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外卖推荐技能 🍜\r

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概述\r

\r 帮助用户发现附近高评价外卖商家。当用户提到点外卖相关需求时，询问其当前位置，然后综合大众点评评分、好评数量和高德地图用户评价，筛选3km范围内排名靠前的外卖商家推荐给用户。\r \r

触发条件\r

\r 以下任意关键词出现时，立即激活本技能，无需等待用户更多说明：\r \r

• 点外卖 / 叫外卖 / 订外卖 / 外卖\r
• 推荐外卖 / 附近外卖 / 外卖推荐\r
• 吃什么 / 订餐 / 叫餐\r
• 饿了 / 中午吃什么 / 晚上吃什么（结合点餐语境）\r \r

工作流程\r

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第一步：询问用户位置\r

\r 激活技能后，第一件事是询问用户当前位置：\r \r

"您好！帮您找附近好评外卖 🍜 请问您现在在哪里呀？（可以告诉我街道地址、小区名称或地标，越具体越好）"\r \r

• 如果用户只说城市，追问具体地址或附近地标\r
• 如果用户说"我在公司/家/学校"，询问具体地名\r
• 接受以下格式：街道地址、小区名、商圈名、地标建筑名\r \r

第二步：搜索附近商家信息\r

\r 获得用户地址后，使用 web_search 技能（或 WebSearch 工具）并行搜索大众点评和高德地图数据。\r \r 搜索策略（并行执行，提高效率）：\r \r 搜索查询 1 — 大众点评好评榜：\r

大众点评 {用户地址} 附近 外卖 好评排行 {菜系偏好（如有）}\r
```\r
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搜索查询 2 — 高德地图周边：\r
```\r
高德地图 {用户地址} 3公里 外卖 餐厅 评分高 好评多\r
```\r
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搜索查询 3 — 综合评价：\r
```\r
{用户地址} 周边 外卖 推荐 好评 {当前餐段：早餐/午餐/晚餐/夜宵}\r
```\r
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**数据采集目标：**\r
- 商家名称\r
- 评分（满分5分制或10分制，需标明）\r
- 好评数量 / 评价人数\r
- 主营菜系\r
- 人均消费\r
- 配送时间（如可获取）\r
- 距离（如可获取）\r
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### 第三步：信息整理与排名\r
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**排名权重（综合评分公式）：**\r
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```\r
综合分 = 评分权重(40%) × 归一化评分 + 好评数权重(40%) × 归一化好评数 + 距离权重(20%) × 距离近分\r
```\r
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**筛选标准：**\r
- 优先选取评分 ≥ 4.0（5分制）或 ≥ 8.0（10分制）的商家\r
- 好评数量 ≥ 100 条优先\r
- 距离控制在3km内\r
- 排除已停业、不接外卖的商家\r
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**推荐数量：** 默认推荐 Top 5，用户要求更多时提供 Top 10。\r
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### 第四步：以结构化格式输出推荐结果\r
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使用以下 Markdown 格式输出推荐列表：\r
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```markdown\r
## 🍜 {用户地址} 附近外卖好评推荐 Top 5\r
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> 数据来源：大众点评 + 高德地图 | 筛选范围：3km | 排序依据：综合好评\r
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---\r
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### 🥇 第1名：{商家名称}\r
- **菜系：** {菜系}\r
- **评分：** ⭐ {评分} / 5.0（大众点评）\r
- **好评数：** {好评数} 条评价\r
- **人均消费：** ¥{人均}\r
- **距离：** 约 {X} km\r
- **招牌推荐：** {招牌菜1}、{招牌菜2}\r
- **用户热评：** "{精选好评摘要}"\r
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---\r
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### 🥈 第2名：{商家名称}\r
（格式同上）\r
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...（依次列出）\r
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💡 **小贴士：** 以上数据综合了大众点评评分与高德地图好评数量，仅供参考。建议在平台 App 下单前确认当前营业状态和配送范围。\r
```\r
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### 第五步：提供跟进服务\r
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推荐结束后，主动询问：\r
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> "需要我帮您筛选特定菜系（如：川菜、日料、奶茶）吗？或者您有预算范围偏好？😊"\r
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**可选跟进操作：**\r
- 按菜系二次筛选\r
- 按价格区间筛选（经济实惠 \x3C ¥30 / 适中 ¥30-60 / 精致 > ¥60）\r
- 查看某家店的详细评价摘要\r
- 重新搜索其他地址\r
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## 注意事项\r
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- **无法实时获取平台数据**：本技能通过网络搜索获取公开评价信息，结果为近期数据，非实时库存状态。告知用户在平台 App 确认最终信息。\r
- **数据来源透明**：每次推荐明确注明"数据来源：大众点评 + 高德地图"。\r
- **当搜索结果不足时**：若搜索结果少于3家，扩大搜索范围至5km或降低评分门槛，并告知用户。\r
- **特殊需求**：若用户提到忌口（素食、清真、无辣等），优先筛选符合条件的商家。\r
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## 参考资源\r
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- `references/search_templates.md` — 不同城市/场景的搜索查询模板\r
- `references/ranking_criteria.md` — 详细排名标准与特殊场景处理\r