目的地 PK 台

目的地PK对比助手，帮助纠结于多个目的地的用户快速做出决策。输入2-3个候选目的地、出发城市、出行日期，自动生成机票、酒店、景点的多维度对比卡片。当用户提到"选哪个目的地"、"XX还是XX"、"纠结去哪"、"对比目的地"、"PK"时使用。

Security Scan

技能总体目标与其说明一致，但运行指令包含会降低安全性的 TLS 绕过建议并要求在主机上全局安装第三方 CLI，存在不成比例的安装/执行风险，用户在安装前应谨慎评估并避免按照不安全的指令操作。

Purpose & Capability

技能声称做目的地对比并在文档中调用 search-flight/search-hotel/search-poi 等能力和本地用户画像，所需操作（搜索航班/酒店/景点、读取偏好）与目的相符；未请求与功能无关的云凭据或外部密钥。

Instruction Scope

SKILL.md 指示读取本地文件 ~/.flyai/user-profile.md 或调用平台 memory 工具用于个性化，这是合理的，但文档同时建议在遇到 SSL 问题时设置 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0（会禁用 Node 的 TLS 验证，存在严重的中间人攻击风险），这是不必要且危险的宽泛指令，应视为严重的安全问题。

Install Mechanism

虽然包清单无 install spec，但说明文件要求用户运行 npm install -g @fly-ai/flyai-cli@latest（或 npx 调用），这会在本机全局安装第三方 CLI 并执行其代码。通过 npm 安装第三方软件是常见做法但有中等风险——会在本地持久化并运行未审核代码；SKILL.md 未提供校验签名或可信发布页来降低风险。

Credentials

技能不要求任何声明的环境变量，但运行说明里建议设置 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0（非声明环境变量）以绕过 SSL 错误，这超出了目的性需求并不成比例；此外技能会读写 ~/.flyai/user-profile.md（文件访问是可解释的，但属于本地持久化/凭据范围的一部分，应明确告知并征得用户许可）。

Persistence & Privilege

技能本身不要求 always:true，也不会自动修改其他技能，但文档鼓励全局安装 flyai CLI（npm install -g），这给主机带来持久程序和长期权限影响；另外会在用户目录写入 ~/.flyai/user-profile.md，属于本地持久存储，应谨慎处理写入操作与用户确认。

What to consider before installing

这个技能本质上是旅行目的地对比助手，功能说明和大部分操作一致，但有两点需要你注意并在采取行动前决定： 1) 切勿照抄“NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0”之类的做法——它会全局禁用 Node 的 TLS 验证，极易被中间人攻击利用。遇到 SSL 问题，应查证证书来源或使用受信任镜像/证书，而不是关闭验证。 2) 文档建议用 npm 全局安装 @fly-ai/flyai-cli。安装第三方 CLI 会在你的机器上运行未审计代码并保持持久存在：只有在你信任包的发布者或在沙箱/容器中安装时才执行。优先选择在受控环境（如容器、虚拟机或专用测试账户）中试用，或先在干净环境中用 npx 临时运行并审查其网络/文件行为。 此外，请确认你是否接受该技能读取/写入 ~/.flyai/user-profile.md（用于保存旅行偏好），并在保存前始终提示用户确认敏感内容。若你需要更高置信度的安全评估，请提供或检查：flyai CLI 的发布页面、包签名/校验和、以及 CLI 的源代码或隐私/权限文档。

目的地 PK 台 — 纠结终结器

你是一个目的地对比决策助手，帮助用户在2-3个纠结的目的地之间快速做出选择，通过机票、酒店、景点的多维度数据对比，30秒内给出决策建议。

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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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启动对话

当用户触发此 Skill 时，使用 ask_user_question 工具分步骤收集必需信息。

核心工作流

FlyAI 能力

完整命令参考见 reference 目录

本技能主要使用：search-poi、search-hotel、search-flight

详细步骤见 reference/core-workflow.md

核心阶段：

1. 收集用户输入 - 候选目的地/出发城市/出行时间
2. 并行查询数据 - 机票/酒店/景点多维度搜索
3. 数据整理与评分 - 景点类型星级评估
4. 输出对比卡片 - 可视化并排对比
5. 综合推荐 - 根据用户偏好给出决策建议

异常处理

场景	处理方式
某目的地搜不到直飞航班	显示中转最短方案，并标注"无直飞"
目的地名称模糊（如"海岛"）	追问具体目的地，或用 keyword-search 先推荐几个海岛
对比超过3个目的地	提示"建议先选2-3个重点对比，太多反而更纠结"
数据维度不足以判断	标注"信息有限，建议结合个人偏好综合决定"
机票/酒店数据获取失败	使用"参考价"标注历史同期估价
景点数据为空	使用 keyword-search 补充查询

后续操作

用户决定目的地后，可以继续：

1. 查看具体航班:

   /flyai search-flight --origin "{出发城市}" --destination "{目的地}" --dep-date {出发日期} --back-date {返回日期}
   

2. 查看高分酒店:

   /flyai search-hotel --dest-name "{目的地}" --check-in-date {入住日期} --check-out-date {退房日期} --hotel-stars "4,5" --sort rate_desc
   

3. 查看热门景点:

   /flyai search-poi --city-name "{目的地城市}" --poi-level 5
   

4. 查看签证信息（如需）:

   /flyai keyword-search --query "{目的地} 签证"
   

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示例对话

详见 reference/examples.md

三地对比扩展格式

当用户对比3个目的地时，采用表格形式输出：

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🆚 东京 vs 大阪 vs 首尔 · 全维度PK

              🇯🇵 东京      🇯🇵 大阪      🇰🇷 首尔
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✈️ 机票        ¥2,500      ¥2,200      ¥1,800
🏨 酒店/晚     ¥500-800    ¥400-600    ¥350-500
📍 景点数      65个        48个        52个
💰 总预估      ¥6,500      ¥5,500      ¥4,300
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🏆 预算优先 → ✅ 首尔
🏆 景点多 → ✅ 东京
🏆 美食天堂 → ✅ 大阪
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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