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Agent Skill · 研究检索

lovtrip-meetup(爱情旅行聚会)

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。

lovtrip-meetup 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 13,601。

总安装 9,243周安装 389GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,236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
1.1.0

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

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。

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。

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 lovtrip-meetup;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

lovtrip-meetup 怎么安装?

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

lovtrip-meetup 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。

lovtrip-meetup 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。

lovtrip-meetup 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。

lovtrip-meetup 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,243 次,近一周安装 389 次,下载 3,236 次。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。

lovtrip-meetup 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
lovtrip-meetup

爱情旅行聚会 · 本页

9,243—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
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

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

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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