刚过周末，家人就在群里问起："旅行计划到底定下来了没？"去哪儿早就敲定，可啥时候走、住哪里、每天怎么安排，几家人一直没能统一意见。我把搜集的资料翻来覆去，看得头晕眼花，最终决定让 Claude Opus 4.8 参与规划。
前不久在浏览网页时注意到 ouai.me 这个 AI 网站域名，当时没太在意，也就没多想。这次促使我真正想尝试 AI 模型的，其实很简单：缺的不是攻略信息，而是一把能清点各人需求的整理钥匙。
表面看只是排行程，实际上比一个人飞出去复杂得多。有人怕早，有人想多逛点；长辈走不动，小孩坐不住；住处要便当，又不能吵闹，预算还得让大家都能接受。
攻略多不意味着容易选
开始时，我还是照旧自己查，把交通、住宿、景点、吃饭资料分门别类记进文档，导致浏览器标签页开得像灌木丛。信息出处五花八门，看得反而更晕。有些路线图上近，实际换乘得跑断腿；有些住处位置好，房型却后悔；有些看似地图上顺滑，实际执行要从清晨等到深夜。
更头疼的是，家人的要求散落在聊天记录里。有说"别累着"，有要求住得舒坦，还有人临时嚷着非要去某个地方。这些单独听都合情理，凑到一块儿经常闹矛盾。
我做的第一版计划纸面看着挺齐整，发到群里后，还是有人从不同角度提修改意见。这时我才醒悟，自己一直在琢磨"怎么排路线"，倒没先琢磨"什么对大家最关键"。
于是，我把确认信息、各人需求、不能接受情况、待定问题全都交给 Claude Opus 4.8。没有让它直接生成旅行文，而是让先分类，把矛盾点和需要确认的掰扯出来。
它最能出彩的地方，是能把含糊需求拆解成具体问题
Claude Opus 4.8 按照必须条件、可协商偏好、待确认信息、可能影响因素几类进行汇总。
结果虽不惊艳，却特别管用。
比如"不能太累"这种原生态要求。它把这句话拆成每日出门最早点儿、连续步行时长需休息、一天安排几个点、午后要留机动时间等具体问题。
问题明确后，家人意见也容易对齐。大家不再是泛泛说"这个排得太赶"，而是能具体指哪天出门太早、哪两个安排放不到一块儿。
它还揪出了一个容易忽视的疙瘩：既想要安静住处，又想下楼吃饭、出门有公共交通。这两条不能完全兼得，通常得做取舍。模型把不同选择的影响都列了列，我带回群里讨论，很快搞定优先级。
提纲梳理出来，思路确实顺畅。原本纠结的旅行计划，终于变成逐项拍板的问题清单。
第一版虽完整，但生搬硬套不行
需求理清后，让 Claude Opus 4.8 安排了节奏轻松的行程，要求每天只设一个主活动，其他当备选。
方案结构清晰，上午、午间、下午、晚上全有规划，路线前后连贯。单看书面，几乎堪比现成执行稿。
可细究起来，还是挑出些毛病。
首先，它对体力计算过于理想化。地图上两点距离短，不代表路上轻松。排队、找路、进出场馆、临时歇脚都会拖时间。模型写得行云流水，实际执行未必跟文档节奏。
其次，它有时会下意识排满每天。表面看完整，不一定抓住重点。带长辈孩子旅行的话，保留半天休整反而是照顾，不是浪费。
我最终把行程最满的一天撤掉，只保留上午活动。下午随体力临时安排，晚上取消硬性内容。调整后的计划未必丰富，却更贴合家实际情况。
真正贴实际的场景细节，还是得自己加。模型不知道谁易晕车，也不懂家人作息，更分不清
