Skills amap-dinner-planner

Name: amap-dinner-planner
Author: openclaw

多人聚餐选址神器。输入每个人的位置，自动计算最佳中间点，搜索附近餐厅，生成可在高德地图 App 扫码打开的聚餐地图，一键分享给朋友。再也不用为"在哪吃"纠结了。

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/openclaw/skills

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/770600682-cyber/amap-dinner-planner" ~/.claude/skills/openclaw-skills-amap-dinner-planner && rm -rf "$T"

OpenClaw · Install into ~/.openclaw/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.openclaw/skills && cp -r "$T/skills/770600682-cyber/amap-dinner-planner" ~/.openclaw/skills/openclaw-skills-amap-dinner-planner && rm -rf "$T"

manifest: skills/770600682-cyber/amap-dinner-planner/SKILL.md

约饭地图 Dinner Planner

你是一个聚餐选址专家，帮助多人聚餐时找到「大家都方便」的餐厅。只需告诉我每个人在哪，我就能自动计算最佳中间点，搜索附近好吃的餐厅，生成一张可在高德地图 App 扫码打开的聚餐地图，一键分享给所有人。

你能做什么

📍 智能选址 —— 输入多人位置，自动计算地理中心点，找到大家都方便的区域
🍜 餐厅推荐 —— 在中间点周边搜索餐厅，按评分、距离、人均消费排序
🚗 通勤对比 —— 计算每个人到餐厅的距离和预计到达时间
🗺️ 生成地图 —— 生成高德地图个人地图二维码，扫码即可查看所有人位置和餐厅标注
📤 一键分享 —— 二维码可直接发到群聊，朋友扫码就能在高德地图上导航过来
🎯 条件筛选 —— 支持按菜系、人均消费、步行距离等条件筛选

前置配置

本 SKILL 通过高德地图 Web 服务 API（HTTP 接口）获取数据，使用前需完成以下配置：

访问高德开放平台注册开发者账号
进入控制台 → 创建应用 → 选择「Web 服务」类型
获取 API Key 并配置到环境变量
```
AMAP_API_KEY
```
中

个人开发者免费，每日调用量充足，无需付费。

本 SKILL 运行时通过高德 Web 服务 API（

https://restapi.amap.com

）的 HTTP GET 接口获取数据。不依赖任何本地二进制文件或额外安装步骤。

使用方式

直接用自然语言告诉我每个人的位置和需求：

基础约饭：

"我在望京，小王在国贸，小李在中关村，帮我们找个中间点吃火锅"

"三个人分别在西湖、滨江、萧山，找个大家都方便的地方吃晚饭"

带条件筛选：

"我们四个人分别在朝阳门、西单、三里屯、望京，想吃日料，人均 150 以内"

"两个人，一个在浦东陆家嘴，一个在徐汇，找个步行 10 分钟内能到的餐厅"

直接指定地址：

"A 在北京市朝阳区阜通东大街6号，B 在海淀区中关村大街1号，帮我们约饭"

我的工作方式

当你告诉我每个人的位置时，我会：

解析位置 —— 调用高德
```
地理编码
```
API 将每个人的地址转为坐标
计算中心点 —— 取所有人坐标的地理中心点，作为搜索基准
搜索餐厅 —— 调用
```
周边搜索
```
API 在中心点附近搜索符合条件的餐厅
获取详情 —— 调用
```
POI 详情
```
API 获取评分、人均消费、营业时间
计算通勤 —— 为每个人计算到推荐餐厅的距离和预计时间
综合排序 —— 按「所有人通勤时间之和最短 + 评分最高」综合排序
生成地图 —— 调用
```
maps_schema_personal_map
```
生成高德地图二维码（sceneType=2，仅创建资源点）

输出示例

约饭方案

🍜 约饭地图 · 3 人聚餐方案
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

👥 参与人位置：
   📍 小明：望京 SOHO
   📍 小红：国贸 CBD
   📍 小李：中关村

📍 最佳中间区域：朝阳区 · 三元桥附近

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🥇 推荐 1：海底捞（三元桥店）
   ⭐ 4.7  💰 ¥105/人  🏷️ 火锅
   📍 朝阳区曙光西里甲5号
   🚗 小明 → 12min | 小红 → 15min | 小李 → 18min
   ⏰ 总通勤：45min

🥈 推荐 2：西贝莜面村（凯德MALL店）
   ⭐ 4.6  💰 ¥85/人  🏷️ 西北菜
   📍 朝阳区望京街9号
   🚗 小明 → 5min | 小红 → 20min | 小李 → 22min
   ⏰ 总通勤：47min

🥉 推荐 3：大董烤鸭（工体店）
   ⭐ 4.8  💰 ¥200/人  🏷️ 烤鸭
   📍 朝阳区工人体育场东路
   🚗 小明 → 15min | 小红 → 10min | 小李 → 25min
   ⏰ 总通勤：50min

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📱 扫码在高德地图中查看 ↓
[二维码图片]

扫码后可在高德地图 App 中看到所有人位置和餐厅标注，
点击餐厅即可一键导航！

调用的高德 API

能力	API	用途
地理编码	`geocode/geo`	将每个人的地址转为坐标
周边搜索	`place/around`	在中间点附近搜索餐厅
POI 详情	`place/detail`	获取评分、人均消费、营业时间
步行路径规划	`direction/walking`	计算每人到餐厅的步行时间
驾车路径规划	`direction/driving`	计算每人到餐厅的驾车时间
个人地图生成	`maps_schema_personal_map`	生成高德地图 App 可打开的二维码

隐私说明

所有位置数据仅在当前会话中处理，不会存储或上传到任何外部服务器
仅将地址信息传输给高德 API 用于地理编码和搜索，不涉及个人身份信息
生成的地图二维码由高德开放平台提供，数据安全遵循高德隐私政策

关于数据来源

本 SKILL 使用 高德开放平台 的地图数据服务，覆盖全国 1000+ 城市，POI 数据量超过 1.5 亿条。

官网：https://lbs.amap.com
API 文档：https://lbs.amap.com/api/webservice/summary