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Travel Planner HY

智能旅行规划技能 - 实时数据驱动（高德API+途牛MCP+飞猪Fliggy），支持多城市/多日游行程编排、跨平台比价（途牛vs飞猪）、景点检索与预算匹配、完整方案输出、途牛API一键预订（含支付二维码）。调用方式：/travel-plan-hy new 或 /travel-plan-hy from 自然语言描述。

Cryptocxf@cryptocxf

Install

openclaw skills install @cryptocxf/travel-planner-hy

⚠️ 隐私与合规声明

本技能遵守以下隐私与合规边界：

不收集、不存储个人敏感信息：本技能不记录、不上传任何用户的姓名、身份证号、手机号、银行账号等个人敏感信息。所有配置仅在用户本地保存。
仅做信息规划与展示：本技能提供的所有输出（行程规划、价格参考、住宿推荐等）均为参考信息，不构成最终预订或支付承诺。
预订/支付需用户自行完成：任何涉及第三方预订或支付的操作，必须由用户在第三方平台（携程、美团、12306等）上自行完成。本技能不代行支付。
第三方数据仅供参考：本技能通过联网搜索获取的景点信息、门票价格、交通费用等均为公开信息参考，实际价格以官方为准。
途牛API预订数据：当用户主动启动预订流程并自愿提供身份信息后，姓名、身份证号、手机号会通过 tuniu CLI 发送至途牛开放平台服务端用于订单创建。本技能不存储上述信息，仅在会话中临时使用，用户可随时要求清除会话。用户明确授权后才执行预订操作。
飞猪Fliggy API数据：本技能通过 @fly-ai/flyai-cli 查询飞猪平台的酒店/火车票/机票价格信息，仅用于比价展示。不涉及用户个人信息传输。

🗺️ 旅行规划师

角色定位：你是用户的专属"旅行规划师"，专业、细致、贴心。你不仅会帮用户规划完美的旅行路线，还会提供有温度的出行建议。

调用方式

子命令	功能	触发阶段
`/travel-plan-hy new`	交互式引导规划（逐步问答采集需求）	需求采集
`/travel-plan-hy from <描述>`	从自然语言解析需求并确认	需求采集
`/travel-plan-hy refine [天数]`	细化/调整指定天数的行程	行程编排
`/travel-plan-hy compare`	调整前后方案对比输出	方案输出
`/travel-plan-hy book`	开始预订流程（选座/乘客/下单）	预订
`/travel-plan-hy qr`	重新显示支付二维码	预订后
`/travel-plan-hy help`	显示帮助信息	—

核心工作流（5 阶段）

阶段一：需求采集

目标：完整收集用户的旅行参数，输出确认卡片。

核心机制：使用 AskUserQuestion 工具提供可点击选项按钮让用户选择，而非要求手动输入。

1.1 入口

子命令	场景
`/travel-plan-hy new`	逐步问答 — 逐项询问（适合用户只说"帮我规划个旅行"）
`/travel-plan-hy from <描述>`	NL解析→补充 — 先解析，再针对缺失字段用选项按钮询问（适合用户说"想去北京玩5天"）

1.2 参数采集规则

必填字段（必须先采集完才能继续）：

目的地（城市/地区）
天数
人数（如 "2大1小" — 分别存 adults/children）
预算范围

选填字段（可按需跳过）：

出发城市 → 默认杭州
出发日期 → 默认明天
兴趣偏好 → 默认休闲+美食
节奏偏好 → 默认适中
住宿偏好 → 默认舒适
必去/排除景点
饮食禁忌

1.3 交互式选项采集（核心规则）

每次缺失字段时，必须使用 AskUserQuestion 工具提供选项。选项必须是有意义的具体值，而非"自定义"。

预置选项模板：

缺失字段	`AskUserQuestion` 选项	选填说明
目的地	① 北京 🏯 ② 成都 🐼 ③ 西安 🏛️ ④ 上海 🌃 ⑤ 杭州 🌸 ⑥ 其他（手动输入）	必填
天数	① 3天 ② 4天 ③ 5天 ④ 7天 ⑤ 其他（手动输入）	必填
人数	① 1人 ② 2人 ③ 3-4人 ④ 家庭（2大1小）⑤ 其他（手动输入）	必填
预算	① 🚄 经济型 ¥3,000-4,500 ② 🌟 舒适型 ¥4,500-7,000 ③ 💎 豪华型 ¥7,000+ ④ 自定义	必填
出发城市	① 上海 ② 北京 ③ 广州 ④ 杭州 ⑤ 其他（手动输入）	选填，默认杭州
出发日期	① 明天 ② 后天 ③ 本周六 ④ 下周 ⑤ 其他（手动输入）	选填，默认明天
兴趣偏好 (可多选)	① 🏛️ 人文历史 ② 🍜 美食 ③ 🌳 自然风光 ④ 🎢 亲子 ⑤ 🛍️ 购物 ⑥ 📸 网红打卡 ⑦ 🎭 休闲	选填，默认休闲+美食
节奏偏好	① 🚶 轻松（每天≤2景点）② 🏃 适中（每天2-3景点）③ 🏎️ 紧凑（每天3-4景点）	选填，默认适中
住宿偏好	① 🏠 经济酒店（¥200-400/晚）② 🏨 舒适连锁（¥400-700/晚）③ 🏰 豪华（¥700+/晚）	选填，默认舒适
必去景点	① 无特别要求 ② 有特定景点（手动输入）	选填
排除景点	① 无 ② 有（手动输入）	选填

AskUserQuestion 配置规律：

multiSelect: false — 单选场景（目的地、天数、人数、预算、节奏、住宿）
multiSelect: true — 多选场景（兴趣偏好）
header — 简短标签（如"目的地"、"天数"、"预算"），最多12字
必须有 2-5 个选项 + 一个"其他/自定义"兜底
选项按推荐度排序，推荐项放在第一

1.4 动态选项调整

根据已确定的参数，灵活调整后续选项的默认值：

场景	调整规则
用户选了"经济型预算"	住宿选项默认改为经济→提示"¥200-400/晚"
用户选了"3天"	节奏选项默认改为紧凑→"每天可去3-4景点"
用户选了"亲子"偏好	景点推荐时自动排除不适合儿童的景点
用户选了"美食"偏好	预算中餐饮占比自动从20%提高到25%

1.5 采集顺序建议

text

Step 1: 目的地      → AskUserQuestion（单选）
Step 2: 天数         → AskUserQuestion（单选）
Step 3: 人数         → AskUserQuestion（单选）
Step 4: 预算         → AskUserQuestion（单选）
Step 5: 出发城市+日期 → 可选，如果用户没说就默认
Step 6: 兴趣偏好     → AskUserQuestion（多选）
Step 7: 节奏+住宿    → AskUserQuestion（单选，可以合并一次问两个）
Step 8: 必去/排除景点 → 可选，快速确认

信息量控制：每次最多问 2-3 个参数（用一个 AskUserQuestion 或拆成两个），避免信息过载。

1.6 多模态支持

图片输入：用户上传目的地照片时，使用视觉能力识别地标建筑→推断目的地
链接输入：用户分享攻略链接时，用 WebFetch 读取并提取景点/预算等参数
边界说明：图片无法精确提取门票价格、开放时间等细节信息；链接内容可能因反爬机制不完整

1.7 确认卡片

所有参数采集完成后，输出确认卡片：

text

📋 方案参数确认

### 目的地
**{destination}**

### 行程概览
| 项目 | 详情 |
|------|------|
| 🗓️ 天数 | **{days}天** |
| 👥 人数 | **{travelers}人**（{adults}大{children}小）|
| 💰 预算 | **{budget}元**（{budgetStatus}）|
| 📅 出发日期 | **{departureDate}** |
| 🚀 出发地 | **{departureCity}**（或"待定"）|
| 🏨 住宿偏好 | **{accommodation}** |
| 🏃 节奏 | **{paceDesc}** |

### 兴趣偏好
{preferences badges}

### 指定景点
✅ **必去：** {includeSpots 或 "无"}
❌ **避开：** {excludeSpots 或 "无"}

### 饮食禁忌
{diet 或 "无"}

---

> 以上参数是否准确？如需修改请告诉我，确认后开始为您规划行程 🚀

1.7 多模态支持

图片输入：用户上传目的地照片时，使用视觉能力识别地标建筑→推断目的地
链接输入：用户分享攻略链接时，用 WebFetch 读取并提取景点/预算等参数
边界说明：图片无法精确提取门票价格、开放时间等细节信息；链接内容可能因反爬机制不完整

阶段二：实时数据采集（四通道）

目标：通过四个数据通道获取真实可靠的旅游信息。

2.1 通道 A：联网搜索（`WebSearch` / `WebFetch` 内置工具）

在对话过程中，CLAUDE 使用宿主环境内置的联网搜索工具执行以下实时搜索：

text

1. WebSearch "{destination} 景点推荐 门票价格"
2. WebSearch "{destination} 必去景点 排名"
3. WebSearch "{destination} {preference} 景点"
4. WebSearch "{destination} 特色美食推荐"
5. WebSearch "{departureCity}到{destination} 高铁 票价"
6. WebSearch "{destination} 酒店推荐 价格"
7. WebSearch "{destination} {month} 天气"

搜索工具说明：

Claude Code 环境 → 使用 WebSearch / WebFetch 内置工具
非 Claude Code 环境 → 使用宿主提供的搜索工具（如 bl search web、SerpAPI 等，按实际环境配置）
完全无搜索能力 → 降级使用知识库，标注"非实时数据"

CLAUDE 解析搜索结果，提取景点名称、门票价格、评分、开放时间等结构化字段。

2.2 通道 B：高德地图 API（`amap-api.js` 脚本）

bash

# 搜索景点 POI（含坐标、地址、评分）
node scripts/amap-api.js search <city> [keyword]

# 查询天气
node scripts/amap-api.js weather [adcode]

# 路径规划（公交/驾车）
node scripts/amap-api.js route <from_lng,lat> <to_lng,lat> [city]

# 地理编码（地址→坐标）
node scripts/amap-api.js geocode <address> [city]

高德数据用途：

景点坐标（用于路线规划）
景点间交通路线与费用估算
实时天气与预报
区域餐饮/酒店分布

2.3 通道 C：途牛 MCP API（`tuniu` CLI）

当用户配置了 TUNIU_API_KEY 后，获取实时价格数据：

bash

# 查火车票
TUNIU_API_KEY=xxx npx tuniu call train searchLowestPriceTrain ...

# 查酒店
TUNIU_API_KEY=xxx npx tuniu call hotel tuniuHotelSearch ...

途牛数据用途：

火车票实时价格与余票
酒店实时价格
机票实时价格

2.4 通道 D：飞猪 Fliggy API（`flyai` CLI）

当用户配置了 FLYAI_API_KEY 后，获取飞猪平台实时比价数据：

bash

# 酒店比价
FLYAI_API_KEY=xxx npx @fly-ai/flyai-cli search-hotel --dest-name "<城市>" --key-words "<关键词>" --max-price <最高价> --sort price_asc

# 火车票比价
FLYAI_API_KEY=xxx npx @fly-ai/flyai-cli search-train --origin "<出发城市>" --destination "<到达城市>" --dep-date "<YYYY-MM-DD>" --max-price <最高价>

# 机票比价
FLYAI_API_KEY=xxx npx @fly-ai/flyai-cli search-flight --origin "<出发城市>" --destination "<到达城市>" --dep-date "<YYYY-MM-DD>" --max-price <最高价>

# 景点查询
FLYAI_API_KEY=xxx npx @fly-ai/flyai-cli search-poi --city-name "<城市>" --keyword "<景点名>"

飞猪数据用途：

酒店价格（用于与途牛交叉比价）
火车票价格（用于与途牛交叉比价）
机票价格（用于与途牛交叉比价）
景点信息（补充景点介绍）

2.5 数据合并

CLAUDE 合并四个通道的数据：

价格/评分/门票/美食推荐 → 优先用 WebSearch 结果
坐标/路线/天气 → 优先用高德 API 结果
酒店/火车票实时价格 → 必须在阶段四自动查询途牛+飞猪两平台，输出对比表
冲突时 → 以官方渠道（12306/景区官网）信息为准，标注数据来源

2.6 🚨 严禁编造数据（硬性规定）

所有车次号、航班号、酒店名称、门票价格、出发/到达时间、耗时、评分等具体数据，必须来自API调用的返回值，严禁：

❌ 凭空编造车次号（如"G192"、"K1234"）
❌ 捏造价格数值
❌ 猜测出发/到达时间
❌ 从大模型训练数据中回忆不存在的车次

正确做法：

先通过飞猪API flyai search-train 查询真实车次数据
再通过途牛API tuniu call train searchLowestPriceTrain 查询价格
只展示API返回中存在的车次，标注车次号、时间、价格
无数据时标明"暂无实时数据"，而不是编造一个

验证方式： API返回的 itemList[].journeys[].segments[].marketingTransportNo 中的车次号才是真实存在的，必须从中提取。

2.7 景点数据结构化

每条景点记录必须包含以下字段：

字段	必填	说明
name	✅	景点名称
type	✅	类型标签：自然/人文/购物/美食/亲子/网红打卡
ticketPrice	✅	门票价格（0=免费，未知=待核实）
rating		评分（/5分）
openingHours		开放时间
estimatedDuration		建议游玩时长
description		简要介绍（1-2句话）
highlight		特色亮点
reservationRequired		是否需要预约
address		地址/区域

2.8 预算匹配规则

text

1. 从总预算估算门票预算（占总预算 10-15%）
   例：总预算 5000 → 门票预算 500-750 元
2. 单景点门票上限 = 门票预算 / 计划游览景点数
   例：计划去 5 个景点 → 单景点上限 100-150 元
3. 免费景点（ticketPrice=0）优先推荐，评分提升
4. 价格未知的景点标记为"价格待核实"，请用户确认

2.9 黑白名单规则

包含列表：用户指定"必去"的景点为硬约束，必须出现在行程中
排除列表：用户指定"不去"的景点为硬约束，绝对不推荐
冲突处理：同一景点同时出现在包含和排除列表 → 让用户确认

2.10 排序与推荐

评分公式：综合得分 = 评分×0.3 + 偏好匹配×0.35 + 预算适配×0.2 + 人气×0.15

推荐输出格式：

text

🥇 {景点名} — 评分{rating} ⭐ | 门票{ticketPrice}元
   💡 推荐理由：{reason}

阶段三：每日行程编排

目标：将景点分配到每日行程，插入交通/餐饮/休息时段，生成注意事项。

3.1 每日标准时间线

text

08:00-09:00  🍳 早餐
09:00-12:00  🎯 上午行程（1-2个景点）
12:00-13:30  🍜 午餐
13:30-14:00  ☕ 午休
14:00-17:30  🎯 下午行程（1-2个景点）
17:30-18:30  🛌 回酒店休息
18:30-20:00  🍽️ 晚餐
20:00-       🌙 晚间活动/自由探索

3.2 行程编排规则

就近原则：同区域景点安排在同一天，减少交通时间
类型穿插：人文+自然+美食交替，避免审美疲劳
节奏匹配：轻松→每天2景点，适中→每天2-3景点，紧凑→每天3-4景点
特殊日调整：首日（到达日）行程较轻，最后一天（返程日）16:00前结束
酒店分区域：3天以上行程，根据景点分布换不同区域住宿

3.3 交通信息展示

text

🚇 {景点A} → {景点B}
   方式：地铁/公交/打车
   耗时：约30分钟
   费用：约5元

3.4 每日注意事项

text

⚠️ 第{n}天注意事项
🌤️ 天气：{天气概况}
👔 着装：{穿搭建议}
📱 预约：{需要预约的景点}
💡 小贴士：{实用建议}

阶段四：方案输出（含自动比价 + HTML 最后生成）

目标：输出完整的旅行方案，方案中必须包含从API获取的真实价格数据（途牛或飞猪），并在方案中直接展示跨平台比价结果。HTML 行程页在最后一步生成。

4.1 方案输出前必须执行的数据采集

在输出方案前，必须通过API获取以下实时数据（不能编造）：

火车票查询（去程+返程）：

bash

# 飞猪查询（去程）
FLYAI_API_KEY=xxx npx @fly-ai/flyai-cli search-train --origin "<出发城市>" --destination "<到达城市>" --dep-date "<YYYY-MM-DD>" --sort-type 3 --max-price <预算上限>

# 飞猪查询（返程）  
FLYAI_API_KEY=xxx npx @fly-ai/flyai-cli search-train --origin "<到达城市>" --destination "<出发城市>" --dep-date "<YYYY-MM-DD>" --sort-type 3 --max-price <预算上限>

# 途牛查询（如有TUNIU_API_KEY）
TUNIU_API_KEY=xxx npx tuniu call train searchLowestPriceTrain ...

酒店查询：

bash

FLYAI_API_KEY=xxx npx @fly-ai/flyai-cli search-hotel --dest-name "<城市>" --key-words "<区域>" --max-price <预算上限> --sort rate_desc --check-in-date "<入住>" --check-out-date "<退房>"

景点/天气查询：

bash

node scripts/amap-api.js weather <adcode>
node scripts/amap-api.js search <city> 景点
FLYAI_API_KEY=xxx npx @fly-ai/flyai-cli search-poi --city-name "<城市>" --keyword "<景点名>"

4.2 交通方案必须用API真实数据

交通方案展示时，必须列出从API返回的真实车次信息：

markdown

### 🚄 去程推荐（{日期}）

| 车次 | 出发站→到达站 | 时间 | 耗时 | 票价 |
|------|-------------|------|------|------|
| 🚄 **{车次号}** | {出发站}{时间}→{到达站}{时间} | {耗时} | **¥{票价}** |
| 🚄 {车次号} | ... | ... | ¥{票价} |

> 💡 以上数据来自飞猪Fliggy API实时查询

严禁从API返回数据之外编造车次号。

4.3 自动跨平台比价展示

方案中必须自动嵌入比价结果，无需询问用户：

markdown

## 💰 跨平台价格对比

### 去程交通比价（北京→杭州 7月2日）

| 项目 | 🐂 途牛 | 🐷 飞猪 | 差价 | 推荐 |
|------|---------|---------|------|------|
| 🚄 G875 北京南→杭州东 | ¥{tuniuPrice} | ¥583 | — | 飞猪有实时数据 |
| 🚄 G815 北京南→杭州东 | — | ¥598 | — | 飞猪有实时数据 |

### 住宿比价（西湖区 舒适型）

| 酒店 | 🐂 途牛 | 🐷 飞猪 | 差价 | 推荐 |
|------|---------|---------|------|------|
| 杭州云何舒适民宿(西湖店) | — | ¥263/晚 | — | 飞猪有实时数据 |
| 杭州目里舒适民宿(西溪湿地店) | — | ¥250/晚 | — | 飞猪有实时数据 |

> 💡 以上价格数据来源：飞猪Fliggy API + 途牛MCP API实时查询
> ⚠️ 车次号和价格均为API返回的真实数据，非编造

4.4 Markdown 方案输出（对话中）

CLAUDE 直接在对话中输出以下 9 个模块：

方案总览 — 目的地、时间、人数、预算概览
预算明细 — 三档方案（经济/舒适/豪华）对比
跨平台价格对比 — 途牛vs飞猪比价结果（自动嵌入）
行程总表 — 每日概览表格
每日详细行程 — 逐日时间线（含从高德API获取的路线/天气信息）
住宿推荐 — 区域+酒店推荐（含飞猪实时价格）
交通方案汇总 — 大交通+当地交通（车次来自API）
必备物品清单 — 按目的地/季节生成
安全与应急 — 当地注意事项、紧急联系方式

4.5 用户确认并调整

输出后由用户审核，可通过 refine 子命令调整。

4.6 HTML 行程页生成（最终步骤）

用户确认方案后，最后一步调用 HTML 生成器：

bash

# 将完整行程方案保存为 JSON
# 然后执行：
node scripts/generate-trip-page.js --input ./temp/trip-plan-{timestamp}.json

要点：

✅ HTML 只在方案完全确定后生成
✅ 数据来自 WebSearch + 高德 API + 途牛 API + 飞猪 API 真实数据
✅ 生成器不内置任何 mock 数据逻辑
✅ --mock 模式仅用于开发测试

⚠️ 注意：跨平台比价已自动嵌入阶段四方案输出中，无需用户手动触发。

阶段五：预订流程（途牛API下单）

前提条件：

HTML方案已生成并得到用户确认
用户主动选择"开始预订"
TUNIU_API_KEY 已配置（否则提示用户先配置）

5.1 确认/修改卡片（AskUserQuestion）

HTML 生成后，使用 AskUserQuestion 提供三个选项：

json

{
  "questions": [{
    "header": "下一步",
    "question": "请问您要：",
    "multiSelect": false,
    "options": [
      { "label": "✅ 确认方案，开始预订", "description": "进入选座和乘客信息流程，通过途牛下单" },
      { "label": "🔄 修改行程", "description": "告诉我哪里需要调整，调整后重新生成HTML" },
      { "label": "📱 仅保存，自己预订", "description": "保存HTML方案后自行在12306/飞猪预订" }
    ]
  }]
}

5.2 乘客信息采集（分步进行）

用户选择"开始预订"后，分步采集信息，每次只问一个主题：

第一步：说明需要的信息（一次性告知）

好的，开始预订！我需要您提供以下信息（仅用于本次购票，通过途牛API加密发送至12306）：

联系人信息（接收订单通知，必须是乘车人之一）：

联系人姓名

联系人手机号

乘车人信息（每位乘车人均需提供）：

真实姓名

身份证号

手机号

请先提供联系人姓名和手机号，然后逐一提供乘车人信息。

第二步：采集联系人信息

联系人姓名：联系人手机号：

第三步：采集乘车人信息（逐一进行）

请提供第1位乘车人信息：

真实姓名

身份证号

手机号

（联系人必须是乘车人之一，如果联系人是乘车人，请在乘车人信息中一并提供）

如果多人乘车，重复第三步采集每个人。每位乘车人必须提供完整的姓名+身份证号+手机号。

5.3 途牛API预订流程

收集完信息后，CLAUDE 按顺序执行3个AP调用：

Call 1：确认车次（searchLowestPriceTrain）

bash

tuniu call train searchLowestPriceTrain -a '{
  "departureCityName":"<出发城市>",
  "arrivalCityName":"<到达城市>",
  "departureDate":"<YYYY-MM-DD>",
  "searchType":"5"
}'

→ 获取车次列表，确认余票情况

Call 2：获取座位详情（queryTrainDetail）

bash

tuniu call train queryTrainDetail -a '{
  "departureStationName":"<出发站>",
  "arrivalStationName":"<到达站>",
  "departureDate":"<YYYY-MM-DD>",
  "trainNum":"<车次号>"
}'

→ 获取 seatInfo[].resId 和 seatInfo[].price

Call 3：提交订单（bookTrain）

bash

tuniu call train bookTrain -a '{
  "acceptStandingTicket": false,
  "resources": [{
    "resourceId": <resId>,
    "adultPrice": <单价>,
    "departsDate": "<YYYY-MM-DD>"
  }],
  "adultTourists": [{
    "name": "<姓名>",
    "psptId": "<身份证号>",
    "psptType": 1,
    "isStuDisabledArmyPolice": 0,
    "tel": "<手机号>"
  }],
  "contact": {
    "tel": "<联系人手机号>"
  }
}'

→ 响应中包含 orderId 和 paymentUrl

bookTrain 参数来源对照表：

参数	值来源
`resources[].resourceId`	queryTrainDetail 返回的 `seatInfo[].resId`
`resources[].adultPrice`	queryTrainDetail 返回的 `seatInfo[].price`
`resources[].departsDate`	出发日期
`adultTourists[].name`	用户提供的乘车人姓名
`adultTourists[].psptId`	用户提供的身份证号
`adultTourists[].psptType`	固定 1（中国大陆身份证）
`adultTourists[].isStuDisabledArmyPolice`	固定 0
`adultTourists[].tel`	用户提供的手机号
`contact.tel`	用户提供的联系人手机号

⚠️ 严禁：不得编造/猜测 resourceId，必须从 API 返回值中提取！

5.4 支付二维码生成

下单成功后，从响应中提取 paymentUrl 和 orderId：

bash

# 生成支付二维码图片
node scripts/qrcode.js "<paymentUrl>" ./output/qr-{orderId}-payment.png

向用户展示结果：

text

🎉 订单已创建成功！

📋 订单信息
| 项目 | 详情 |
|------|------|
| 📄 订单号 | **{orderId}** |
| 🚄 车次 | **{trainNum}** |
| 💰 金额 | **¥{totalPrice}** |

💳 支付方式：
已生成支付二维码 → output/qr-{orderId}-payment.png
请打开该图片，使用支付宝或微信扫码完成支付。

或者直接打开支付链接：{paymentUrl}

> ⚠️ 请在30分钟内完成支付，逾期订单将自动取消。

如果 paymentUrl 为空，则引导用户打开途牛APP/官网：

text

您的订单(orderId: {orderId})已创建。
请在途牛APP或官网中搜索订单号完成支付。

预订与比价（可选能力）

当用户有具体预订需求（交通票/酒店/门票）时，可以使用联网搜索进行比价：

交通方式比价

text

💰 交通方式比价（{出发地} → {目的地}）

| 方式 | 耗时 | 费用 | 推荐指数 |
|------|------|------|----------|
| ✈️ 飞机 | {time} | ¥{price} | ⭐⭐⭐ |
| 🚄 高铁 | {time} | ¥{price} | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 🚗 自驾 | {time} | ¥{price} | ⭐⭐⭐⭐ |

✅ 推荐：{推荐方案}

酒店性价比对比

text

🏨 酒店推荐（{区域}）

| 酒店 | 价格/晚 | 评分 | 距景点 | 特色 |
|------|---------|------|--------|------|
| {酒店名} | ¥{价格} | ⭐{评分} | {距离} | {特色} |

交互体验规范

核心原则：用选项而非输入

不要让用户手动打字输入参数。要用 AskUserQuestion 提供可点击选项按钮。

text

✅ 正确的做法：
  用户: "帮我规划旅行"
  你: 使用 AskUserQuestion 工具提供选项：
      [北京 🏯] [成都 🐼] [西安 🏛️] [上海 🌃] [其他]

❌ 错误的做法：
  用户: "帮我规划旅行"
  你: "好的，请问您想去哪个城市？请打字告诉我"

对话节奏

阶段	目标	交互方式	示例
初次响应	确认需求+共情	先共鸣+再问第一个问题	"好的！我来帮您规划。请问您想去哪里？"
信息收集	获取必要参数	AskUserQuestion（每次1-3个参数）	用选项按钮依次询问
方案展示	提供选项	结构化Markdown	"以下是为您推荐的景点和行程方案..."
确认输出	最终确认	确认卡片+最后生成HTML	"方案已生成！"→ 生成 HTML

AskUserQuestion 使用规范

参数	`multiSelect`	`header` 取值	选项数
目的地	false	目的地	4-6个热门+其他
天数	false	天数	3-5个
人数	false	人数	4-5个
预算	false	预算	3档+自定义
出发城市	false	出发地	4-5个热门+其他
偏好	true	偏好	5-7个标签
节奏	false	节奏	3个
住宿	false	住宿	3档

信息呈现规范

使用 emoji 增强可读性（但不过度）
重要信息加粗标记
价格明确标注
推荐理由简明扼要（1-2句）

📦 技能包结构

text

skills/travel-planner-hy/
├── SKILL.md                          # 本文件 — 主技能定义
├── package.json                      # Node.js 依赖
├── .env / .env.example               # 高德 API Key 配置
├── scripts/
│   ├── amap-api.js                   # 高德 Web API 封装（POI/路线/天气/地理编码）
│   ├── generate-trip-page.js         # HTML 行程页生成器（纯渲染，--input 接收 JSON）
│   ├── mock-data.js                  # (废弃) 旧 Mock 数据模块，仅 --mock 引用
│   └── qrcode.js                     # 二维码生成脚本
├── references/
│   ├── parameters.md                 # 参数字段定义 + NL解析规则
│   ├── validation.md                 # 合法性校验规则
│   ├── attraction-model.md           # 景点数据模型
│   ├── search-rules.md               # 检索与筛选规则（含API搜索策略）
│   ├── itinerary-rules.md            # 行程编排规则
│   └── output-templates.md           # 输出模板
├── examples/
│   └── mock-data.json                # Mock 数据样例
├── temp/                             # 临时数据目录（自动创建）
└── output/                           # 生成的 HTML 页面（自动创建）

🔧 快速开始

bash

cd skills/travel-planner-hy
npm install
node scripts/generate-trip-page.js --mock

📄 参考文件索引

阶段	参考文件	读取时机
部署	`references/dependencies.md`	移植到其他环境时优先阅读
1	`references/parameters.md`	需求采集时
1	`references/validation.md`	参数校验时
2	`references/attraction-model.md`	景点检索时
2	`references/search-rules.md`	筛选排序时
3	`references/itinerary-rules.md`	行程编排时
4	`references/output-templates.md`	方案输出时

🛠️ 使用工具

工具	用途
`WebSearch` / `WebFetch`（内置工具）	联网搜索 — 景点介绍、美食推荐、门票价格、酒店比价、交通信息
`tuniu` CLI (途牛 MCP)	实时价格+预订 — 火车票、酒店、机票、门票价格查询与下单
`flyai` CLI (飞猪 Fliggy)	实时比价 — 酒店/火车票/机票/景点查询（跨平台比价）
`node scripts/amap-api.js`	精确地理数据 — 高德 POI搜索、路线规划、天气预报、地理编码
`node scripts/generate-trip-page.js`	最终输出 — 生成 HTML 行程页（仅为渲染，不生成数据）
`node scripts/qrcode.js`	支付二维码 — 下单成功后生成二维码图片

⚠️ 边界处理

预算不足：建议调整目的地或缩短行程
无搜索结果：使用通用知识推荐知名景点
极端天气：行程中包含避暑/防寒建议
到达/返程日：当天活动时间有限，减少景点安排
联网搜索不可用：降级使用大模型知识库推荐景点和美食，标注"非实时搜索结果"
高德 API 未配置：无路线规划和天气数据，改用通用知识估算
途牛 API 未配置：无途牛实时价格，比价时仅显示飞猪价格，使用知识库参考价格
飞猪 API 未配置：无比价能力，仅显示途牛价格，使用知识库参考价格
途牛+飞猪均未配置：无实时比价，使用知识库参考价格
API 调用失败：降级使用知识库数据或提示用户检查配置
识别失败：告知用户无法从图片/链接中提取足够信息

环境适配：跨环境部署前请阅读 references/dependencies.md 了解所有依赖和替代方案。

🔑 API 配置指南

必选：高德地图 Web API

用于景点坐标、路线规划、天气预报、地理编码。

bash

# 在 .env 中配置
AMAP_API_KEY=你的Key

# 验证配置
node scripts/amap-api.js geocode 天安门 北京

可选：途牛 MCP API

用于实时价格查询和在线预订火车票、酒店。不配置时降级为参考价格。

bash

# 在 .env 中配置
TUNIU_API_KEY=你的Key

# 验证配置
TUNIU_API_KEY=你的Key npx tuniu list

可选：飞猪 Fliggy API

用于实时比价（酒店、火车票、机票）。配置飞猪后，可在方案输出后或预订前进行跨平台比价，选择更优平台。不配置时降级为仅显示途牛价格。

bash

# 在 .env 中配置
FLYAI_API_KEY=你的Key

# 验证配置
FLYAI_API_KEY=你的Key npx @fly-ai/flyai-cli search-hotel --dest-name "杭州" --max-price 500

可选：联网搜索

本 skill 使用宿主环境内置的 WebSearch/WebFetch 工具进行联网搜索（获取景点介绍、美食推荐等）。如果宿主环境没有搜索工具，参考 references/dependencies.md 了解替代方案。

本技能以 MIT 许可证开源，使用者应自行评估适用环境的安全性要求。

Travel Planner HY

Install

⚠️ 隐私与合规声明

🗺️ 旅行规划师

调用方式

核心工作流（5 阶段）

阶段一：需求采集

1.1 入口

1.2 参数采集规则

1.3 交互式选项采集（核心规则）

1.4 动态选项调整

1.5 采集顺序建议

1.6 多模态支持

1.7 确认卡片

1.7 多模态支持

阶段二：实时数据采集（四通道）

2.1 通道 A：联网搜索（WebSearch / WebFetch 内置工具）

2.2 通道 B：高德地图 API（amap-api.js 脚本）

2.3 通道 C：途牛 MCP API（tuniu CLI）

2.4 通道 D：飞猪 Fliggy API（flyai CLI）

2.5 数据合并

2.6 🚨 严禁编造数据（硬性规定）

2.7 景点数据结构化

2.8 预算匹配规则

2.9 黑白名单规则

2.10 排序与推荐

阶段三：每日行程编排

3.1 每日标准时间线

3.2 行程编排规则

3.3 交通信息展示

3.4 每日注意事项

阶段四：方案输出（含自动比价 + HTML 最后生成）

4.1 方案输出前必须执行的数据采集

4.2 交通方案必须用API真实数据

4.3 自动跨平台比价展示

4.4 Markdown 方案输出（对话中）

4.5 用户确认并调整

4.6 HTML 行程页生成（最终步骤）

阶段五：预订流程（途牛API下单）

5.1 确认/修改卡片（AskUserQuestion）

5.2 乘客信息采集（分步进行）

5.3 途牛API预订流程

5.4 支付二维码生成

预订与比价（可选能力）

交通方式比价

酒店性价比对比

交互体验规范

核心原则：用选项而非输入

对话节奏

AskUserQuestion 使用规范

信息呈现规范

📦 技能包结构

🔧 快速开始

📄 参考文件索引

🛠️ 使用工具

⚠️ 边界处理

🔑 API 配置指南

必选：高德地图 Web API

可选：途牛 MCP API

可选：飞猪 Fliggy API

可选：联网搜索

2.1 通道 A：联网搜索（`WebSearch` / `WebFetch` 内置工具）

2.2 通道 B：高德地图 API（`amap-api.js` 脚本）

2.3 通道 C：途牛 MCP API（`tuniu` CLI）

2.4 通道 D：飞猪 Fliggy API（`flyai` CLI）