- name
- coffee-prices
- description
- Fetch and compare mainstream coffee prices (latte, americano, etc.) from major chains like Starbucks, Luckin, and Cotti for a given Chinese city and output them as a table. Use when the user wants current city coffee pricing benchmarks or brand comparisons.
Coffee Prices by City
获取当前城市主流连锁品牌咖啡（如星巴克、瑞幸、库迪等）的代表性品类（拿铁、美式等）价格，并以表格形式输出，方便横向对比。
⚠️ 说明：本技能内置的是按城市分级的「参考价」，适合作为对比和定价参考，不保证与每家门店实时售价完全一致。需要严谨财务/报销场景时，请以官方 App 或点单小程序为准。
能力概览
- 按城市查看咖啡价格：输入城市名（如「上海」「北京」「成都」），获取该城市的主流品牌咖啡参考价。
- 多品牌对比：支持星巴克、瑞幸、库迪，可扩展更多品牌。
- 多品类对比：默认包含拿铁、美式、卡布奇诺、摩卡等常见品类。
- 多种输出格式：支持 Markdown 表格（适合在对话中直接查看）、JSON、CSV。
- 自动推断城市（可选）：未显式传入城市时，尝试通过 IP 定位推断当前城市。
快速开始
1. 在本地安装依赖
pip install -r requirements.txt2. 指定城市查询（推荐）
python3 scripts/coffee_prices.py \
--city "上海" \
--brands starbucks,luckin,cotti \
--drinks latte,americano,cappuccino,mocha \
--output markdown3. 使用当前城市（IP 自动推断）
python3 scripts/coffee_prices.py --output markdown4. 以 JSON / CSV 形式输出（便于后续加工）
# JSON
python3 scripts/coffee_prices.py --city "北京" --output json
# CSV
python3 scripts/coffee_prices.py --city "深圳" --output csv > coffee_prices_sz.csv参数说明
脚本入口：scripts/coffee_prices.py
--city：城市名称（中文），如上海、北京、成都。
- 省略时，脚本会尝试： 1. 读取环境变量 OPENCLAW_CITY 2. 通过 IP 定位接口自动推断当前城市
--brands：要查询的品牌，逗号分隔。支持值：
- starbucks（星巴克） - luckin（瑞幸） - cotti（库迪） - 默认：starbucks,luckin,cotti
--drinks：要查询的咖啡品类，逗号分隔。支持值：
- latte（拿铁） - americano（美式） - cappuccino（卡布奇诺） - mocha（摩卡） - 默认：latte,americano,cappuccino,mocha
--output：输出格式：
- markdown（默认）：Markdown 表格 - json：结构化 JSON - csv：逗号分隔表格数据
输出示例（Markdown 表格）
示例命令：
python3 scripts/coffee_prices.py --city "上海" --output markdown示例输出：
| 品牌 | 品牌英文 | 城市 | 品类 | 参考价格(元) |
| ---- | -------- | ---- | ---- | ------------ |
| 星巴克 | starbucks | 上海 | 拿铁 | 38.0 |
| 星巴克 | starbucks | 上海 | 美式 | 32.0 |
| 瑞幸 | luckin | 上海 | 拿铁 | 24.0 |
| 瑞幸 | luckin | 上海 | 美式 | 20.0 |
| 库迪 | cotti | 上海 | 拿铁 | 22.0 |
| 库迪 | cotti | 上海 | 美式 | 18.0 |真实输出会根据城市「分级系数」做轻微上/下浮动，反映一线/二线/三线城市的价格差异。
城市分级与价格逻辑
脚本内置一个简单的 城市分级 + 价格系数模型：
- 一线城市（tier1）：如北京、上海、深圳、广州、杭州等，价格系数略高
- 二线城市（tier2）：默认档位
- 三线及以下（tier3）：价格系数略低
每个品牌有一套「全国基础价」，根据城市档位乘以不同系数后，得到该城市的参考价。 如果城市未出现在内置城市列表中，会按照二线城市处理。
你可以直接修改scripts/coffee_prices.py中的CITY_TIERS和BASE_PRICES，替换为你自己调研的更精确价格，或者接入官方 API / 爬虫逻辑。
在 OpenClaw 中使用
- 技能名称：
coffee-prices - 推荐触发描述：
- 「帮我看下上海星巴克/瑞幸/库迪一杯拿铁和美式大概多少钱，并做成表格」 - 「对比一下北京和成都的星巴克咖啡价格」 - 「给我一份当前城市主流连锁咖啡价格表，方便做定价参考」
推荐由 Agent 调用脚本时：
- 优先从对话中抽取城市信息（如「上海」「北京」）；如果没有，则调用脚本让其自动推断城市。
- 默认查询
starbucks,luckin,cotti三个品牌，latte,americano,cappuccino,mocha四个品类。 - 选择
markdown输出，并直接将表格返回给用户。
限制与注意事项
- 价格为参考价：并非实时抓取官方价格，仅按城市分级对基础价做调整。
- 品牌/品类可扩展：可以在脚本中补充更多品牌（Manner、Seesaw 等）和更多品类。
- 网络依赖（自动定位）：自动通过 IP 推断城市时，需要可以访问外网（
https://ipinfo.io/json）；在离线或受限网络环境下，请显式传入--city。
如果你需要我进一步根据你调研的真实价格数据，把 BASE_PRICES 改成真实价格表，或者增加新的品牌/品类，可以直接在对话中提供数据（可以是表格或 JSON），我会帮你改好脚本和文档。