plan-tour-route
Über
Diese Fähigkeit plant optimierte Routen für Touren mit mehreren Stopps unter Verwendung von OSM-Daten und bietet Wegpunkt-Reihenfolge, Schätzung von Reisezeit/Entfernung und POI-Entdeckung. Sie verarbeitet Geokodierung, berechnet Zeit-/Entfernungsmatrizen und erstellt Reisepläne für Fahrten, Fußwege oder den Vergleich von öffentlichen Verkehrsmitteln. Nutzen Sie sie, wenn Sie Anwendungen für Roadtrips oder Stadtrundgänge entwickeln, die eine Minimierung der Reisezeit und die Entdeckung von Sehenswürdigkeiten entlang einer Route erfordern.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/plan-tour-routeKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
計遊徑
計優多站遊徑、含時估、距算、徑沿景發。
用
- 多的之車或步遊計→用
- 優訪序以減總行時或距→用
- 沿徑覓食、景、文景→用
- 生日日行程含實時算→用
- 比車、步、公運→用
入
- 必:途點列(地名、址或座)
- 必:行式(車、步、騎、公運)
- 可:起終點(若異於首末途點)
- 可:時限(發時、必至前、營時)
- 可:欲覓景類(食、景、館、油)
- 可:徑偏(速、短、景)
行
一:定途點
集並構諸需站。
Waypoint Schema:
┌──────────┬────────────────────────────────────────────┐
│ Field │ Description │
├──────────┼────────────────────────────────────────────┤
│ name │ Human-readable label for the stop │
│ address │ Street address or place name │
│ lat/lon │ Coordinates (if known; otherwise geocode) │
│ duration │ Time to spend at this stop (minutes) │
│ priority │ Must-visit vs. nice-to-have │
│ hours │ Opening/closing times (if applicable) │
│ notes │ Parking, accessibility, booking required │
└──────────┴────────────────────────────────────────────┘
分定序途點(如起末旅館)異於可序途點。
得:構諸途點列、各至少含名與址或座。
敗:途點模(如「城堡」)→ WebSearch 解為定處。需座而唯有名→步二地碼解。
二:地碼並驗
化諸途點為緯經座、驗其可達。
Geocoding Sources (in preference order):
1. Nominatim (OpenStreetMap) - free, no key required
https://nominatim.openstreetmap.org/search?q=QUERY&format=json
2. Overpass API - for POI-type queries
https://overpass-api.de/api/interpreter
3. Manual coordinates from mapping services
各途點:
- 問地碼於址或地名
- 驗返座於預區
- 多果則明選正者
- 存座與原途點資
得:諸途點皆有效座、皆於合地區(無錯洲離點)。
敗:地碼無果→試異拼、加區/邦修飾或搜近標。途點於 OSM 弱覆遠區→ WebSearch 自遊誌或遊站覓座。
三:優徑序
定減總行時或距之訪序。
Optimization Strategies:
┌─────────────────────┬────────────────────────────────────────┐
│ Strategy │ When to use │
├─────────────────────┼────────────────────────────────────────┤
│ Fixed order │ Stops must be visited in given sequence│
│ Nearest neighbor │ Quick approximation for 5-15 stops │
│ TSP solver │ Optimal ordering for any number │
│ Time-window aware │ Stops have opening hours constraints │
│ Cluster-then-route │ Stops span multiple days/regions │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────────┘
近鄰啟發:
- 始於指定起
- 自當位、選未訪中行時最近
- 移之、標已訪
- 至諸已訪
- 返指定終(若環)
多日遊→先按地近聚、各日內優。
得:序途點生徑無甚回。10 站以下總距當於論最 20% 內。
敗:近鄰果有顯回(晚站近於早)→試反徑或 2-opt 改:換邊對、若縮則留。時窗限→驗各站到時於營時內。
四:算時距
各段算行時與距。
Time Estimation Methods:
┌──────────────┬────────────┬────────────────────────────────┐
│ Mode │ Avg Speed │ Notes │
├──────────────┼────────────┼────────────────────────────────┤
│ Highway │ 100 km/h │ Varies by country/road type │
│ Rural road │ 60 km/h │ Add 20% for winding roads │
│ City driving │ 30 km/h │ Add time for parking │
│ Walking │ 4.5 km/h │ Flat terrain; reduce for hills │
│ Cycling │ 15 km/h │ Touring pace with luggage │
│ Hiking │ 3-4 km/h │ Use Munter formula for accuracy│
└──────────────┴────────────┴────────────────────────────────┘
各連對途點:
- 算直線(haversine)距為基
- 施繞因(路 1.3、城 1.4、高速 1.2)
- 自調距與式速估行時
- 加緩時:車 10%、公運 15%
- 諸段時加各站留時為總遊時
得:諸段時/距陣、累時納行與留。總遊時實(步遊不過晝)。
敗:時不實(如 10 km 城車 2 時)→察繞因否宜。山路→繞因加至 1.6-2.0。公運→ WebSearch 察實時表非估。
五:生行程含景
匯優徑為完行程含發景。
POI Discovery (Overpass API query pattern):
[out:json];
(
node["tourism"="viewpoint"](around:RADIUS,LAT,LON);
node["amenity"="restaurant"](around:RADIUS,LAT,LON);
node["amenity"="cafe"](around:RADIUS,LAT,LON);
);
out body;
Recommended search radius:
- Along route corridor: 500 m for walking, 2 km for driving
- At waypoints: 1 km radius
建行程檔:
- 首含遊名、日、總距、總時
- 各日(多日則):
- 日撮(始、終、總 km、總時)
- 各段:發時、行式、距、時
- 各站:到時、留時、述、近景
- 後勤段:泊、油、休區、急聯
- 圖參(OSM 徑連或 GPX 出)
得:完時計行程含實表、各站景薦、實後勤。
敗:景問返多→按評或相過。行程過時→標低序為選或分加日。遠區無景→注、薦遊者地研於到。
驗
- 諸途點皆地碼含有效座
- 徑序減回(無顯失)
- 行時實於擇式
- 各站留時納
- 總遊時於可用時窗內
- 景相關且近徑
- 時敏站之營時尊
- 行程含實後勤(泊、油、休)
忌
- 忽營時:純按距優可入閉館。必察景時窗
- 輕城行:城車與泊可倍時。城站加豐緩
- 行程過載:填每分無餘為延或意發。每半日留 30-60 分緩
- 直線謬:haversine 大輕實路距、尤山海。必加繞因
- 忘返後勤:單向徑需計返租車、趕車、辦接
- 季閉:山口、渡、景徑可季閉。發前驗開期
參
create-spatial-visualization— 於互動圖呈計徑generate-tour-report— 匯行程為格 Quarto 報plan-hiking-tour— 遊內徒段之專計assess-trail-conditions— 察步/徒段況
GitHub Repository
Verwandte Skills
content-collections
MetaDiese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
polymarket
MetaDiese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.
creating-opencode-plugins
MetaDiese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, OpenCode-Plugins zu erstellen, die in über 25 Ereignistypen wie Befehle, Dateien und LSP-Operationen eingreifen. Sie bietet die Plugin-Struktur, Event-API-Spezifikationen und Implementierungsmuster für JavaScript/TypeScript-Module. Nutzen Sie sie, wenn Sie den Lebenszyklus des OpenCode KI-Assistenten mit benutzerdefinierter ereignisgesteuerter Logik abfangen, überwachen oder erweitern müssen.
sglang
MetaSGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
