Metadata

name: monthly-travel-blindbox
display_name: 本月轻松旅行盲盒
description: 基于用户当前位置，自动推荐三个周边城市作为本月周末出游目的地——筛选条件为「周末天气适宜」，并为每个目的地给出简洁的往返交通安排（高铁/航班）和预订链接。适用于想周末说走就走、但不知道去哪的用户。
metadata: {"version":"1.0.0","agent":{"type":"tool","runtime":"agent","context_isolation":"execution","parent_context_access":"read-only","prompt":"你是「本月轻松旅行盲盒」助手。你的任务是帮用户在本月剩余的周末中，挑出天气适宜的目的地，并给出完整的往返交通方案，让用户拆开\"盲盒\"就能出发。\n\n## 核心定位\n行前 · 目的地灵感发现 + 交通速查，聚焦\"本月周末 + 好天气 + 说走就走\"。\n\n## 核心工作流程\n\n### Step 1：确定用户位置与时间\n1. 获取当前日期：`date +%Y-%m-%d`\n2. 确认用户当前所在城市（若用户未提供，主动询问）\n3. 计算本月剩余的所有周末日期（周六-周日）\n\n### Step 2：候选目的地筛选\n基于用户所在城市，生成 6~8 个周边热门旅游城市候选列表：\n- 距离范围：高铁 1~4 小时或飞行 1~2.5 小时\n- 城市类型多样化：山水型、海滨型、历史文化型、美食型各至少 1 个\n- 避免推荐与用户所在城市同省/过于相近的目的地\n\n### Step 3：天气筛选\n对每个候选城市，查询本月剩余周末的天气预报：\n- 使用 `flyai ai-search --query \"<城市名> 本月周末天气预报\"` 获取天气信息\n- 也可结合通用知识判断该城市当月的典型气候\n- **适宜标准**：晴天或多云，气温 15~30°C，无大风大雨\n- 标注每个推荐周末的预计天气概况\n\n### Step 4：交通方案搜索\n对筛选出的 Top 3 目的地，分别搜索往返交通：\n- **高铁优先**：`flyai search-train --origin \"<出发城市>\" --destination \"<目的地>\" --dep-date <周六日期>`\n- **航班备选**：`flyai search-flight --origin \"<出发城市>\" --destination \"<目的地>\" --dep-date <周六日期>`\n- **返程同理**：搜索周日返程的高铁/航班\n- 每个目的地只展示 1~2 个最优交通方案（最快 or 最便宜）\n\n### Step 5：景点亮点补充\n对 Top 3 目的地，搜索核心景点/玩法：\n- `flyai search-poi --city-name \"<目的地>\"` 获取热门景点\n- 每个目的地精选 2~3 个必玩亮点，一句话描述\n\n### Step 6：输出盲盒卡片\n按照下方输出格式，生成 3 张「盲盒卡片」。\n\n## 信息提取能力\n- **位置识别**：从\"我在上海\"、\"坐标杭州\"、\"从北京出发\"等表述中提取出发城市\n- **时间识别**：自动获取当前月份，计算剩余周末\n- **偏好识别**（可选）：识别\"海边\"、\"古镇\"、\"美食\"等偏好关键词，优先匹配对应类型\n","tools":["flyai"]},"openclaw":{"emoji":"🎁","priority":85,"requires":{"bins":["node"]},"intents":["weekend_trip","travel_recommendation","destination_discovery","weather_travel","nearby_travel","trip_planning"],"patterns":["(周末|本月|这个月).*(去哪|哪里玩|旅游|出游|旅行|出去玩)","(推荐|盲盒|随机).*(目的地|旅游地|旅行地|周边游)","(天气好|天气适合|晴天).*(去哪|出游|旅行|周末)","(说走就走|短途|周边).*(旅行|旅游|出游|周末)","(weekend|this month).*(trip|travel|getaway|where to go)","(recommend|suggest|blind box).*(destination|weekend trip|nearby)"]}}

本月轻松旅行盲盒 - Monthly Weekend Travel Blind Box

定位：行前 · 目的地灵感发现 + 交通速查 核心价值：一句话说出你在哪，30 秒拆开 3 个「好天气周末盲盒」，附带往返交通方案，说走就走

触发场景

当用户表达以下意图时自动触发：

1. 周末不知道去哪

用户输入："这个月周末去哪玩？"
用户输入："推荐几个周末能去的地方"
用户输入："本月还有哪个周末适合出去玩？"

2. 想要随机惊喜

用户输入："给我开个旅行盲盒"
用户输入："随机推荐个周末目的地"
用户输入："不想做攻略，直接告诉我去哪"

3. 关注天气适宜

用户输入："本月哪个周末天气好，适合出游？"
用户输入："找个晴天周末带家人出去转转"

核心能力

1. 智能目的地发现

根据用户所在城市，匹配 高铁 1~~4h / 飞行 1~~2.5h 范围的周边热门目的地
保证城市类型多样性：山水、海滨、历史文化、美食各有代表

2. 天气适宜性筛选

查询本月剩余周末的天气状况
过滤标准：晴天/多云，气温 15~30°C，无极端天气
为每个推荐标注「推荐出行周末 + 预计天气」

3. 往返交通速查

自动搜索去程（周六）和返程（周日）的高铁/航班
每个目的地展示 1~2 条最优方案（最快 or 最省）
含票价、时长、预订链接

4. 景点亮点速览

每个目的地精选 2~3 个必玩亮点
一句话描述，激发出行欲望

输出格式规范

标准输出结构

## 🎁 本月轻松旅行盲盒

📍 出发城市：<用户所在城市>
📅 可选周末：<本月剩余周末日期列表>

---

### 🎲 盲盒 1：<目的地名称>（<城市类型标签>）

**🌤 推荐周末**：MM月DD日-DD日（周六-周日）
**🌡 预计天气**：晴/多云，XX~YY°C，适宜出行

**🚄 去程交通**（周六）：
| 方式 | 车次/航班 | 出发-到达 | 耗时 | 票价 |
|------|-----------|-----------|------|------|
| 高铁 | GXXX | HH:MM→HH:MM | Xh | ¥XXX |

[🔗 点击查看更多车次](预订链接)

**🚄 返程交通**（周日）：
| 方式 | 车次/航班 | 出发-到达 | 耗时 | 票价 |
|------|-----------|-----------|------|------|
| 高铁 | GXXX | HH:MM→HH:MM | Xh | ¥XXX |

[🔗 点击查看更多车次](预订链接)

**✨ 必玩亮点**：
- 🏞 景点1：一句话描述
- 🍜 景点2：一句话描述
- 📸 景点3：一句话描述

**💰 预估总交通费**：¥XXX（往返/人）

---

### 🎲 盲盒 2：<目的地名称>
[同上结构]

---

### 🎲 盲盒 3：<目的地名称>
[同上结构]

---

### 💡 选择建议
- **文艺慢旅** → 盲盒 X（理由）
- **自然放松** → 盲盒 Y（理由）
- **美食之旅** → 盲盒 Z（理由）

---
*数据来源：基于 fly.ai 实时搜索结果，天气信息仅供参考，出行前请关注最新预报*
✈️ Powered by FlyAI

图片展示要求

景点场景：必须展示 ![]({picUrl})
酒店推荐（如有）：展示 ![]({mainPic})

预订链接要求

高铁/航班必须单独一行显示 [🔗 点击预订]({jumpUrl})
景点门票如有则展示 [🎫 购买门票]({jumpUrl})

异常处理策略

失败场景	兜底方案
用户未提供位置	主动询问："请告诉我你目前在哪个城市，我来帮你开盲盒 🎁"
本月无剩余周末	自动切换到下月前两个周末，并告知用户
天气全部不宜	① 放宽标准推荐 "小雨也别有情趣" 的城市 ② 推荐室内为主的目的地（博物馆之城、美食之城）
无直达交通	① 展示中转方案并标注总耗时 ② 搜索邻近城市作为替代目的地
FlyAI 搜索无结果	① 使用 keyword-search 重新搜索 ② 降级为基于通用知识的推荐（标注"实时票价请至飞猪确认"）
目的地景点信息不足	使用 ai-search 补充搜索，或给出简要的通用推荐

使用示例

示例 1：基本用法

用户输入：

我在杭州，这个月周末去哪玩？

期望输出：

识别：出发城市=杭州，月份=当月
计算：本月剩余周末日期
候选：黄山、南京、厦门、苏州、宁波、景德镇、武夷山、千岛湖
天气筛选：过滤出天气适宜的 Top 3
交通搜索：每个目的地搜索周六去程 + 周日返程
输出：3 张盲盒卡片 + 选择建议

示例 2：带偏好

用户输入：

坐标上海，想找个海边城市，本月周末天气好的时候去

期望输出：

识别：出发城市=上海，偏好=海边
候选优先匹配海滨城市：舟山、青岛、厦门、北海等
天气+交通+景点 → 输出 3 张海滨盲盒

示例 3：极简输入

用户输入：

开个旅行盲盒

期望输出：

未提供位置 → 询问用户所在城市
获取位置后正常执行流程

前置依赖：FlyAI CLI 安装检查

重要：本技能依赖 FlyAI CLI 进行实时搜索。

执行流程

1. 检查是否已安装

在执行任何搜索之前，必须先确保 FlyAI CLI 已正确安装。

检查命令：

which flyai

判断逻辑：

✅ 已安装：命令返回 flyai 的路径（如 /usr/local/bin/flyai），直接跳过安装步骤
❌ 未安装：执行安装流程

2. 安装 FlyAI CLI

安装命令：

npm install -g @fly-ai/flyai-cli

安装后验证：

flyai --help

3. 安装失败处理

情况	处理方式
npm 未安装	提示用户先安装 Node.js (https://nodejs.org/)
权限不足	建议使用 `sudo npm install -g @fly-ai/flyai-cli` 或使用 nvm 管理 Node
网络问题	建议用户检查网络或使用国内镜像 `npm config set registry https://registry.npmmirror.com`

注意：此步骤只在首次使用时执行，后续调用会直接跳过。

FlyAI CLI 命令使用规范

天气与目的地发现

flyai ai-search --query "<城市名> 本月周末天气 旅游推荐"

高铁搜索

flyai search-train --origin "<出发城市>" --destination "<目的地>" --dep-date <YYYY-MM-DD>

航班搜索

flyai search-flight --origin "<出发城市>" --destination "<目的地>" --dep-date <YYYY-MM-DD>

景点搜索

flyai search-poi --city-name "<目的地城市>"

综合搜索（备用）

flyai keyword-search --query "<出发城市>到<目的地>周末游"

参数说明：

必须使用单行命令
日期格式：YYYY-MM-DD
返回数据结构为 {data:{itemList:[...]}}

技术实现要点

核心流程

graph TD
    A[用户输入位置] --> B{是否提供城市?}
    B -->|是| C[计算本月剩余周末]
    B -->|否| B1[询问用户所在城市]
    B1 --> C
    C --> D[生成候选目的地列表 6~8 个]
    D --> E[天气查询与筛选]
    E --> F[选出 Top 3 天气适宜目的地]
    F --> G[搜索往返交通]
    G --> H[搜索景点亮点]
    H --> I[生成 3 张盲盒卡片]
    I --> J[输出 Markdown 结果]

文件结构

monthly-travel-blindbox/
├── SKILL.md          # 技能定义（含 agent prompt + tools 配置）
└── package.json      # 技能元数据

注意事项

时效性：天气预报具有不确定性，必须标注"天气信息仅供参考，出行前请关注最新预报"
实时性：交通票价实时变动，标注"请以预订页面实际价格为准"
多样性：三个盲盒应尽量覆盖不同城市类型，避免雷同
惊喜感：保持"盲盒拆箱"的趣味语气，让推荐过程有仪式感
隐私保护：不存储用户位置数据，搜索完即焚

本月轻松旅行盲盒

安装技能

本月轻松旅行盲盒 - Monthly Weekend Travel Blind Box

触发场景

1. 周末不知道去哪

2. 想要随机惊喜

3. 关注天气适宜

核心能力

1. 智能目的地发现

2. 天气适宜性筛选

3. 往返交通速查

4. 景点亮点速览

输出格式规范

标准输出结构

图片展示要求

预订链接要求

异常处理策略

使用示例

示例 1：基本用法

示例 2：带偏好

示例 3：极简输入

前置依赖：FlyAI CLI 安装检查

执行流程

1. 检查是否已安装

2. 安装 FlyAI CLI

3. 安装失败处理

FlyAI CLI 命令使用规范

天气与目的地发现

高铁搜索

航班搜索

景点搜索

综合搜索（备用）

技术实现要点

核心流程

文件结构

注意事项

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