高德开放平台skill｜亲子半日游规划师：用 AI + 地图生成一条带娃半日游路线
作品名：亲子半日游规划师
参赛方向：高德开放平台「智图创想」Skill 创意征集赛
作品链接：https://clawhub.ai/dghutr/amap-family-halfday-planner
关键词：高德开放平台skill、AI 地图、亲子出行、POI 搜索、路线规划、地图智能体
1. 为什么做这个 Skill
周末带孩子出门，看起来只是“找几个地方玩半天”，但真正做过规划的人都知道，这件事并不轻松。
普通攻略通常只回答“哪里值得去”，但带娃出行更关心的是另一组问题：
- 从出发地过去会不会太远？
- 半天时间够不够？
- 孩子会不会走到崩溃？
- 中途有没有洗手间、午餐和休息点？
- 热门点位是否需要避开？
- 每个地点能不能变成孩子愿意参与的小任务？
所以我做了一个面向家庭出行的地图智能 Skill：亲子半日游规划师。
它不是简单罗列附近景点，而是把高德开放平台的地理能力，转成家长真正需要的半日游决策辅助：路线、节奏、任务、设施、风险和预算。
2. 效果图
首图为主要发布效果图：
整页效果图如下：
3. Skill 能做什么
用户输入出发地、城市、孩子年龄、孩子数量、出行方式、步行强度和家庭需求后，Skill 会生成一条亲子友好的半日游路线。
当前输出内容包括：
- 路线故事：把每个站点包装成孩子能理解的小任务，例如“公园探秘”“博物馆小侦探”“能量补给站”。
- 行程表格：展示每一站的开始时间、停留时长、移动距离和家长备注。
- 地图预览：根据真实 POI 坐标生成右侧路线地图预览。
- 出行清单：提醒推车、洗手间、午餐、防晒防雨、人流和安全事项。
- 费用预估：结合出行方式和孩子数量，给家长一个大致预算判断。
- 风险提醒：结合亲子场景提醒湖边看护、午餐高峰、暴晒、步行负担等问题。
4. 一次真实生成示例
以“杭州西湖文化广场”为出发地，选择 4-6 岁孩子、步行为主、偏好自然探索和博物馆后，系统会生成类似下面的路线：
| 时间 | 站点 | 亲子任务 | 家长备注 |
|---|---|---|---|
| 09:30 | 公园探秘：欧三公园 | 找到三种不同树叶，给大树朋友拍张照 | 绿荫多，适合慢慢走，注意防晒和补水 |
| 10:20 | 博物馆小侦探：浙江自然博物院 | 找出恐龙、星球或城市模型 | 室内凉爽，互动多，适合孩子保持兴趣 |
| 11:30 | 能量补给站：自然博物馆主题餐厅 | 尝试一种新口味，为美食打个小星星 | 适合午餐和短暂休息 |
| 12:35 | 活力充电站：POPOME 泡泡米益智乐园 | 玩一次最喜欢的滑梯 | 家长可在旁休息，注意安全和人流 |
这个结果的重点不是“列出四个地点”，而是把地点变成一条有节奏、有任务、有家长提醒的半日游路线。
5. 高德开放平台能力接入
这个作品主要使用了高德 Web 服务能力。
5.1 地理编码
用户输入的出发地通常是自然语言，比如：
杭州西湖文化广场系统会先调用地理编码能力，把地址转换成经纬度坐标，作为后续 POI 搜索和路线估算的起点。
5.2 周边 POI 搜索
围绕出发地坐标，系统会搜索适合亲子出行的候选点位，包括：
- 公园、绿地、广场
- 博物馆、科技馆、展览馆
- 餐厅、亲子餐厅、简餐
- 儿童乐园、游乐场、亲子活动点
这一步让路线不是固定模板，而是能根据城市和出发地动态变化。
5.3 步行路线估算
找到候选 POI 后，系统会估算相邻站点之间的步行距离，用来判断半日游路线是否适合孩子。
对亲子出行来说，“距离”不是简单的地图数字，而是直接影响体验的关键变量。成年人觉得 1 公里不远，低龄孩子可能已经走累了。
5.4 静态地图预览
右侧地图预览使用真实 POI 坐标生成路线概览，帮助家长快速判断路线是否绕路、站点是否集中。
6. 技术实现结构
项目分为两部分：
amap-family-trip-skill/ ├── src/ # React 前端 demo ├── server/ # Express 服务端，高德 API 调用 ├── docs/ # 参赛材料、效果图、分享文案 └── clawhub-skill/ └── amap-family-halfday-planner/ # ClawHub Skill 包本地运行：
npminstallnpmrun dev打开：
http://127.0.0.1:5173配置高德 Web 服务 Key：
AMAP_WEB_SERVICE_KEY=你的高德Web服务KeyPORT=5173没有配置 Key 时，demo 会使用模拟数据完整跑通；配置 Key 后，会调用真实高德能力生成候选路线。当前测试中已经可以显示“高德实测”结果。
7. 为什么不是普通路线规划
普通路线规划更偏向成人效率：从 A 到 B 怎么走、多久到、是否拥堵。
但亲子半日游的决策逻辑不同：
- 需要控制步行负担
- 需要安排休息和午餐
- 需要让孩子对每个站点有参与感
- 需要提醒家长设施和安全细节
- 需要把半天时间控制在可执行范围内
所以这个 Skill 的设计重点，是把地图能力和家庭场景结合起来。它不仅生成路线，也生成“这条路线为什么适合带娃”的解释。
8. 当前版本和发布地址
ClawHub Skill 已发布：
https://clawhub.ai/dghutr/amap-family-halfday-planner当前版本：1.0.10
Skill 包内容包括：
SKILL.md：Skill 使用说明和能力描述scripts/family-halfday-plan.mjs：可运行脚本assets/demo-amap-real.svg：Demo 效果图文件预览
需要注意的是，ClawHub 详情页正文目前无法稳定内嵌图片预览，所以 Demo 效果图采用“文件预览链接”的方式展示，避免正文出现裂图。
9. 后续可以继续增强的方向
后续可以继续扩展：
- 接入天气能力，根据天气自动推荐室内/室外备选路线
- 接入高德 JS API，把静态地图升级为可交互地图
- 增加“导出到高德地图”或“分享给家庭成员”
- 增加不同年龄段的任务模板
- 支持“避开人流高峰”“低步行强度”“推车优先”等更细粒度策略
- 根据城市和季节生成不同主题路线，例如雨天博物馆线、夏季避暑线、秋季公园线
10. 总结
这次作品想表达的是：AI + 地图不只是“找地点”，还可以把复杂的生活决策变成一条可执行、可解释、可期待的路线。
对家长来说，它减少了查攻略、比距离、找设施的负担；对孩子来说，它把半日游变成了一场小小探险。
作品链接：
https://clawhub.ai/dghutr/amap-family-halfday-planner#高德开放平台skill #AI地图 #亲子出行 #路线规划 #POI搜索