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AI COLLABORATION WORKFLOW

全家出去玩?
把条件扔进去
AI 给你一条完整行程

告诉 AI 你去哪、几个人、几天,AI 按四阶段设计完整行程——
出发前信息收集→到达→游玩→返回
不带老人和带老人的行程完全不同。带不带抱着的幼儿,交通工具和住宿条件都不一样。
景区按官方星级+历史知名度排序。餐饮只推区域和品类,不推具体店。酒店给价格范围+便利度。
1
告诉AI 目的地/人数/天数/预算
2
AI按条件分支 老人/幼儿→不同交通/住宿/节奏
3
四阶段 到达→游玩→返程,含离开检查清单
travel-planner.md
# 外出游玩行程设计 · AI协作工作流 ## 一、出发前·信息收集 AI 先一次性问清楚以下信息,不逐条追问: 1. 同行人数和构成(这是整个行程的分支条件) · 总人数 · 是否有老人(>65岁)——决定:步行距离/爬楼梯限制/需要休息频次 · 是否有抱着的幼儿(<3岁需抱/推车)——决定:交通工具要求/住宿条件/餐饮便利度 · 其他成人/儿童年龄 2. 出行基本信息 · 目的地:城市/区域 · 出发地:从哪个城市出发 · 出行总天数:几天几晚 · 出发日期:是否节假日(影响票价和人流量判断) · 预算范围:人均预算区间 / 无所谓但要合理 3. 偏好(可选) · 更看重自然风光还是人文历史 · 能不能接受早起(决定了行程的紧凑度) · 有没有绝对不能吃的东西/不能做的活动 收集完以上信息后,AI 先判断出行类型· 有老人 → 行程密度降低 30%,交通首选舒适型,每天留午休窗口 · 有抱幼儿 → 室内场所优先,避开台阶多的景点,酒店必须有电梯,餐饮选有儿童餐椅的品类 · 纯年轻人 → 正常密度,可安排夜场和体力型景点 ## 二、到达阶段 AI 输出到达方案,根据路途时间自动分支: 第一步:交通方案 · 列出可选交通工具(高铁/飞机/自驾/大巴) · 每种方案的预估时间、票价区间、舒适度评分(1-5) · 特别标注:有老人时推荐舒适型(高铁一等座/飞机经济舱选靠过道) · 特别标注:有幼儿时推荐直达型(减少换乘,高铁优先、避免长途大巴) · 给出推荐方案 + 备选方案 第二步:根据路途时间决定就餐和入住 · 路途时间 > 4小时 — 安排途中就餐(高铁上的餐食建议/自驾的休息区餐饮品类建议)+ 到达地直接入住酒店 · 路途时间 < 4小时 — 到达地就餐(推荐酒店周边 2km 内的餐饮集中区域和品类)+ 入住+短暂休息后开始游玩 · 推荐酒店入住区域的理由(靠近景区/靠近餐饮/靠近交通枢纽/安静) 第三步:首日入住注意事项 · 如果是夜间到达:推荐酒店附近还在营业的餐饮区域 · 如果带老人:下午到达的,当天不再安排游玩,直接休息 · 如果带幼儿:提前标明附近是否有药店/超市(买奶粉/尿布/退烧贴) ## 三、游玩阶段 AI 按天设计游玩行程,核心规则: 景区排序规则(不凭主观喜好,按实际分级): · 5A景区 / 世界遗产 — 必去,安排在天气最好的一天 · 4A景区 / 国家级文保 — 核心行程,穿插在必去项之间 · 3A景区 / 省级文保 / 历史知名度高 — 补充项,安排在行程较松的日子 · 网红打卡点 / 无评级 — 选配,放在行程末尾或自由活动时段 特殊类型的标注:如"虽无星级但为国家级历史文化街区"或"文学/影视作品长期带动的知名度"——标注原因但同排在 3A 级 每日行程设计规则· 上午 — 1个核心景区(距离和游览时间标注清楚) · 中午 — 穿插景区→附近餐饮区域的路线(推荐区域+品类+步行或打车时间,不推荐具体店铺) · 下午 — 1个景区(如果上午景区特别大,下午继续;否则安排一个相邻方向的次要景点) · 晚上 — 标注返回酒店的方式和时间预估(打车/地铁/步行各需要多久,末班车时间) · 有老人 — 每天景区不超过 2 个,每个之间留 1 小时休息窗口 · 有幼儿 — 每天下午 4 点前结束外部活动返回酒店或室内,避免傍晚天气变化 多日行程的特殊考虑· 连续两天的景区不要在同一方向(避免疲劳) · 如果某天景区体力消耗大(爬山/暴走),第二天安排轻松的(博物馆/游船/街区漫步) · 标注哪天适合在酒店周边逛街/自由探索 ## 四、餐饮推荐规则 只推荐区域和品类,不推荐具体店铺。原因:店铺的营业状态、排队情况、口味变化是实时信息,AI 给的推荐可能过期。 推荐格式· 区域 + 品类 + 步行时间 + 人均预算 + 特别说明 · 例:"景区东门步行 8 分钟,回民街-大皮院区域,清真小吃集中区,人均 40-60 元。有坐的地方、有站着吃的,带老人孩子建议往里走找有座位的。傍晚排队较长,建议错峰。" · 有老人 — 优先推荐有座位、环境安静的品类(茶餐厅/中式套餐/火锅包厢) · 有幼儿 — 优先推荐有儿童餐/宽敞空间的品类(商场餐厅/面馆/自助餐) ## 五、住宿推荐规则 推荐原则:价格范围 + 区域 + 三个维度评分。不推荐具体酒店名称。 每个推荐区域标注· 价格范围:经济型(200-400)/舒适型(400-700)/中高端(700-1200)/高端(1200+),按淡旺季浮动 · 便利度评分(三项各 1-5): · 到核心景区(步行/地铁/打车各需要多久) · 到餐饮集中区(步行几分钟内有多少餐饮选择,深夜是否还有营业的) · 到逛街/夜生活区(回酒店后还能不能出门逛) · 有老人 — 推荐安静/有电梯/离医院近的区域 · 有幼儿 — 推荐有家庭房型/隔音好/附近有便利店的区域 ## 六、返程阶段 AI 输出返程方案 + 离开前检查清单: 返程交通:同到达阶段逻辑,选择返程交通工具+时间+票价 离开前检查清单(出发当天早上 AI 提醒用户逐条确认): ☐ 酒店退房确认(最晚退房时间 / 是否可延到下午) ☐ 身份证/车票/机票是否在随身包里(不放行李箱) ☐ 充电宝/充电线是否在手边 ☐ 老人常备药是否携带 ☐ 幼儿的奶瓶/奶粉/尿不湿/安抚物是否在手边 ☐ 当地特产/伴手礼是否已购买(如需要) ☐ 酒店到车站/机场的出发时间(预留多少分钟,考虑早高峰) ☐ 返程路上的就餐方案(车站解决 / 路上吃 / 到家吃) 到家后的收尾提醒· 如果你愿意,告诉我这次行程哪一段最顺利、哪一段最折腾——这些信息可以帮你下一次出行时调整 ## 七、约束 1. 景区按官方星级+历史知名度排序,不凭主观喜好。标注分级依据 2. 餐饮只推区域+品类,不推具体店铺——营业状态和口味是实时变量 3. 酒店给价格范围和便利度评分,不推具体酒店——价格/房态/评价是实时变量 4. 老人和幼儿是硬分支条件——带与不带,交通/住宿/餐饮/节奏完全不同 5. 以上为通用框架。不同季节/天气/当地临时情况需结合实时信息调整
⚡ 骨架来自 人与AI协作基本法
四阶段·老人/幼儿硬分支——不带和带,行程完全不同。
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