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flyai-monthly-travel-blindbox飞爱月游盲盒

Agent Skill

flyai-monthly-travel-blindbox 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,681

周安装

114

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

939
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:flyai-monthly-travel-blindbox(飞爱月游盲盒)
来源仓库:https://github.com/osrange/flyai-monthly-travel-blindbox
安装命令:
openclaw skills install flyai-monthly-travel-blindbox
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install flyai-monthly-travel-blindbox

简介

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。

SKILL.md

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
|
tools
openclaw
emoji
\F381
priority
85
requires
bins
intents
patterns

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

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

80.41%
按下载量换算755

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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