大型语言模型（LLM）在旅行规划中常因缺乏上下文而给出通用甚至错误的建议，如推荐已关闭的餐馆或不合理的路线。今年早些时候，在规划为期三周的日本之旅时，我调整了使用策略：不再让AI充当决策者，而是将其定位为后勤管理工具。这一转变使得行程规划变得异常顺畅，大幅减少了在地图、表格和预订网站间切换的时间成本。
核心原则：人类负责筛选，AI负责整理
使用AI规划旅行的最大误区在于赋予其完全控制权。生成的行程往往表面化且充满“游客感”，因为AI无法理解个人的真实偏好、体力极限或审美取向。例如，它不知道我宁愿清晨五点起床拍摄，也不愿睡懒觉；不知道我对复古相机店的兴趣远大于百货商店。
因此，我建立了新的工作流：首先由人工完成所有兴趣点的筛选，来源涵盖社交媒体、博客、视频推荐及个人研究清单。随后，将这些经过人类品味过滤的信息输入Claude，由其负责串联成可执行方案。我在Claude项目中维护了一份包含所有必要信息的总文档及决策日志，记录放弃短途旅行、更换酒店等重大决定。这不仅避免了重复解释行程，还确保了AI在最新信息基础上运行。
精准投喂：用背景信息提升AI效用
指令的具体程度直接决定输出质量。除了基础行程，我还创建了个人参考文档，包括针对严重海鲜过敏的安全饮食指南、实用日语短语、想携带的镜头列表以及目标店铺品牌。通过Chrome MCP工具，我让Claude直接访问实时网页，提取博客中的火车时刻表或门票信息，并判断其是否符合计划。
这种精准过滤效果显著。例如，在处理一长串本地设计师品牌时，Claude能根据地理位置进行聚类，并快速生成Google My Maps文件，将原本数小时的手动标记工作压缩至几分钟。事实证明，没有任何过滤机制能比得上人类的品味，AI在高质量输入下才能发挥最大价值。
弹性行程：锚点与灵活池的结合
借助AI处理逻辑推理，我不再制定僵化的每分钟日程表，而是采用“锚点+灵活池”模式。锚点是必须执行的固定事项，如黎明前的伏见稻荷大社摄影或已预订的活动；其余咖啡馆、博物馆、街区漫步等则放入灵活池，视当时精力和时间而定。
Claude在此环节展现了强大的后勤处理能力：它能结合日出时间、火车时刻表、景点开放时间计算衔接可行性，捕捉易被忽视的细节，如岚山竹林的最佳抵达班次、小博物馆的休息日，甚至新干线观赏富士山的最佳座位。对于涉及数十个小决定的长期旅行，这种辅助极大降低了认知负荷。
动态调整：应对计划崩盘的最优解
旅行计划在执行中难免因疲惫、天气或突发状况而瓦解。此时，预置的AI系统展现出真正价值。当在新宿感到体力不支时，我只需告知位置，Claude便基于已知偏好推荐低体力消耗选项，并提醒附近适合过敏体质的拉面店。面对大雨打乱富士山行程的情况，它能迅速从灵活池中调取室内活动或雨中神社作为备选。
这种模式的核心在于：AI不决定“去哪里”，只解决“何时去”、“怎么去”以及“计划失败后改做什么”。它弥补了人类在实地空间感知和信息追踪上的短板，同时保留了人类对体验内容的主导权。经过多次验证，这种将AI作为组织者而非旅行社的方法，已成为我旅行规划的首选范式。