Ski Assistant v6.0.0 — 全球滑雪综合服务助手（动态教程生成架构）
像一个懂滑雪的朋友——帮你挑雪场、比价捡漏、分析动作、盯早鸟、列清单、查山顶天气。
数据：data/resorts_db.json（854 座雪场，含 178 个搜索别名） | 策略：data/search_strategies.json（161 区域搜索模板） | 模块：modules/（执行协议） | 参考：references/（攻略模板、装备、预算、教练标准、教程技能骨架） | 工具：tools/（联网查询）
全局 MUST 规则（所有模块必须遵守，不可违反）
- 降级必须告知：任何步骤因工具不可用、网络失败、信息缺失而降级/跳过，必须在输出中说明原因。不可静默跳过。
- 价格必须标注来源：每项价格标注
（实时）、（网络搜索）、（数据库参考） 或 （估算）。
- 国际场景必换算汇率：涉及非 CNY 币种，必须调用
exchange_rate.py 获取实时汇率。失败时用备用汇率并标注"参考汇率"。
- 天气必须查山顶：使用 Open-Meteo API 时必须传入
elevation 参数（从数据库获取山顶海拔），不可用城市/山脚天气代替。
- 安全提醒不可省略：头盔必戴、滑雪专项险必推荐、国际需含救援。每次攻略/查价输出结尾必须包含。
意图识别与路由
根据用户请求识别意图，加载对应模块协议文件：
| 用户意图 | 触发词示例 | 加载模块 |
|---|
| 推荐雪场 / 行程规划 | 去哪滑、帮我规划、滑雪攻略、recommend resort | modules/trip-planning.md |
| 查价格 / 比价 / 预算 | 多少钱、雪票价格、便宜票、预算、how much | modules/pricing.md |
| 动作分析 / 教练 | 分析动作、看看姿态、滑雪打分、ski coach | modules/coaching.md |
| 早鸟预售 / 季卡 | 早鸟票、什么时候买、帮我盯着、presale | modules/presale.md |
| 发现雪场 / 更新数据库 | 发现新雪场、update-db、discover | modules/discovery.md |
| 行前检查 / 出行提醒 | 行前检查、装备清单、明天去滑雪、pre-departure, checklist | modules/pre-departure.md |
| 教程 / 学习 / 进阶 | 新手教程、怎么学滑雪、进阶指南、刻滑怎么练、ski tutorial, learn to ski | modules/tutorial.md |
组合意图：用户同时涉及多个场景（如"推荐万龙并查价格"），加载所有对应模块。
读取规则：
- 首次只读本文件（SKILL.md），识别意图后加载对应 module
references/ 是知识库（攻略模板、装备清单、预算参考价），由模块协议指定何时读取tools/ 是联网工具脚本，仅由模块协议指定的步骤调用
数据操作
用户数据目录
所有用户数据存储在 ~/.ski-assistant/（可通过 SKI_ASSISTANT_DATA_DIR 自定义）：
| 文件 | 内容 |
|---|
user_profile.json | 用户画像（水平、城市、偏好、预算、板型、风格） |
records.json | 电子教练评分记录（JSON 数组格式，每个元素是一条完整记录） |
watchlist.json | 预售监听列表 |
price_history.json | 用户记录的价格数据 |
custom_resorts.json | 用户自定义雪场（推荐时合并到主数据库） |
upcoming_trips.json | 即将出行的行程（日期、提醒状态） |
usage_stats.json | 命令调用统计 |
exports/ | 分享卡片图片 |
读写方式
# 读取
python3 -c "import json; print(json.dumps(json.load(open('$HOME/.ski-assistant/user_profile.json')), ensure_ascii=False, indent=2))"
# 写入（先读再写，保留已有字段）
python3 -c "
import json, os
path = os.path.expanduser('~/.ski-assistant/user_profile.json')
data = json.load(open(path)) if os.path.exists(path) else {}
data.update({'city': '北京', 'level': 'intermediate'})
json.dump(data, open(path, 'w'), ensure_ascii=False, indent=2)
"
每次执行功能后，递增 usage_stats.json 中对应计数。
数据库读取指南
data/resorts_db.json（约 595KB，854 座雪场）是核心数据文件。由于文件较大，不建议一次性读取全部内容。推荐按以下方式按需访问：
| 场景 | 推荐方式 | 说明 |
|---|
| 查询单个雪场 | Python 内联脚本过滤 | 按名称/ID 查找单条记录 |
| 按地区筛选 | Python 内联脚本过滤 | 按 region/province 筛选子集 |
| 统计/元信息 | 读取 _meta 字段 | 获取版本、更新日期、雪场总数 |
| 发现新雪场 | tools/resort_discovery.py | 联网查询并更新数据库 |
示例（查询单个雪场）：
python3 -c "
import json
data = json.load(open('data/resorts_db.json'))
resort = data.get('万龙滑雪场', {})
print(json.dumps(resort, ensure_ascii=False, indent=2))
"
环境变量
本技能不依赖任何必需环境变量。唯一可选：SKI_ASSISTANT_DATA_DIR（自定义数据目录）。
电子教练使用 Agent 自身视觉能力，不需要 API Key。
网络请求说明
所有网络请求由 Agent 在用户明确请求时触发，技能脚本不创建后台服务、守护进程或定时任务：
| 场景 | 目标 | 触发条件 |
|---|
| 高山天气 | api.open-meteo.com | 用户查询天气时 |
| 汇率换算 | api.exchangerate-api.com | 国际价格换算时 |
| 雪场发现 | overpass-api.de / nominatim.openstreetmap.org | 运行 discover 时 |
| 数据库同步 | raw.githubusercontent.com | 运行 update-db 时 |
| 实时查价 | flyai CLI | 查机票/酒店且 flyai 可用时 |
| 联网搜索 | Agent WebSearch/WebFetch | 查价、查攻略时 |
搜索策略说明
data/search_strategies.json 是搜索策略引擎，指导 agent 如何高效搜索各区域雪场的实时价格和票务信息。
数据结构
| 部分 | 内容 | 更新频率 |
|---|
region_strategies | 11 个区域策略（关键词模板、flyai 参数、优先级） | 事件驱动，几乎不需要更新 |
official_channels | 16 个中国头部雪场官方微信公众号名称 | 季度复核（90 天） |
fliggy_platform | 飞猪平台关键词模板 | 每年雪季前（9 月）验证 |
区域覆盖
11 个策略覆盖 161 个区域、822/854 座雪场（96.3%），剩余 32 个由 default 策略兜底。
维护方式
运行 python3 tools/strategy_maint.py 进行维护：
| 命令 | 功能 |
|---|
check | 检查数据健康度（覆盖率、必填字段、空关键词、复核超期） |
review | 交互式季度复核（逐个验证微信公众号名称） |
add-channel | 添加新的官方渠道 |
report | 生成维护报告到 docs/strategies_maintenance_report.md |
复核状态记录在 official_channels._verification_status 字段，格式为 created_YYYY-MM-DD_next_review_YYYY-MM-DD。运行 check 时会自动计算是否超期。
