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活动演出出行规划助手,整合小红书攻略搜索和飞猪出行预订。专门用于演唱会、漫展、体育赛事等活动的完整行程规划,包括:活动信息搜索、场地周边攻略、交通住宿预订、行程安排优化。使用场景:用户计划参加线下活动需要一站式解决方案时。触发词:"去看演唱会"、"去漫展"、"看演出"、"参加活动"、"CP 展"、"音乐节"、"livehouse"、"体育赛事"等。

skill-install — Terminal

Install via CLI (Recommended)

clawhub install openclaw/skills/skills/chgufan/event-travel-planner
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活动演出出行规划

整合小红书真实用户攻略(xhs-cli)和飞猪出行供应链(flyai-cli)的一站式活动规划。

工具与参考

工具用途详细参考
xhs-cli小红书攻略搜索、笔记阅读、评论获取references/xhs_cli.md
flyai-cli机票、酒店、门票、景点搜索与预订references/flyai_cli.md
xhs_filter.py精简 xhs-cli 输出,只保留 AI 决策字段用法见下方
联网搜索辅助确认活动信息(WebSearch 等 IDE 自带工具)

环境配置与故障排查:references/setup_guide.md

路径约定: 本 skill 中所有 scripts/ 开头的路径都相对于 skill 安装目录。执行 bash 命令前,必须将其拼接为绝对路径(即 <本skill安装目录>/scripts/...)。例如加载时显示 base directory 为 /path/to/skill/,则 scripts/xhs_filter.py 应写为 /path/to/skill/scripts/xhs_filter.py

xhs-cli 输出过滤(所有 xhs 命令必须通过管道过滤):

xhs search "关键词" --sort popular --type image --json | python3 scripts/xhs_filter.py search
xhs read <索引> --json | python3 scripts/xhs_filter.py read
xhs comments <索引> --json | python3 scripts/xhs_filter.py comments

xhs-cli 关键约束:

  • 短索引从 1 开始(不是 0)
  • 每次 search 后缓存被覆盖,必须立即完成该组的 read,不能攒着读
  • 内置限速 ~1-1.5s/请求,不要并行调用,多次调用间隔 2 秒

执行前检查(必须执行,禁止跳过)

在进行任何搜索或规划之前,必须先执行以下检查。 尤其是 date 命令——未获取当前日期就搜索会导致无法判断活动时效性,搜到过期活动而全盘出错。

date "+%Y-%m-%d"
xhs status --yaml 2>/dev/null | grep -q "authenticated: true" && echo "XHS_OK" || echo "XHS_AUTH_NEEDED"
flyai --help >/dev/null 2>&1 && echo "FLYAI_OK" || echo "FLYAI_NEEDED"

date 输出记为 TODAY,后续所有时效判断(活动是否过期、筛选发布时间、航班日期)都基于此值。

异常时参阅 references/setup_guide.md


核心工作流

Step 1:确认活动信息(最关键的一步)

目标: 在做任何规划之前,先明确活动是什么、什么时候、在哪里。找错活动(比如去年的、已过期的)会导致后续全部白费。

操作: 拿到用户 query 后,同时用小红书搜索和联网搜索(WebSearch)交叉验证活动信息:

  • 小红书搜索 "<活动名> <城市>" → 从笔记标题和正文中提取活动时间、地点、场馆
  • 联网搜索 "<活动名> 年份 时间 地点" → 获取官方信息

确认后向用户展示并请求确认:

  • 活动全称、场次、时间、场馆
  • 如果活动日期 < 当前日期 → 明确告知已过期,询问是否有新场次
  • 如果是泛品类搜索(如"最近有什么演唱会")→ 列举搜到的多个活动,让用户选择

此步关键判断: 本轮搜索如果能拿到有价值的攻略信息(抢票难度、往期经验、场馆特点等),先记住,Step 2 可以直接利用。

Step 2:明确用户出行需求

目标: 收集个性化信息,结合 Step 1 已获取的攻略内容,给出有针对性的建议。

必须明确的信息:

  • 出发城市
  • 出行人数和同行者(影响住宿和交通选择)
  • 预算范围(可选但有用)

主动建议(结合 Step 1 搜索到的信息):

  • 如果活动有多个场次 → 结合攻略中的抢票难度、酒店价格波动等信息推荐场次
  • 如果攻略提到了"XX 区域住宿性价比高""XX 交通方式更方便" → 提前透露给用户参考
  • 如果 Step 1 信息不足以做推荐 → 询问用户是否需要先搜索更多内容帮助决策

等用户确认后再进入 Step 3。

Step 3:深度攻略搜索(二轮搜索)

目标: 基于已确认的活动和用户需求,精确搜索攻略,收集足够的规划信息。

与一轮搜索的区别: 活动和场次已确认,可以用更精准的关键词,并严格按时效性过滤。

搜索策略: 分多组关键词搜索,每组走"搜索 → 筛选 → 读取验证"流程。关键词不限于固定三组,根据信息缺口灵活追加,直到覆盖以下维度:

维度关键词示例目标信息
活动攻略"<活动名> 攻略""<活动名> 避坑"入场规则、最佳区域、禁带物品
抢票经验"<活动名> 抢票""<活动名> 购票攻略"抢票时间、渠道、技巧
交通"<场馆名> 交通""<场馆名> 怎么去"到达方式、最优路线
住宿"<城市> <活动名> 住宿""<场馆名> 附近酒店"推荐区域、价位参考
周边"<城市> <场馆名> 美食""<城市> 一日游"餐饮、景点、行程填充

每组搜索流程:

# 1. 搜索(图文 + 热度排序)
xhs search "<关键词>" --sort popular --type image --json | python3 scripts/xhs_filter.py search

# 2. 从过滤结果中筛选候选(~5 篇)并依次读取验证
xhs read <候选索引> --json | python3 scripts/xhs_filter.py read

Metadata

Author@chgufan
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Updated2026-04-06
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{
  "plugins": {
    "official-chgufan-event-travel-planner": {
      "enabled": true,
      "auto_update": true
    }
  }
}
Safety NoteClawKit audits metadata but not runtime behavior. Use with caution.