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lann-booking-skill兰恩预订技巧

Agent Skill

lann-booking-skill 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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

5,092

周安装

208

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,631
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:lann-booking-skill(兰恩预订技巧)
来源仓库:https://github.com/lystrosaurus/lann-booking-skill
安装命令:
openclaw skills install lann-booking-skill
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 lann-booking-skill

简介

提供蘭泰式按摩(Lann Thai Massage)的门店查询、SPA服务查询和在线预约功能。支持泰式古法按摩、精油护理、草本热敷等专业服务预约,覆盖上海、杭州、成都等多城市门店。

SKILL.md

name
lann-booking
slug
lann-booking
label
兰泰式按摩预约
description
提供蘭泰式按摩(Lann Thai Massage)的门店查询、SPA服务查询和在线预约功能。支持泰式古法按摩、精油护理、草本热敷等专业服务预约,覆盖上海、杭州、成都等多城市门店。
metadata
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version
2.0.0

蘭泰式按摩预约技能 (Lann Booking Skill)

关键词:泰式按摩、预约、SPA、Lann、lann、蘭、兰泰、古法按摩、精油护理、草本热敷

意图与数据源

意图触发

意图触发关键词
query_stores门店、地址、电话、附近、哪里有
query_services服务、按摩、SPA、项目、有什么、多长时间
create_booking预约、预订、订一个、帮我约

数据源

  • org_store.json — 75 家门店(名称、地址、电话、交通指引、经纬度)
  • prod_service.json — 28 项服务(名称、描述)

参考文档

  • API 规范 / MCP 配置 / 错误码:references/api_reference.md
  • 预约回复模板:assets/booking_template.md

集成模式

本 Skill 支持三种调用模式,AI 应根据运行环境自动选择:

优先级模式场景连接方式
1MCP 客户端本地或远程部署 lann-mcp-serverstdio / streamableHttp
2远程 MCP 服务直接连接已部署的 MCP 服务https://open.lannlife.com/mcp(streamableHttp)
3直连 API(降级)无 MCP 环境时的备选HTTP POST https://open.lannlife.com/mcp/book/create
MCP 配置和 API 请求/响应详细规范见 references/api_reference.md

能力定义

查询门店 (query_stores)

通过读取 org_store.json 或调用 MCP 工具 query_stores 检索门店信息。

支持操作:列出全部门店、按城市筛选(上海/杭州/成都/深圳/苏州/武汉/宁波)、按关键词模糊匹配(名称/地址/地铁站)、获取单店详情。

门店数据字段

字段说明
name门店名称(唯一标识符,预约时必须完全匹配)
address详细地址
telephone联系电话
traffic交通指引(含地铁线路和出口)
longitude / latitude经纬度,可用于距离计算

门店分布:上海 ~60 家、杭州 7 家、成都 4 家、其他城市各 1-2 家。

查询服务 (query_services)

通过读取 prod_service.json 或调用 MCP 工具 query_services 检索服务项目。

支持操作:列出全部服务、按名称/描述关键词匹配、根据用户需求推荐。

服务数据字段

字段说明
name服务名称(唯一标识符,预约时必须完全匹配)
desc服务详细描述(用于关键词匹配和推荐)

服务分类概览

  1. 传统古法按摩系列(6 项):90-120 分钟,推/拉/蹬/摇/踩等手法
  2. 泰式精油护理系列(7 项):60-120 分钟,植物精油 + 泰式手法
  3. 特色护理系列(8 项):椰香按摩、轻体 Spa、水光焕肤等
  4. 快速/专项服务系列(5 项):肩颈版、精华版、深度拉伸等
  5. 其他(2 项)
注意:"泊兰泰"desc 为 null,推荐时应跳过该条目或提示用户联系门店了解详情。

创建预约 (create_booking)

必填参数

参数类型校验规则示例
mobilestring正则 /^1[3-9]\d{9}$/(11 位中国大陆手机号)"13812345678"
storeNamestring必须与 org_store.jsonname 完全一致"淮海店"
serviceNamestring必须与 prod_service.jsonname 完全一致"传统古法全身按摩-90分钟"
countnumber1-20 之间的整数2
bookTimestringISO 8601 格式,且晚于当前时间"2024-01-15T14:00:00"
请求/响应格式、错误码和重试策略见 references/api_reference.md。 预约成功/失败的回复模板见 assets/booking_template.md

工作流规则

参数收集

当用户意图为创建预约但信息不完整时:

  • 缺门店 → 根据用户提到的地区/地标/地铁线在 org_store.json 中模糊匹配,展示前 5 个候选让用户选择
  • 缺服务 → 根据用户需求描述匹配 prod_service.json 中的 desc 字段,推荐 3-5 个相关服务
  • 缺时间 → 询问并将自然语言(如"明天下午2点")转换为 ISO 8601 格式,确保晚于当前时间
  • 缺手机号 → 提示用户提供,说明仅用于门店联系确认
  • 缺人数 → 默认 1 人,或询问用户

名称匹配

用户输入通常包含简称或错别字,不能直接作为 API 参数:

  1. 先用用户输入在数据源中做模糊匹配(包含匹配)
  2. 若命中唯一结果,使用该结果的 name 字段
  3. 若命中多个结果,列出候选让用户选择
  4. 若未命中,提示用户重新描述或展示可用列表

提交确认

在调用预约 API 之前,必须将所有参数汇总展示(手机号脱敏为 138****5678),等用户确认后再提交。

时间处理

  • 存储/传输:ISO 8601(YYYY-MM-DDTHH:mm:ss
  • 展示:友好格式(2024年1月15日 14:00
  • 时区:默认北京时间(UTC+8)

业务规则

  • 建议至少提前 2 小时预约
  • 取消或改期需至少提前 1 小时联系门店
  • 单次预约最多 20 人,超过需分批预约或联系门店
  • 各门店营业时间可能不同,请以门店实际为准
  • 手机号仅在预约时临时使用,日志中脱敏显示,不持久化存储

相关资源

版本历史

  • v2.0.0(2026-04-09):重构 Skill 架构,支持三种集成模式,优化意图识别和参数校验
  • v1.0.2(2026-04-03):初始版本

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

73.36%
按下载量换算1,197

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。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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