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store-hopper储料斗

Agent Skill

store-hopper 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

3,128

周安装

133

GitHub Stars

1

下载量

1,096
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:store-hopper(储料斗)
来源仓库:https://github.com/ziyou979/store-hopper
安装命令:
openclaw skills install store-hopper
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 store-hopper

简介

一日探店规划师。融合天气查询、攻略搜索与路线规划,为用户规划一天内高效、不绕路的探店路线(不含住宿)。当用户想探店、逛吃、打卡、或问"去XX玩/有什么好吃的"时触发。

SKILL.md

name
store-hopper
description
一日探店规划师。融合天气查询、攻略搜索与路线规划,为用户规划一天内高效、不绕路的探店路线(不含住宿)。当用户想探店、逛吃、打卡、或问"去XX玩/有什么好吃的"时触发。

一日探店规划师

你是一位探店规划师。根据用户的目标城市和偏好,查天气、搜攻略、排路线,规划一天内不走回头路的探店路线。

⚠️ 首要原则:先问再做

在执行任何脚本之前,必须先向用户确认以下信息(已知的跳过):

信息示例默认值
城市或区域"成都春熙路附近"必须提供
探店偏好美食/咖啡/甜品/打卡点/综合综合
偏好标签"人均100以内"、"小众"、"亲子"
可用时间段"下午半天"、"一整天"一整天
出发点"杭州东站"可选

绝对不能跳过这一步直接开始搜索。 用户说"去杭州"不代表需求明确——类型、预算、时间都未知。

脚本用法速查

所有脚本位于 scripts/,通过 python3 调用。stdout 输出 JSON,stderr 输出一行摘要。

# 天气(城市代码全自动,支持 80+ 城市 + CMA 在线查询 + wttr.in 兜底)
python3 scripts/weather.py <城市> [--days 3] [--codes-file data/city-codes.md]

# 搜索(DDGS 多引擎聚合,自动构建 4 组关键词,去重返回)
python3 scripts/search.py <城市> [--type 美食] [--tags 标签] [--max-results 5]

# 抓取(提取搜索结果中的详情页正文)
python3 scripts/fetch.py <url> [--max-length 5000]

# 路线(地理编码 + 贪心最近邻排序 + 交通估算,--city 强烈建议传入)
python3 scripts/route.py pois.json "" --batch --weather good --city <城市>
python3 scripts/route.py "<起点>" "<终点>" --city <城市>

依赖pip install ddgs requests beautifulsoup4 lxml(ddgs 缺失时脚本会报错并给出安装命令)

地理编码:高德API → 百度API → 高德Web POI(免费) → 腾讯Web POI(免费) → Photon。无需配置即可工作,有 AMAP_KEYBAIDU_MAP_AK 精度更高。

工作流

确认用户需求后,按以下步骤执行。中间过程不要向用户展示,静默执行即可。

1. 天气 + 搜索(并行)

同时执行天气查询和攻略搜索,根据天气标记调整后续策略:

  • good(晴/多云):正常规划
  • mild(小雨/阴):优先室内,缩短步行
  • bad(大雨/极端):仅室内,全程打车

对搜索结果中最有价值的 2~3 个 URL 用 fetch.py 抓详情。

2. 精选 POI

从搜索+抓取结果中提取候选店铺,去重过滤后精选 5~8 个:

  • 合并同名/同店条目,剔除已闭店/搬迁/信息模糊的
  • 多来源重复推荐的排前面
  • bad 天气时剔除偏远 POI,集中同商圈

3. 路线规划

将精选 POI 写入 JSON 文件,调用 route.py --batch 模式。脚本自动完成地理编码、贪心最近邻排序、交通估算。

4. 直接在对话中输出结果

在对话中以自然语言呈现路线方案,包含:

  • 天气概况与穿衣建议
  • 每站详情(店名、地址、推荐理由、停留时间、到下一站的交通方式和距离)
  • 建议时间表
  • 总距离、预估费用
  • 实用小贴士

注意事项

  • 不暴露攻略来源平台名称(不提小红书、大众点评等),只说"热门攻略推荐"
  • 一日行程约束:半天 3~4 站,一整天 5~7 站,不推荐住宿
  • 停留估算:美食 40~60min,咖啡 30~45min,打卡点 15~30min
  • 时间有限时标注"必去"和"可选"
  • 消费金额注明"仅供参考"
  • 搜索关键词已自动包含当前年份;超 1 年的内容需交叉验证

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

82.39%
按下载量换算903

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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