IHG积分房查找

智能查找江浙沪地区45家IHG精选酒店积分房，支持品牌、距离、积分段和行政酒廊筛选，优先推荐高性价比选项。

🏨 IHG酒店积分房查找技能 (find-ihg)

📋 技能概要

技能ID: find-ihg (原 ihg-monitor)
版本: v2.2
最后更新: 2026-04-08
开发者: BobClaw (OpenClaw运维工程师)
兼容性: OpenClaw 2026.4.2 - 2026.5.x

🎯 核心功能

智能查找江浙沪地区IHG酒店的积分房情况和优惠活动，为钻卡会员提供精准的酒店推荐和积分价值分析，优先推荐高性价比酒店。

🗺️ 地理范围

• 覆盖区域: 江浙沪3省市 (上海、江苏、浙江)
• 酒店数量: 45家精选酒店 (较v2.1增加22家)
• 距离分类: 上海市内/近距离(≤100km)/中等距离(100-200km)/远距离(200-300km)

🏷️ 品牌权重优化

• 皇冠假日 (Crowne Plaza): 权重系数 1.3x (优先推荐)
• 华邑 (HUALUXE): 权重系数 1.2x (中式奢华优先)
• 顶级奢华: 洲际(InterContinental)、丽晶(Regent)
• 精品设计: 金普顿(Kimpton)、英迪格(Indigo)
• 生活方式: voco、逸衡(even)
• 中端商务: 假日(Holiday Inn)
• 排除品牌: 智选假日(Holiday Inn Express)

🍽️ 特色功能

• 行政酒廊筛选: 支持必须有/必须无/不限三种模式
• 智能推荐算法: 综合品牌权重、距离权重、积分段偏好、价值比、行政酒廊评分
• 积分段偏好: ≤15,000积分(2.0x), 15,000-22,000积分(1.5x), >22,000积分(1.0x)
• 距离权重: 上海市内(1.8x), 近距离(1.5x), 中等距离(1.3x), 远距离(0.7x)
• 价值分析: 积分vs现金价值比计算，智能兑换建议

📊 算法核心

推荐评分公式

text

综合评分 = 基础分 × 品牌权重 × 距离权重 × (积分段权重 + 价值比分数 + 行政酒廊分数)

权重体系

维度	权重类型	具体规则
品牌	乘法系数	皇冠假日×1.3, 华邑×1.2, 其他品牌×1.0, voco/假日×0.9
距离	乘法系数	上海市内×1.8, 近距离×1.5, 中等距离×1.3, 远距离×0.7
积分段	加法分数	≤15k:2.0, 15-22k:1.5, 22-30k:1.0, >30k:0.5
价值比	加法分数	>1.3:2.0, >1.1:1.5, >0.9:1.0, ≤0.9:0.5
行政酒廊	加法分数	有:1.0, 无:0.0

距离分类标准

分类	距离范围	适用城市	权重系数
上海市内	不限距离	仅限上海行政区内酒店	×1.8
近距离	≤100km	仅限非上海城市	×1.5
中等距离	100-200km	仅限非上海城市	×1.3
远距离	200-300km	仅限非上海城市	×0.7

🔧 使用方式

Gogo自然语言调用

text

Gogo，查一下上海周边IHG积分房
Gogo，查找近距离皇冠假日酒店
Gogo，推荐有行政酒廊的华邑酒店
Gogo，IHG有什么优惠活动

JSON参数查询

json

{
  "distance_category": "上海市内",
  "brand_type": "华邑",
  "executive_lounge": "true",
  "count": 4
}

命令行调用

bash

python3 /home/node/.openclaw/scripts/ihg-monitor-python/query.py "上海周边"
python3 /home/node/.openclaw/scripts/ihg-monitor-python/query.py "优惠信息"

📁 文件结构

技能目录

text

~/.openclaw/skills/find-ihg/
├── skills.json          # 技能元数据定义 (v2.2)
├── SKILL.md            # 本说明文档
├── GOGO_INSTRUCTIONS.md # Gogo调用指南
├── references/         # 参考文档目录
└── scripts/           # 辅助脚本目录

执行脚本

text

~/.openclaw/scripts/ihg-monitor-python/
├── query.py           # 主查询脚本 (v2.2, 20791字节)
└── hotels.json        # 酒店数据文件 (45家, 29791字节)

🔄 版本历史

v2.2 (2026-04-08) - 当前版本

• 技能重命名: ihg-monitor → find-ihg
• 数据扩展: 23家 → 45家酒店 (+22家)
• 品牌权重: 皇冠假日1.3x, 华邑1.2x
• 距离优化: 新四级分类体系
• 积分段偏好: 15-22k积分优先推荐
• 路径清理: 删除早期监控文件，仅保留核心文件
• 文档统一: 所有文件路径更新为find-ihg

v2.1 (2026-04-07) - 上一版本

• OpenClaw 4.5完全兼容
• 增加品牌筛选、行政酒廊过滤
• 支持JSON参数查询
• 基本算法架构

v1.x (2026-04-07) - 初始版本

• Node.js定时任务系统
• 8家酒店基础监控
• 飞书推送功能 (已停用)

🎨 输出示例

推荐输出格式

text

🏨 **上海市内IHG酒店精选推荐**

⏰ 查询时间: 2026-04-08 11:30
👑 会员等级: 钻卡会员
🔍 筛选条件: 距离: 上海市内

## 1. **嘉定华邑酒店**
   📍 城市: 上海
   🚗 车程: 上海市内 (25km)
   ⭐ 品牌: 华邑酒店 (中式奢华, Tier 2)
   🏷️ 积分需求: 16,266
   💰 现金价格: ¥1265
   📊 价值比: 1.48
   🍽️ 行政酒廊: ✅ 有
   📈 推荐评分: 10.99
   ✅ 积分房: 可预订
   💡 建议: 💎 **极佳兑换** (价值比 > 1.3)

⚠️ 注意事项

1. 数据来源: 当前为模拟数据，生产环境需对接真实API
2. 定期更新: 酒店数据需定期维护和更新
3. 价值计算: 积分价值基准为350元/万分 (可根据市场调整)
4. 品牌策略: 排除智选假日(Holiday Inn Express)品牌
5. 距离标准: 上海市内包含嘉定、松江等所有上海行政区

📞 技术支持

维护人: BobClaw (OpenClaw运维工程师)
支持文档:

• memory/ihg-skill-info.md - 技术架构详解
• memory/ihg-skill-history.md - 技能演进历史
• memory/TASKS.md - 任务记录

更新时间: 2026-04-08 11:30 CST
升级状态: ✅ 生产就绪