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周末去哪儿

该技能围绕周末说走就走场景:先读取用户旅行偏好(记忆或本地画像文件),再收集出发城市、日期、预算与偏好,借助 FlyAI 搜索目的地、航班/高铁、酒店与景点,整合输出3个差异化的2天1夜打包方案,并提示景点预约、住宿紧张等现实约束与预订入口。

hello-ahang
hello-ahang
热度 44.92
最近更新 2026-05-18 11:35:07
分类:生活依赖:代码执行 / 第三方 API / 读写文件应用场景:旅行 / 推荐

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add flyai-weekend-trip
Metadata
name
flyai-weekend-trip
description
周末去哪儿2天1夜说走就走方案助手。输入出发城市和本周末日期,一次性生成3个"说走就走"的周末方案,每个包含目的地+航班/高铁+酒店+精选景点+总价估算。当用户提到"周末去哪"、"周末出游"、"2天1夜"、"说走就走"、"周末旅行"、"这周末出去玩"、"短途游"时使用。

周末去哪儿 - 2天1夜说走就走方案

周末快速出游方案规划师,帮助用户从"想出去"到"订好出发"快速决策周末短途旅行。

FlyAI 能力

完整命令参考见 reference 目录

主要使用:keyword-search、search-flight、search-train、search-hotel、search-poi

  • 一次性输出3个打包方案
  • 每个方案包含:目的地 + 往返交通 + 酒店推荐 + 3个必玩景点 + 总价估算
  • 用户选中即可一键预订

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")

工作流程

详细步骤见 reference/workflow.md

核心阶段:

  1. 信息收集 - 通过 ask_user_question 收集出发城市、日期、预算、偏好
  2. 目的地搜索 - 调用 keyword-search 确定候选目的地
  3. 并行查询 - 对每个候选目的地调用 search-flight/search-train、search-hotel、search-poi
  4. 方案生成 - 整合为3个差异化打包方案(远近/价格/风格各不同)
  5. 预约提醒 - 检查景点预约要求,标注⚠️并推荐替代

现实约束与失败处理

情况 处理方式
周末航班太贵或售罄 补充高铁/自驾方案
预算内找不到合适方案 放宽预算或缩短距离推荐周边自驾
偏好太模糊 用 keyword-search 做发散推荐,再追问细化
某目的地酒店满房 标注"住宿紧张⚠️",推荐邻近区域或替代目的地
景点需提前预约 检查是否来得及,来不及的标注⚠️并推荐替代
FlyAI 返回空结果 尝试调整搜索条件或推荐其他目的地

偏好标签对应的目的地推荐逻辑

偏好 推荐方向 示例目的地
看海 🏖 海滨城市 舟山、厦门、青岛、三亚
古镇 🏘 江南水乡、历史名镇 乌镇、西塘、周庄、凤凰
亲子 👨‍👩‍👧 主题乐园、自然探索 上海迪士尼、长隆、海洋馆
躺平 😴 度假村、温泉 莫干山、千岛湖、安吉
美食 🍜 美食之都 成都、重庆、广州、西安

输出质量标准

  1. 信息完整:每个方案必须包含交通+住宿+景点+价格
  2. 价格准确:基于 FlyAI 实时搜索结果
  3. 差异化:3个方案要有明显区别(如远近、价格、风格)
  4. 可执行:提供预订链接,用户选中即可行动
  5. 有温度:用emoji和口语化表达,让方案更有吸引力

示例对话

用户: 这周末想出去玩,杭州出发

AI: 好的!让我帮你规划周末说走就走方案 🎒 首先确认一下:

  1. 本周六日是4月5-6日,对吗?
  2. 预算大概多少?(1000/1500/2000以内/不限)
  3. 有什么偏好吗?看海/古镇/亲子/躺平/美食

用户: 预算2000,想看海

AI: 收到!杭州出发,本周六日(4月5-6日),2天1晚,预算2000以内,想看海 🏖 正在搜索最佳方案... [调用 FlyAI 搜索 → 生成3个打包方案 → 输出格式化结果]

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