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name: eat-what-today-skill description: > 智能解决”今天吃什么”难题。根据用户地点、天气、心情、预算、就餐方式（外卖/堂食/自己做）快速推荐菜品， 并附图片参考。当用户说”今天吃什么”、”不知道吃啥”、”帮我推荐”、”想吃XX”或表达任何餐饮需求时，必须使用此技能。 目标是少问问题、快给结果，必要时最多补问 1-2 个关键问题。 compatibility: requires: - Python 3

Eat What Today Skill

用于在对话中快速完成“吃什么”决策，避免长链路盘问。

何时使用

• 用户表达“今天吃什么”“不知道吃啥”“帮我推荐外卖/做饭”
• 用户给出任意偏好信息：地点、天气、心情、预算、时间段、是否想自己做

交互原则（重点）

1. 先猜后问：优先从用户原话中提取偏好，不要一上来连续提问。
2. 快速收敛：首次直接给 3 个候选 + 各自理由。
3. 最少追问：仅在推荐分歧大时，补问最多 1-2 个问题（优先问预算上限、忌口）。
4. 给出画面感：每个候选附一张图片路径，方便进一步发送给客户参考。
5. 能落地：每个推荐明确适合外卖/堂食/自己做。

推荐流程

1. 抓取用户输入中的关键词：地点、天气、心情、预算、方式、时段。
2. 执行脚本生成推荐结果。
3. 将结果整理为自然语言输出给用户。
4. 若用户选择其中一个候选，再给同类不重复备选。

执行脚本

在技能目录下执行：

cd /path/to/eat-what-today-skill
python scripts/skill_cli.py "用户原话"

或使用直接调用：

python /path/to/eat-what-today-skill/scripts/skill_cli.py "用户原话"

可选覆盖参数（当你已明确拿到信息时）：

python scripts/eat_what_today.py "今天吃什么" --weather rainy --mood tired --mode takeaway --budget low --city_tag south

统一入口也支持同样参数：

python scripts/skill_cli.py "今天吃什么" --weather rainy --mood tired --mode takeaway --budget low --city_tag south

输出格式要求

• 先给结论：3 个菜品推荐。
• 每个推荐说明：推荐理由、预算档、辣度、就餐方式。
• 每个推荐附图片参考路径与 markdown 图片链接。
• 结尾给一个轻量动作建议：
  • “回我 1/2/3，我给你同类不重样备选”

注意事项

• 不做医疗建议，不处理严重饮食禁忌诊断。
• 若用户明确说”别问了，直接拍板”，直接给单一最优推荐 + 1 个备选。
• 若用户信息极少，仍然先给推荐，再补问最多 1 个关键问题。

飞书发图片（重要！）

✅ 当前稳定方案（direct runtime 兼容）

当在 OpenClaw 飞书环境发送本地图片时：

1. 先复制图片：将推荐菜品图片复制到工作目录：

   /home/azureuser/.openclaw/workspace/
   

2. 使用 media 字段发送：调用 message 工具时，使用 media 字段传递 workspace 路径

3. 发送顺序规则（推荐列表必须遵守）：

   • 一段文字说明 → 一张图 → 一段文字 → 一张图（顺序发送）
   • 禁止使用 Markdown 本地路径图片（如 ![img](local/path.jpg)）
   • 禁止只发文字不发图

4. 标准结构示例（推荐 3 个菜品时）：

   # 今日推荐 🍽️
   
   ## 1. 红烧肉（¥25-35）
   肥而不腻，入口即化，适合雨天暖身...
   [发送图片1]
   
   ## 2. 宫保鸡丁（¥20-30）
   经典川菜，麻辣鲜香...
   [发送图片2]
   
   ## 3. 清炒时蔬（¥12-18）
   清爽解腻，营养均衡...
   [发送图片3]
   
   回复 1/2/3 继续推荐同类菜品 🚀
   

5. 单张图片场景：

   • 文字说明 → 立即发送对应图片
   • 禁止分开发送（文字和图片必须连续）

⚠️ 禁止事项

• ❌ 禁止使用 Markdown 本地图片路径
• ❌ 禁止只发文字描述不发送实际图片
• ❌ 禁止一次性发送多张图片（必须逐张发送）
• ❌ 禁止在图片发送前插入无关内容

适用场景

此规则适用于：

• OpenClaw direct runtime 环境
• 飞书消息推送
• 任何需要发送本地图片的对话场景