"让 AI 不只是告诉你去哪玩,而是真的帮你把旅行安排明白。"
你想让 AI 推荐旅游攻略,它给你一堆没有顺序的热门榜单?
你想问 AI 半天去哪玩,它给你塞 10 个景点让你自己选?
你想看天气、路线和开放时间,它却把静态知识当实时信息讲给你?
你上传图片和文字想让它帮你规划,它却只能泛泛而谈?
装上这个 Skill,AI 不只是“会推荐”,
而是能按你的偏好、时间和场景,把旅行建议组织成可执行方案。
效果演示 · 安装 · Skill 结构 · 核心能力 · 后续规划
不是简单的“景点推荐提示词”,而是一个面向旅行规划的 轻量工具型 Skill:
| 维度 | 普通 AI 回答 | 装了 travel-skill 的 AI |
|---|---|---|
| 城市游玩推荐 | 给你一堆景点清单 | 根据半天 / 一天、人流偏好和出行类型,给你更适合执行的组合方案 |
| 美食推荐 | 罗列热门餐厅 | 结合景点区域、时间段和排队情况,安排顺路吃什么 |
| 天气问题 | 泛泛讲天气常识 | 调天气工具,返回天气概览 + 未来预报 + 出游建议 |
| 路线问题 | 模糊说“可以坐地铁” | 调高德工具,给出起终点路线、时长和距离 |
| 最新开放时间 | 容易把旧知识当新消息 | 联网搜索最新开放时间、门票和预约政策 |
| Skill 开发维护 | 改文件全靠手动备份 | 内置版本快照和回滚能力,方便持续迭代 |
用户 ❯ 杭州半天,情侣出行,想要人少一点,顺便安排吃饭。
AI ❯ 你这个场景更适合做成一条轻松、能拍照、不过分赶路的半日路线。
我会避开最拥挤的核心时段,把重点放在“氛围感 + 顺路吃饭”。
推荐主路线:
1. 先去西湖周边相对安静的步行段
2. 再找一个适合停留的茶馆或街区点
3. 晚餐安排杭州本地菜馆
用户 ❯ 帮我看看杭州这两天天气怎么样,适不适合旅游?
AI ❯ 当前天气整体适合常规出游,可优先安排户外景点。
如果未来几天有明显降雨,我会提醒你准备室内备选点。
用户 ❯ 从橘子洲到岳麓山怎么走,公交最划算吗?
AI ❯ 我会先解析橘子洲和岳麓山的位置,再调用路线工具。
返回内容会包括:公交 / 步行 / 驾车的时长、距离,以及更适合当前场景的建议。
用户 ❯ 帮我查一下上海博物馆最新开放时间和预约政策。
AI ❯ 我会优先走联网搜索工具,补充静态知识库之外的最新信息。
返回结果会包含:搜索结论、结果列表、可进一步核验的官网链接。
- 景点推荐
- 美食推荐
- 玩 + 吃组合路线
- 热闹 / 适中 / 人少差异化输出
- 半天 / 一天 / 晚上逛吃场景化规划
- 天气查询
- 高德路线规划
- 联网搜索最新旅游信息
- 版本快照与回滚
- 从自然语言中提取城市、时长、预算、人流偏好
- 识别情侣 / 朋友 / 家庭 / 独行场景
- 识别用户图片 / 文字补充线索
- 自动判断当前请求应走推荐、天气、路线还是联网搜索
详细安装步骤见 INSTALL.md。
mkdir -p .cursor/skills
git clone <your-repo-url> .cursor/skills/travel-skillmkdir -p .claude/skills
git clone <your-repo-url> .claude/skills/travel-skilltravel-skill/
├── SKILL.md
├── reference.md
├── examples.md
├── INSTALL.md
├── README.md
├── LICENSE
├── scripts/
│ └── helper.py
└── tools/
├── config.py
├── tool_types.py
├── weather_client.py
├── amap_client.py
├── web_search.py
├── snapshot_store.py
└── version_manager.py
SKILL.md:Skill 入口、触发条件、工作流和回答要求reference.md:规则、数据模型、工具能力和路由说明examples.md:典型问法与输出示例scripts/helper.py:输入解析、意图判断、工具路由主入口tools/:天气、高德、联网搜索和版本管理工具层
当前版本采用 轻量规则版 MVP + 工具增强 思路:
- 先解析用户输入
- 判断请求类型
- 决定走推荐 / 天气 / 路线 / 联网搜索哪条链路
- 统一返回结构化结果
这样做的好处是:
- 一开始就能用
- 复杂度可控
- 后续可以逐步叠加城市数据和推荐算法
接下来适合继续演进的方向:
- 补第一批城市样例数据
- 完善推荐结果生成能力
- 增加预算模式和天气联动
- 增加动态热度与节假日拥挤提醒
- 优化工具调用结果和自然语言输出衔接
本项目使用 MIT License。