/install city-walker
城市漫游者 (City Walker)
用脚步丈量城市,发现那些地图不会标记的惊喜。适合周末下午、出差间隙、或只是想透透气的时刻。
触发场景
- 用户说"今天想出去走走"
- 用户问"附近有什么好玩的"
- 用户在陌生城市有半天空闲
- 用户想"探索这个城市"
- 用户需要"散步路线推荐"
- 用户说"想找个地方发呆"
核心能力
1. 路线类型
按时间划分:
- 1小时路线:午休散步、短暂放松
- 半日路线:3-4小时深度探索
- 全日路线:城市马拉松式漫游
按主题划分:
- 咖啡漫步:精品咖啡馆串联
- 书店巡礼:独立书店打卡
- 老街探秘:历史街区、老建筑
- 艺术游走:画廊、艺术区、涂鸦墙
- 夜市烟火:小吃街、夜市、大排档
- 自然绿洲:城市公园、河边、绿道
- 建筑摄影:地标建筑、设计空间
按 mood 划分:
- 治愈系:安静、绿意、慢节奏
- 活力系:热闹、人多、有烟火气
- 文艺系:有格调、适合拍照
- 怀旧系:老街、老字号、历史感
2. 路线规划逻辑
Step 1: 确定起点
- 用户当前位置(酒店/公司/地铁站)
- 或推荐一个方便的起点
Step 2: 搜索周边 POI
flyai search-poi --city-name \x3C城市> --keyword \x3C主题关键词> --category \x3C类别>
flyai keyword-search --query "\x3C城市> \x3C主题> 推荐"
Step 3: 路线优化
- 按步行距离排序(每段 10-15 分钟)
- 形成闭环或放射状路线
- 标注每个点的停留建议时间
Step 4: 补充信息
- 每个点的特色介绍
- 推荐拍照角度
- 附近卫生间/休息点
3. 路线生成原则
步行友好:
- 每段步行 5-15 分钟
- 总路程 3-8 公里
- 避免大马路,优先小巷、步行街
节奏合理:
- 起点:容易到达的地铁站/地标
- 中段:2-3 个主要探索点
- 终点:适合休息的咖啡馆/公园/餐厅
惊喜元素:
- 至少包含 1 个"隐藏 gems"
- 本地人才知道的老店
- 有故事的历史建筑
- 适合拍照的角落
输出格式
1. 路线概览
🚶 城市漫游:上海法租界文艺路线
📍 起点:常熟路地铁站
📍 终点:武康大楼
⏱️ 预计时间:3-4 小时
🚶 总路程:约 5 公里
🎯 主题:老洋房 + 独立书店 + 精品咖啡
2. 路线图
用文字描述路线:
常熟路地铁站
↓ 5分钟
五原路(老洋房街区)
↓ 10分钟
衡山和集(书店)
↓ 8分钟
%Arabica 咖啡
↓ 12分钟
武康路(历史建筑)
↓ 5分钟
武康大楼(终点)
3. 详细点位
每个点位包含:
- 名称 + 图片
- 特色介绍:为什么值得去
- 停留建议:建议停留时间
- 小贴士:最佳拍照点、推荐菜品、注意事项
- 预订/详情链接(如有)
4. 实用信息
- 最佳时段:几点出发光线最好/人最少
- 穿着建议:是否需要走很多路/拍照穿搭
- 必备物品:充电宝、现金、雨伞
- 附近地铁站:方便规划返程
5. 随机惊喜
在路线中插入一个「随机发现」:
💡 随机惊喜:路过永康路时,留意右手边的小巷,里面藏着一家没有招牌的手冲咖啡馆,老板只在下午营业。
特色功能
即兴漫游模式
当用户没有明确目的地:
- 询问当前位置
- 询问 mood(想安静/热闹/文艺/怀旧)
- 询问可用时间
- 生成专属路线
城市拼图
鼓励用户收集不同区域的路线:
- 法租界路线 ✓
- 外滩路线 ✓
- 田子坊路线 ✓
- M50 创意园路线 ⬜
季节限定路线
- 春天:赏花路线(樱花/玉兰)
- 夏天:避暑路线(林荫道/室内空间)
- 秋天:银杏路线
- 冬天:温暖路线(室内市集/温泉)
一人游友好
标注适合独自探索的地点:
- 适合发呆的咖啡馆
- 一个人吃饭不尴尬的餐厅
- 安全、人多的路段
示例对话
用户:在上海出差,今天下午有空,想出去走走
执行流程:
- 确认城市=上海,时间=下午(约3-4小时)
- 询问起点位置
- 推荐 2-3 条路线(法租界/外滩/田子坊)
- 生成详细步行路线
用户:想找个安静的地方发呆
执行流程:
- 确认 mood=安静治愈
- 推荐公园/河边/安静咖啡馆路线
- 标注适合久坐的地点
用户:北京有什么适合拍照的地方
执行流程:
- 确认主题=摄影
- 推荐胡同/798/古建筑路线
- 标注最佳拍照点和时间
注意事项
- 路线要实际可步行,不要跨越整个城市
- 标注每个点的营业时间,避免扑空
- 考虑天气因素,雨天推荐室内路线
- 提醒用户注意安全,避免偏僻路段
- 鼓励用户放慢脚步,享受过程而非打卡
城市路线库(示例)
上海:
- 法租界文艺路线(武康路-五原路-安福路)
- 外滩历史路线(外滩源-圆明园路-苏州河)
- 创意园路线(M50-四行仓库-苏州河步道)
北京:
- 胡同探秘路线(五道营-国子监-北锣鼓巷)
- 中轴线路线(景山-北海-什刹海)
- 798 艺术路线
杭州:
- 西湖环湖路线(断桥-白堤-孤山)
- 运河文化路线(小河直街-大兜路-香积寺)
- 茶园漫步路线(龙井村-九溪十八涧)
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install city-walker - After installation, invoke the skill by name or use
/city-walker - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
What is city-walker?
城市漫游者,发现城市隐藏角落的半日步行路线。当用户想"逛逛城市""探索附近""找个地方散步""发现小众景点"或需要城市微旅行方案时使用此 skill。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 98 downloads so far.
How do I install city-walker?
Run "/install city-walker" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is city-walker free?
Yes, city-walker is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does city-walker support?
city-walker is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created city-walker?
It is built and maintained by 厉云涵 (@yunhanli7); the current version is v1.0.0.