Coffee Prices by City

Fetch and compare mainstream coffee prices (latte, americano, etc.) from major chains like Starbucks, Luckin, and Cotti for a given Chinese city and output them as a table. Use when the user wants current city coffee pricing benchmarks or brand comparisons.

获取当前城市主流连锁品牌咖啡（如星巴克、瑞幸、库迪等）的代表性品类（拿铁、美式等）价格，并以表格形式输出，方便横向对比。

⚠️ 说明：本技能内置的是按城市分级的「参考价」，适合作为对比和定价参考，不保证与每家门店实时售价完全一致。需要严谨财务/报销场景时，请以官方 App 或点单小程序为准。

能力概览

• 按城市查看咖啡价格：输入城市名（如「上海」「北京」「成都」），获取该城市的主流品牌咖啡参考价。
• 多品牌对比：支持星巴克、瑞幸、库迪，可扩展更多品牌。
• 多品类对比：默认包含拿铁、美式、卡布奇诺、摩卡等常见品类。
• 多种输出格式：支持 Markdown 表格（适合在对话中直接查看）、JSON、CSV。
• 自动推断城市（可选）：未显式传入城市时，尝试通过 IP 定位推断当前城市。

快速开始

1. 在本地安装依赖

bash

pip install -r requirements.txt

2. 指定城市查询（推荐）

bash

python3 scripts/coffee_prices.py \
  --city "上海" \
  --brands starbucks,luckin,cotti \
  --drinks latte,americano,cappuccino,mocha \
  --output markdown

3. 使用当前城市（IP 自动推断）

bash

python3 scripts/coffee_prices.py --output markdown

4. 以 JSON / CSV 形式输出（便于后续加工）

bash

# JSON
python3 scripts/coffee_prices.py --city "北京" --output json

# CSV
python3 scripts/coffee_prices.py --city "深圳" --output csv > coffee_prices_sz.csv

参数说明

脚本入口：scripts/coffee_prices.py

• --city：城市名称（中文），如 上海、北京、成都。
  • 省略时，脚本会尝试：
    1. 读取环境变量 OPENCLAW_CITY
    2. 通过 IP 定位接口自动推断当前城市
• --brands：要查询的品牌，逗号分隔。支持值：
  • starbucks（星巴克）
  • luckin（瑞幸）
  • cotti（库迪）
  • 默认：starbucks,luckin,cotti
• --drinks：要查询的咖啡品类，逗号分隔。支持值：
  • latte（拿铁）
  • americano（美式）
  • cappuccino（卡布奇诺）
  • mocha（摩卡）
  • 默认：latte,americano,cappuccino,mocha
• --output：输出格式：
  • markdown（默认）：Markdown 表格
  • json：结构化 JSON
  • csv：逗号分隔表格数据

输出示例（Markdown 表格）

示例命令：

bash

python3 scripts/coffee_prices.py --city "上海" --output markdown

示例输出：

markdown

| 品牌 | 品牌英文 | 城市 | 品类 | 参考价格(元) |
| ---- | -------- | ---- | ---- | ------------ |
| 星巴克 | starbucks | 上海 | 拿铁 | 38.0 |
| 星巴克 | starbucks | 上海 | 美式 | 32.0 |
| 瑞幸 | luckin | 上海 | 拿铁 | 24.0 |
| 瑞幸 | luckin | 上海 | 美式 | 20.0 |
| 库迪 | cotti | 上海 | 拿铁 | 22.0 |
| 库迪 | cotti | 上海 | 美式 | 18.0 |

真实输出会根据城市「分级系数」做轻微上/下浮动，反映一线/二线/三线城市的价格差异。

城市分级与价格逻辑

脚本内置一个简单的 城市分级 + 价格系数模型：

• 一线城市（tier1）：如北京、上海、深圳、广州、杭州等，价格系数略高
• 二线城市（tier2）：默认档位
• 三线及以下（tier3）：价格系数略低

每个品牌有一套「全国基础价」，根据城市档位乘以不同系数后，得到该城市的参考价。
如果城市未出现在内置城市列表中，会按照二线城市处理。

你可以直接修改 scripts/coffee_prices.py 中的 CITY_TIERS 和 BASE_PRICES，替换为你自己调研的更精确价格，或者接入官方 API / 爬虫逻辑。

在 OpenClaw 中使用

• 技能名称：coffee-prices
• 推荐触发描述：
  • 「帮我看下上海星巴克/瑞幸/库迪一杯拿铁和美式大概多少钱，并做成表格」
  • 「对比一下北京和成都的星巴克咖啡价格」
  • 「给我一份当前城市主流连锁咖啡价格表，方便做定价参考」

推荐由 Agent 调用脚本时：

1. 优先从对话中抽取城市信息（如「上海」「北京」）；如果没有，则调用脚本让其自动推断城市。
2. 默认查询 starbucks,luckin,cotti 三个品牌，latte,americano,cappuccino,mocha 四个品类。
3. 选择 markdown 输出，并直接将表格返回给用户。

限制与注意事项

• 价格为参考价：并非实时抓取官方价格，仅按城市分级对基础价做调整。
• 品牌/品类可扩展：可以在脚本中补充更多品牌（Manner、Seesaw 等）和更多品类。
• 网络依赖（自动定位）：自动通过 IP 推断城市时，需要可以访问外网（https://ipinfo.io/json）；在离线或受限网络环境下，请显式传入 --city。

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如果你需要我进一步根据你调研的真实价格数据，把 BASE_PRICES 改成真实价格表，或者增加新的品牌/品类，可以直接在对话中提供数据（可以是表格或 JSON），我会帮你改好脚本和文档。