业时间、高峰期推荐最佳时间段
generate_plan生成完整行程方案(时间线 + 地点 + 活动)
generate_backup_plans天气/交通/客满时的备选方案
export_calendar导出 iCal (.ics) 日历文件
check_weather天气预报 + 活动建议
check_traffic实时交通态势

评分算法

amap_find_optimal_venue 使用加权评分:

总分 = 距离分 × 0.3 + 评分分 × 0.4 + 公平性分 × 0.2 + 惩罚分 × 0.1

距离分 = 1.0 - (平均距离 / 最大搜索半径)
评分分 = 商户评分 / 5.0
公平性分 = 1.0 - (通勤时间标准差 / 最大标准差)
惩罚分 = 1.0 - (最远成员距离 / 最大搜索半径 × 2)

使用示例

用户: "我在中关村,朋友在国贸,周六下午想找个咖啡馆聊天"

→ parse_schedule({ text: "周六下午" })
→ amap_find_optimal_venue({
    members: [{ name: "我", location: "中关村" }, { name: "朋友", location: "国贸" }],
    activity_type: "咖啡馆",
    city: "北京"
  })
→ generate_plan({ time_slot: {...}, venue: {...}, activities: ["咖啡"] })
→ generate_map_links({ venue: {...}, members: [...] })

重要限制

  • 仅限中国大陆: 坐标范围 73.5–135.0°E, 18.0–53.5°N
  • 务必传 city 参数: 大幅提高准确性
  • members 数组至少 2 人
  • 优先使用 amap_find_optimal_venue 一步到位,避免分步调用导致工具调用过多

在线体验


Powered by LovTrip — AI Travel Planning Platform

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

70.77%
按下载量换算2,290

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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