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Agent Skill · 效率

restaurant-reservation-radar(餐厅预订雷达)

restaurant-reservation-radar 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。

restaurant-reservation-radar 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 15,997。

总安装 2,970周安装 119GitHub Stars 公开资料未说明下载 962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
1.0.0

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:restaurant-reservation-radar(餐厅预订雷达)
来源仓库:https://github.com/lmercy/restaurant-reservation-radar
安装命令:
openclaw skills install restaurant-reservation-radar
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 restaurant-reservation-radar

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

restaurant-reservation-radar 监控米其林与热门餐厅空位,自动预约并提醒定金支付。适用于 OpenClaw 平台,支持旅行日期与城市偏好配置。通过短信或推送通知用户关键节点,提升订位成功率。使用前需绑定有效联系方式与支付账户,确保流程顺畅。建议设置合理提醒阈值,避免错过最佳预订时机。

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 restaurant-reservation-radar;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

    它需要需要联网,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

restaurant-reservation-radar 怎么安装?

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

restaurant-reservation-radar 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。

restaurant-reservation-radar 需要什么权限?

权限级别是需要联网。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。

restaurant-reservation-radar 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。

restaurant-reservation-radar 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,970 次,近一周安装 119 次,下载 962 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。

restaurant-reservation-radar 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
restaurant-reservation-radar

餐厅预订雷达 · 本页

2,970—需要联网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
restaurant-reservation-radar
description
>-

餐厅预约雷达 — Restaurant Reservation Radar

用空位"雷达"替你抢旅游目的地的米其林/热门餐厅——有位就自动预约,定金短信提醒你确认。

适用阶段

行前(提前监控抢位)或行中(临时碰运气捡漏)。

核心工作流

Task Progress:
- [ ] Step 1: 收集行程与偏好
- [ ] Step 2: 餐厅清单自动匹配
- [ ] Step 3: 预约位监控与匹配
- [ ] Step 4: 自动发起预约
- [ ] Step 5: 定金/确认提醒
- [ ] Step 6: 结果回传与备选方案

Step 1: 收集行程与偏好

向用户获取以下信息(必填项用 * 标记):

字段说明示例
*目的城市/国家旅行目的地日本东京
*旅行日期范围出发—返回日期10月1日—10月7日
*用餐人数含儿童需注明2大人
用餐偏好菜系/食材/关键词寿司、怀石
用餐时段午餐/晚餐/不限晚餐优先
过敏/禁忌不吃的食材无甲壳类
预算范围人均或总预算人均 ¥2000 以内
是否接受候补排队等位意愿接受
*联系方式手机号 + 邮箱+86-138xxxx / email

交互原则:

  • 首次对话仅确认必填项,可选项使用合理默认值。
  • 用户已在对话中给出的信息不重复询问。
  • 一次性用结构化问题收集,不拆多轮。

Step 2: 餐厅清单自动匹配

根据目的地与偏好,通过以下渠道获取餐厅信息:

  1. 米其林指南官网 — 按城市、星级、菜系筛选。
  2. Tabelog / Google Maps / TripAdvisor — 热门餐厅评分与位置。
  3. 主流预约平台 — 根据目的地选择对应平台(详见 reference.md)。

输出一份 候选餐厅清单,每家包含:

餐厅名 | 米其林星级/评分 | 菜系 | 地址 | 预约渠道 | 可订时段 | 是否需定金 | 人均价格

清单按以下优先级排序:

  1. 与用户偏好匹配度
  2. 与用户行程的地理/时间便利度
  3. 评分/星级

Step 3: 预约位监控与匹配

对候选清单中的餐厅,在用户旅行日期范围内持续检查空位:

  • 监控频率:根据平台限制设定合理间隔(参考 reference.md 中各平台规则)。
  • 匹配逻辑:优先选择与用户行程路线更顺、时段偏好更符合的场次。
  • 状态追踪:维护每家餐厅的可用状态(有位 / 满 / 候补中)。

Step 4: 自动发起预约

空位出现后立即执行:

  1. 使用用户提供的手机号/邮箱在预约平台完成身份验证。
  2. 填写预约信息(人数、日期、时段、特殊需求)。
  3. 提交预约请求。

注意事项:

  • 涉及付款操作时不自动完成,转入 Step 5 通知用户。
  • 记录预约确认号/截图作为凭证。
  • 若平台需要注册账号,提前告知用户并获取授权。

Step 5: 定金/确认提醒

当预约流程需要用户介入时(定金支付、信用卡担保、手动确认等):

  1. 立即通知用户:通过短信/Push/IM 发送提醒,内容包含:

- 餐厅名称与预约时间 - 需要的操作(支付定金/确认预约/提供信用卡) - 操作截止时间 - 快捷操作链接(如有)

  1. 等待用户确认:用户确认后继续完成预约。
  2. 超时处理:接近截止时间时再次提醒;若仍未确认,保留候补并通知用户。

Step 6: 结果回传与备选方案

预约成功:

[预约成功] 餐厅A
  日期时间:10月3日 18:30
  地址:东京都中央区银座X-X-X
  人数:2人
  确认号:RES-XXXXXX
  备注:需提前15分钟到达
  地图链接:https://maps.google.com/...

预约失败/无空位:

  • 提供 2-3 家替补餐厅与可选时段。
  • 询问是否继续监控原目标或切换到替补。

输出格式模板

当监控开启时,回复用户:

"旅行餐厅预约守护已开启"

覆盖城市:{城市名}
监控时间:{起始日期} 至 {结束日期}
预约偏好:{人数}/{菜系偏好}/{时段}
联系方式:{手机号} / {邮箱}

--- Top 预约结果(动态更新)---

方案1:{餐厅A} | {日期/时间} | {地址} | {是否需定金}
  状态:{已预约 / 监控中 / 需确认定金}

方案2:{餐厅B} | {日期/时间} | {地址}
  状态:{已预约 / 监控中}

方案3:{候补餐厅C}(空位出现时继续尝试)

提醒:当出现可预约空位时,会在需要定金/确认的节点
通过短信/Push通知您,确保不浪费机会。

后续对话建议

监控开启后,主动引导用户补充:

  1. "你们更想吃午餐还是晚餐?有偏好的具体时间段吗?"
  2. "有没有过敏食材或预算范围需要补充?"
  3. "如果首选餐厅订不到,是否接受同水平的替补餐厅?"

确认后持续监控,仅在关键节点(空位出现/定金确认)通知用户。

重要约束

  • 隐私安全:用户手机号、邮箱、支付信息仅用于预约流程,不存储不外传。
  • 不自动付款:任何涉及金钱的操作必须经用户明确确认。
  • 频率合规:监控请求频率遵守各平台 API / 页面访问限制,避免被封禁。
  • 时区处理:所有时间统一按目的地当地时区展示,避免跨时区混淆。

参考资料

平台分布

OpenClaw

95.54%
按下载量换算919

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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