universal-travel-planner（通用旅行规划师） Skills下载安装命令和教程

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请帮我安装这个 Agent Skill：universal-travel-planner（通用旅行规划师）
来源仓库：https://github.com/chaoliuzhu/universal-travel-planner
安装命令：
openclaw skills install universal-travel-planner
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 universal-travel-planner

简介

一站式商务出行规划平台集成航班酒店比价功能。

支持 HTML 实时报告生成与真实预订链接跳转。
融合 12306、高德地图与 Web 搜索数据源。
使用前请核实目的地政策与票务供应状态。适用宿主包括 OpenClaw，接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
universal-travel-planner 属于开发类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name: universal-travel-planner
description: |
license: MIT
version: 1.0.0
metadata
openclaw
requires
bins: []
optionalEnv

通用商旅出行规划技能 (Universal Travel Planner)

面向所有商务出差人士的AI出行规划能力 开源版本 v1.0 · 2026-04-09 · MIT License

一、技能概述

本技能为所有商务出行人士提供一站式智能商旅出行规划 + 全平台比价预订服务。

v1.0 核心特性：

🚄 实时交通：12306 MCP 实时查票 + 高德路径规划 + 航班搜索
🏨 全平台酒店比价：携程 / 飞猪 / Booking / Agoda / 去哪儿，平等推荐
📊 智能预算：3档标准（经济/舒适/商务）+ 自动计算
📱 HTML报告：实时生成精美HTML页面，所有链接真实可跳转
🗺️ 地图集成：高德地图POI搜索 + 路径规划 + 天气查询
📋 出行清单：自动生成携带物品清单

触发条件：

"帮我规划出差" / "安排行程" / "出行计划"
"从X到Y怎么走" / "机票/火车票查询"
"帮我找酒店" / "X城市住宿推荐"
"预算多少" / "出差花费"
"目的地攻略" / "X天X城市旅游"

二、技术架构

2.1 工具链集成

能力	工具/平台	集成方式	状态
火车票查询	12306 MCP Server	`npx -y 12306-mcp`	✅ 已验证
地图+路径规划	高德地图 Web服务API	REST API	✅ 可用
地图MCP	高德地图 MCP Server	SSE直连	✅ 可用
POI/天气	高德地图 API	REST API	✅ 可用
机票查询	Web搜索	携程/飞猪/去哪儿	✅ 可用
酒店搜索	Web搜索	全平台比价	✅ 可用
旅游攻略	小红书MCP	`npx -y xhs-mcp`	🔶 可选
报告生成	内联HTML模板	自研	✅ 内置

2.2 数据流

用户输入（城市/日期/身份/预算）
    │
    ├─→ 1. 交通方案查询
    │      ├─→ 12306 MCP → 火车/高铁班次+票价+余票（实时）
    │      ├─→ 高德路径 → 自驾/公交方案
    │      └─→ Web搜索 → 航班数据
    │
    ├─→ 2. 酒店推荐（全平台比价）
    │      ├─→ 高德POI搜索 → 目的地周边酒店
    │      ├─→ Web搜索 → 各平台价格+评分
    │      └─→ 生成多平台预订链接
    │
    ├─→ 3. 目的地信息
    │      ├─→ 高德天气 → 目的地天气+穿衣建议
    │      ├─→ 高德地图 → 会议/活动地点+周边POI
    │      └─→ Web搜索 → 攻略+美食+景点
    │
    ├─→ 4. 预算计算
    │      └─→ 交通 + 住宿 + 餐饮 + 市内交通 → 总预算
    │
    └─→ 5. HTML报告生成
           └─→ 精美HTML页面（地图+时间线+预算+预订链接）

2.3 MCP服务器配置

{
  "mcpServers": {
    "12306-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "12306-mcp"]
    },
    "amap-mcp": {
      "type": "sse",
      "url": "https://mcp.amap.com/sse?key={AMAP_WEB_KEY}"
    }
  }
}

三、酒店推荐系统（全平台比价）

3.1 多平台平等推荐

本技能不绑定任何酒店品牌，支持以下平台全比价：

平台	定位	链接格式	优势
携程	国内最大OTA	`https://hotels.ctrip.com/hotels/{id}.html`	房源最全
飞猪	阿里系平台	`https://www.fliggy.com/hotel/`	支付宝生态
去哪儿	比价平台	`https://hotel.qunar.com/`	价格透明
Booking.com	国际酒店	`https://www.booking.com/hotel/`	海外首选
Agoda	亚洲酒店	`https://www.agoda.com/`	东南亚/亚洲

3.2 预订链接模板

携程：

https://hotels.ctrip.com/hotels/{hotel_id}.html?checkIn={YYYY-MM-DD}&checkOut={YYYY-MM-DD}&adult=1

飞猪：

https://www.fliggy.com/hotel/?cityId={city_poi_id}&checkIn={YYYY-MM-DD}&checkOut={YYYY-MM-DD}&keyword={hotel_name}

去哪儿：

https://hotel.qunar.com/city/{city_code}/dt-{hotel_id}/

Booking.com：

https://www.booking.com/hotel/{hotel_slug}.html?checkin={YYYY-MM-DD}&checkout={YYYY-MM-DD}

3.3 推荐原则

价格优先：在用户预算范围内，推荐性价比最高的选择
位置优先：优先推荐距会议/活动地点近的酒店
评分参考：各平台评分≥4.0的酒店优先展示
用户偏好：根据用户偏好（商务/度假/家庭）调整推荐
全平台展示：同一家酒店展示多个平台的价格对比

四、执行流程 (SOP)

Phase 1: 需求理解

必须收集的信息（缺少时主动询问）：

参数	说明	示例
出发城市	用户出发地	北京
目的城市	目的地	上海
出发日期	预计出发日期	2026-05-15
返回日期	预计返回日期	2026-05-17
出行身份	职务/身份	企业员工 / 自由职业 / 管理层
出行目的	差事内容	会议 / 培训 / 考察 / 展会
会议/活动信息	地点、时间	上海新国际博览中心
人数	出行人数	1人 / 多人
预算范围	差旅预算	经济 / 舒适 / 商务
住宿偏好	酒店档次	经济型 / 四星 / 五星
交通偏好	出行方式	飞机优先 / 高铁优先 / 不限

Phase 2: 数据整理

2.1 交通方案查询

工具优先级:
  1. 12306 MCP (实时数据): 查余票/车次/经停/换乘
  2. 高德路径规划: 自驾方案（距离/时间/过路费/油费）
  3. Web搜索: 航班数据（搜索"X到Y航班时刻表"）

对每个方案输出:
  - 班次/航班号 + 出发到达时间 + 时长
  - 价格 + 座位等级
  - 推荐指数 + 优缺点分析

2.2 酒店搜索

搜索策略:
  1. 高德POI搜索 → 目的地周边住宿（类型050000）
  2. Web搜索 → 各平台价格对比
  3. 生成多平台预订链接

对每个酒店输出:
  - 名称 + 地址 + 距目的地距离
  - 各平台价格对比
  - 评分 + 设施标签
  - 预订链接（多平台）

2.3 目的地信息

工具: 高德天气API + Web搜索
目标: 天气预报 + 穿衣建议 + 美食推荐 + 景点推荐

2.4 预算计算

规则:
  - 交通: 机票往返 / 高铁往返 × 人数
  - 住宿: 参考价 × 天数 × 人数
  - 餐饮: 早(酒店含)/午(¥50-100)/晚(¥100-200) × 天数
  - 市内交通: 打车/地铁 约 ¥50-100/天
  - 杂费: 机场建设费、保险等
输出: {budget_breakdown, total_min, total_max}

Phase 3: 行程编排

规则:
1. 会议/活动时间不可变动 → 以此为锚点
2. 交通方案要留出弹性时间（至少提前1小时到达）
3. 住宿选择综合考虑: 位置+价格+评分+预算匹配
4. 休闲时间自动填充
5. 预订链接: 各平台平等展示，用户自主选择

Phase 4: 报告生成

输出格式: HTML文件（内嵌CSS，无外部依赖）
文件命名: {destination}_travel_plan_{date}.html

报告结构:
  1. Hero区: 出行概述（城市+日期+天数）
  2. 交通方案对比表（推荐方案高亮，含预订链接）
  3. 酒店推荐区（多平台比价，含预订链接）
  4. 行程时间线（按时间排列）
  5. 预算明细表
  6. 目的地攻略（天气/穿搭/美食/景点）
  7. 出行清单

交付:
  - HTML完整报告
  - deliver_attachments 回传文件
  - preview_url 预览

Phase 5: 对话引导

用户确认流程:
  AI: "以上是完整出行规划，推荐酒店A（携程¥380/飞猪¥365）。
      请选择出行方案和住宿？（输入序号）"

  用户: "住酒店A，坐G7001高铁"

  AI: "好的！以下是您的预订链接：
      🏨 酒店A:
      [携程预订 ¥380] [飞猪预订 ¥365] [Booking预订 $62]

      🚄 高铁 G7001:
      [12306查票]
      [携程买票 ¥553]

      💡 建议：多平台比价后选择最优惠的渠道预订"

五、预算计算模块

5.1 差旅标准参考

项目	经济 💚	舒适 💛	商务 ❤️
机票（单程）	¥400-800	¥800-1500	¥1500-3000
高铁（二等座）	¥300-800	¥500-1200(一等)	¥800-2000(商务)
住宿（/晚）	¥150-300	¥400-800	¥800-2000
午餐	¥30-50	¥50-100	¥100-200
晚餐	¥50-100	¥100-200	¥200-500
市内交通	¥30-50/天	¥50-100/天	¥100-200/天
机场建设费	¥50/次	¥50/次	¥50/次

5.2 计算公式

total = (
    round_trip_transport × passengers +
    hotel_nights × hotel_rate × rooms +
    (breakfast_included ? 0 : breakfast × days × passengers) +
    lunch × days × passengers +
    dinner × days × passengers +
    local_transport × days +
    airport_fee × 2 × passengers +
    misc
)

六、HTML报告生成模块

6.1 设计规范

色系：商务简约（深蓝 #1a1a2e + 红色 #e94560 + 白色 #ffffff）
布局：Flexbox/Grid 响应式布局
字体：系统默认字体栈
链接：所有外部链接 target="_blank" 新窗口打开
尺寸：移动端适配（max-width: 100%）

6.2 真实跳转链接

链接类型	URL格式	状态
12306查票	`https://www.12306.cn/`	✅
携程酒店	`https://hotels.ctrip.com/hotels/{id}.html?checkIn={date}`	✅
携程机票	`https://flights.ctrip.com/`	✅
飞猪酒店	`https://www.fliggy.com/hotel/?cityId={id}&checkIn={date}`	✅
去哪儿	`https://hotel.qunar.com/`	✅
Booking	`https://www.booking.com/`	✅
高德地图	`https://uri.amap.com/navigation?from={lng},{lat}&to={lng},{lat}`	✅
高德路线	`https://ditu.amap.com/dir?from={lnglat}&to={lnglat}`	✅

6.3 报告模板核心结构

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>{出发地}→{目的地}出行规划 · {日期}</title>
    <style>
        :root {
            --primary: #1a1a2e;
            --accent: #e94560;
            --success: #16a34a;
            --warning: #f59e0b;
            --info: #3b82f6;
            --bg: #f8fafc;
            --card: #ffffff;
            --text: #334155;
            --text-light: #64748b;
            --border: #e2e8f0;
        }
        /* 响应式设计 + 精美排版 */
    </style>
</head>
<body>
    <!-- Hero区 -->
    <!-- 交通方案对比 -->
    <!-- 酒店推荐（多平台比价）-->
    <!-- 行程时间线 -->
    <!-- 预算明细 -->
    <!-- 目的地攻略 -->
    <!-- 出行清单 -->
    <!-- 页脚 -->
</body>
</html>

七、交通查询工具集成

7.1 12306 MCP Server

{
  "mcpServers": {
    "12306-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "12306-mcp"]
    }
  }
}

功能：余票查询、车次查询、经停站查询、换乘方案查询

7.2 高德地图 API

REST API: https://restapi.amap.com/v3/
MCP SSE: https://mcp.amap.com/sse?key={AMAP_WEB_KEY}

功能:
- 路径规划（驾车/公交/步行/骑行）
- POI搜索（周边/关键词）
- 地理编码/逆地理编码
- 天气查询
- 距离矩阵

7.3 航班查询（Web搜索）

搜索模板:
  - {出发城市}到{目的城市}航班时刻表 {月份}
  - {出发城市}到{目的城市}机票价格

八、使用示例

示例 Prompt：

帮我规划5月15-17日上海出差，
从北京出发，15日下午在新国际博览中心有展会，
预算舒适档，帮我看看交通和酒店。

预期输出：

✅ 北京→上海交通方案对比（航班+高铁+自驾）
✅ 全平台酒店比价推荐（携程/飞猪/去哪儿/Booking）
✅ 详细行程时间线
✅ 高德地图标注（酒店/展馆/周边）
✅ 预算明细表
✅ 目的地攻略（天气/穿搭/美食）
✅ 出行清单
✅ HTML报告文件（所有链接真实可跳转）

九、开源协议

MIT License

面向所有商旅出行人士免费使用
可通过飞书妙搭一键部署
可集成到任何AI助手平台

十、维护记录

日期	版本	更新内容
2026-04-09	v1.0	初始版本：全平台酒店比价+HTML报告生成+12306/高德集成

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

72.8%

按下载量换算1,321

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果，不能写成本站确认安全。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

GitHub 仓库

github.com

/chaoliuzhu/universal-travel-planner

SKILL.md 来源

clawhub.ai

/chaoliuzhu/universal-travel-planner

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