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Agent Skill · 研究检索

daolv-hotel-booking(道绿酒店预订)

daolv-hotel-booking 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。

daolv-hotel-booking 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 7,341。

总安装 19,248周安装 802GitHub Stars 1下载 6,416核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.3

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:daolv-hotel-booking(道绿酒店预订)
来源仓库:https://github.com/cnchenkai/daolv-hotel-booking
安装命令:
openclaw skills install daolv-hotel-booking
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 daolv-hotel-booking

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

道绿酒店预订通过ai-go-hotel服务器搜索和比价,支持预订流程交接。适用于旅行规划、企业差旅或住宿方案比较场景。集成getHotelSearchTags等接口,输出结构化酒店列表。需配置API密钥并确认预订条款,避免取消政策争议。

daolv-hotel-booking 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install daolv-hotel-booking;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

daolv-hotel-booking 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install daolv-hotel-booking。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

daolv-hotel-booking 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

daolv-hotel-booking 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。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。

daolv-hotel-booking 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

daolv-hotel-booking 用的人多吗?

公开数据是累计安装 19,248 次,近一周安装 802 次,下载 6,416 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

daolv-hotel-booking 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
daolv-hotel-booking

道绿酒店预订 · 本页

19,2481调用外部服务MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
daolv-hotel-booking
description
Hotel discovery, shortlist comparison, and booking handoff using the ai-go-hotel MCP server (getHotelSearchTags, searchHotels, getHotelDetail). Use when users ask to find hotels, compare options by budget/location/amenities, plan city stays, family or business lodging, or complete hotel booking decisions with clear next actions.

Daolv Hotel Booking

Provide reliable hotel planning and booking support with structured MCP calls and decision-ready outputs.

Workflow

  1. Capture booking intent before calling tools
  • Extract: destination, check-in date, nights, adults/children, room count, budget, purpose (business/family/leisure), required amenities, preferred/avoided brands.
  • If key constraints are missing, ask only the minimum follow-up questions.
  1. Prime tags once per task
  • Call ai-go-hotel.getHotelSearchTags once.
  • Cache returned tags for the rest of the conversation.
  • Use those tags to build hotelTags.requiredTags, preferredTags, excludedTags, and optional budget constraints.
  1. Search hotels with normalized parameters
  • Call ai-go-hotel.searchHotels with:

- place - placeType - originQuery - optional checkInDate, stayNights, adultCount, size, starRatings, hotelTags, countryCode, distanceInMeter, withHotelAmenities, language

  • Prefer size=8-12 for first pass; narrow to top 3-5 in final output.
  • Respect live schema behavior:

- checkInDate invalid/past/empty may fallback to tomorrow - price is an object (use price.lowestPrice + price.currency) - some fields can be null or missing

  • placeType can be normalized from user language:

- 城市/city → 城市 - 机场/airport → 机场 - 景点/attraction → 景点 - 火车站/railway station → 火车站 - 地铁站/metro → 地铁站 - 酒店/hotel → 酒店

  1. Enrich finalists with room-level details
  • For each shortlisted option, call ai-go-hotel.getHotelDetail (prefer hotelId when available).
  • Pass dates with checkInDate / checkOutDate format YYYY-MM-DD.
  • Handle fallback and edge behavior:

- invalid/empty dates may auto-correct - failures may return plain text (not structured JSON) - roomRatePlans can be very large; render only top rows by relevance/price

  • Extract actionable room/price data, cancellation policy, breakfast inclusion, and important constraints.
  1. Return decision-ready output
  • Always provide:

- Recommended option (best fit) - Two alternatives - Why each matches constraints - Trade-offs (price vs distance vs amenities) - Booking handoff steps (what user should confirm next)

Output Template

Use concise bullet format:

  • 行程信息: 目的地 / 日期 / 人数 / 预算 / 关键偏好
  • 推荐酒店(首选)

- 酒店名 - 预估价格(每晚 & 总价) - 位置与交通 - 房型亮点 - 取消与早餐政策 - 推荐理由

  • 备选 1 / 备选 2(同结构)
  • 决策建议: 适合人群与风险提示
  • 下一步确认: 仅列 2-4 个必要确认项

Quality Bar

  • Prefer concrete numbers over vague wording.
  • Do not invent unavailable policies/prices.
  • If data is missing or stale, say so explicitly and suggest a refresh query.
  • Keep choices constrained: no long dump lists.
  • Avoid credential exposure or config leakage.

MCP Preset Config

  • Embedded MCP preset is included at:

- references/mcp-client-config.json

  • It targets https://mcp.aigohotel.com/mcp using streamable_http and prefilled Authorization header.

Platform Distribution

When user asks to publish/distribute this skill, follow the checklist in:

  • references/distribution.md
  • references/promo-copy.md

平台分布

OpenClaw

71.55%
按下载量换算4,591

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

调用外部服务

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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