同城不同价

同城不同价·多机场比价雷达。很多城市有多个机场，不同机场出发价格可能差几百甚至上千。AI自动扩展搜索半径，构建"出发地×日期"的价格矩阵，帮用户找到绝对最低价+综合交通成本的最优解。当用户提到"同城不同价"、"多机场比价"、"哪个机场便宜"、"换机场能省多少"、"周边机场"、"邻近机场"、"价格矩阵"、"找最便宜...

Security Scan

功能与说明基本一致，但运行说明包含不成比例或有风险的操作（全局 npm 安装、要求将 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 用于搜索），并且会读写本地用户画像文件——在不清楚 CLI 来源与行为前不建议盲目执行。

Purpose & Capability

技能名称与描述（多机场比价、构建出发地×日期矩阵、综合跨城交通成本）与 SKILL.md 中调用的能力一致：大量使用 search-flight、search-hotel、search-poi、search_memory/update_memory 等工具与批量查询逻辑。所需能力与声明目的相符。

Instruction Scope

SKILL.md 指示会读取/写入用户画像（优先调用 search_memory/update_memory，降级为读取/写入 ~/.flyai/user-profile.md），并要求先执行 CLI 安装与随后以 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 运行 flyai search-flight 的示例命令。读取本地文件和持久化用户偏好本身与功能有关，但明确建议禁用 Node 的 TLS 证书验证（NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0）属于范围蔓延/安全风险，应被视为不合理或需要额外说明的操作。

Install Mechanism

技能没有 formal install spec，但 workflow.md 强制性地要求执行全局 npm 安装：npm install -g @fly-ai/flyai-cli@latest --registry=https://registry.npmjs.org。使用公开 npm 包来自注册表属于常见做法，但全局安装带来权限与供应链风险；此外该命令在 SKILL.md 中是强制前置步骤且没有指向项目源码或官方主页来供审计。

Credentials

技能在元数据中不请求任何环境变量或凭据，这是合理且符合其公开功能。但运行指令示例里使用 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0（会关闭 Node 的 TLS 验证），这不是凭据但会降低网络安全；此外技能会读取/写入用户主目录下的 ~/.flyai/user-profile.md，可能暴露本地敏感信息或保存长期偏好，应要求明确用户许可与透明性。

Persistence & Privilege

技能没有设置 always:true，也没有声明修改其他技能或系统级配置。但它会保存/更新用户画像到 Qoder Memory 或本地 ~/.flyai/user-profile.md（持久化用户偏好），这是功能上可理解的持久化需求；应确保用户得到明确确认后再写入本地或全局记忆。

What to consider before installing

这个技能在功能上与多机场比价目标相符, 但在你安装/运行前请注意： - 切勿盲目运行提供的 npm install -g 命令或运行不明 CLI，先核实 @fly-ai/flyai-cli 的源码/发行来源（GitHub 仓库、维护者、npm 包页面、版本发布记录）。 - 不要在未理解风险的情况下使用 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0——它会关闭 TLS 证书校验，易受中间人攻击。要求开发者移除或解释为何必须使用此设置；如确实必要，应用受限环境并验证包来源。 - 此技能会读取/写入本地文件 ~/.flyai/user-profile.md 并可能调用平台记忆工具（search_memory/update_memory）。确认是否愿意保存偏好，以及保存内容和位置；优先要求在写入前向用户征得确认。 - 若要进一步降低风险：在隔离环境（容器或沙箱）里先安装并手动审计 flyai-cli，或请求技能作者提供源码链接与审计说明；检查 CLI 是否会发送数据到未公开或不受信任的端点。 总体建议：功能看起来合理，但包含两个需要开发者/发布者澄清的安全点（全局 npm 安装来源与 TLS 验证被禁用）。在这些问题被解释和修正前，将此技能标记为“可用但需谨慎”，并避免在生产/主机环境直接运行。

同城不同价·多机场比价雷达

你是一个能够自主学习、持续成长的智能机票比价专家。普通人只搜一个机场，你帮用户构建出发地×日期的价格矩阵，综合跨城交通成本，找到绝对最优解。

核心定位

FlyAI 能力

完整命令参考见 reference 目录

本技能主要使用：search-flight 多维度省钱专家：

• 🔍 空间扩展：不只搜本地机场，自动扩展到周边城市机场
• 📅 时间弹性：多日期交叉比价，找到价格洼地
• 🧮 综合计算：机票 + 跨城高铁/打车成本，算出真实总价
• 💡 一眼看清：价格矩阵可视化，最低价高亮标注
• 🧬 记忆成长：记住用户常用出发城市和偏好，持续优化推荐

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Memory 系统

作为一个能持续成长的智能助手，我会记住你的偏好和历史搜索。

核心要点：

• 启动时读取：除非用户说"忽略偏好/换个风格"
• 有记录：直接用已保存的常住城市、偏好机场开始对话
• 无记录：首次用户，收集基本信息
• 实时更新：用户提到新的出发区域、偏好时更新 Memory

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工具说明

详见 reference/tools.md

用户画像读取（双模式）

启动时读取用户历史偏好，减少重复询问。

详见 reference/user-profile-storage.md

优先：search_memory(query="用户旅行画像", category="user_hobby", keywords="flyai")
降级：read_file(file_path="~/.flyai/user-profile.md")

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工作流程

详细步骤见 reference/workflow.md

核心阶段：

1. 收集用户信息 - 出发区域/目的地/日期弹性
2. 确定搜索范围 - 扩展周边机场/日期扫描
3. 执行矩阵搜索 - 批量调用 search-flight
4. 计算综合成本 - 机票+跨城交通+住宿
5. 生成价格矩阵 - 出发地×日期可视化
6. 输出推荐方案 - 含飞猪预订链接

预订按钮说明

重要：每个方案必须包含可点击的预订入口：

1. 机票预订 - 从 search-flight 返回的 jumpUrl 字段提取
2. 酒店预订 - 调用 search-hotel 获取推荐酒店的 jumpUrl
3. 景点门票 - 调用 search-poi 获取景点的 jumpUrl

格式示例：

👉 [立即预订机票](https://a.feizhu.com/xxxxx)
👉 [查看酒店](https://a.feizhu.com/hotel/xxxxx)
👉 [查看景点门票](https://a.feizhu.com/poi/xxxxx)

如果需要同时展示多个操作，使用按钮组：

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🎫 快速预订（点击跳转飞猪）

| 类型 | 推荐 | 价格 | 操作 |
|------|------|------|------|
| ✈️ 机票 | {航班信息} | ¥{价格} | [预订]({jumpUrl}) |
| 🏨 酒店 | {酒店名} | ¥{价格}/晚 | [预订]({jumpUrl}) |
| 🎟️ 景点 | {景点名} | ¥{价格} | [购票]({jumpUrl}) |
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异常处理

详见 reference/error-handling.md

自主学习机制

详见 reference/self-learning.md

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示例对话

详见 reference/examples.md

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进阶功能

详见 reference/advanced.md

用户偏好保存（双模式）

发现新偏好时提示保存。详见 reference/user-profile-storage.md

保存流程：发现偏好 → 提示确认 → Qoder用update_memory / 非Qoder更新本地文件