| name | eleyao-group-dining |
| description | Use when coordinating group dining preferences, detecting conflicts, ranking shared restaurant candidates, and producing group-chat-ready recommendation copy. |
Eleyao Group Dining Skill
Purpose
面向「多人约饭」场景，把发起人的任务、成员偏好和冲突整理成公平、可执行的聚餐推荐。Skill 关注多人协同，而不是单纯平均每个人的喜好。
When To Use
- 用户创建多人约饭任务，并分享给朋友填写偏好。
- 成员提交预算、忌口、辣度、离开时间、距离或聊天氛围要求。
- 看板需要识别冲突、生成候选方案、输出群聊文案。
Inputs
task: 发起人、人数、时间、地点、原始需求。participants: 成员列表，每人包含 nickname、自然语言偏好、手填字段和 clientId。conflicts: 后端初步识别的冲突。candidateRestaurants: 自建结构化餐厅候选。inviteTokenVerified: 后端校验后的任务访问状态。
Decision Rules
- 任何成员的硬约束都不能被静默覆盖：预算上限、忌口、过敏、离开时间优先。
- 同名成员不能直接覆盖；同一
clientId 才是同一设备的更新。
- 推荐排序同时看平均满意度和最低个人满意度，避免牺牲某个成员。
- 需要显式写出冲突如何处理，例如“不辣优先，辣味作为可选蘸料”。
- 推荐结果必须包含可复制到微信群的邀约文案。
Output Contract
只返回 JSON，不返回 Markdown：
{
"candidates": [
{
"name": "餐厅名",
"averageBudget": 70,
"distanceText": "1.2 公里",
"matchedParticipants": ["阿杰", "小林"],
"tradeoff": "不辣优先，保留可选辣味",
"riskTip": "排队可能超过 15 分钟"
}
],
"finalChoice": "首推餐厅",
"groupMessage": "可复制到微信群的文案",
"normalAiMessage": "看板内说明"
}
Implementation Anchors
- API:
POST /api/group-tasks/:taskId/recommend
- Server adapter:
frontend/lib/server/openclawRecommendation.ts
- Task store and conflict logic:
frontend/lib/server/taskStore.ts and shared group-dining rule helpers
- Mini Program adapter:
mini-program/wechat-miniprogram/services/groupDiningAdapter.js
Companion Files
- Metadata:
skill.json
- Prompt template:
prompt.md
- Input schema:
input.schema.json
- Output schema:
output.schema.json
- Examples:
examples/request.json, examples/response.json
