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智能旅行规划决策专家 基于结构化约束推理的旅行决策系统,通过本地HTML表单收集需求、生成分层目的地推荐,并输出可预订级行程HTML,支持增量重规划与多层级验证。 使用说明 核心用法 Travel Buddy 是一款面向复杂旅行决策的结构性规划技能,采用约束驱动的工作流设计。用户通过本地HTML表单完成一次性档案建立与行程信息采集,系统根据输入自动判断工作模式:从完全开放的目的地探索(Discovery)、到限定范围的约束探索(Constrained Discovery)、再到确定目的地的详细行程构建(Construction),以及变更约束后的增量重规划(Incremental Replanning)。 技能强调分离稳定推理与易变事实——所有票价、可用性、天气、入境规则等动态信息必须通过工具或实时网络研究获取,禁止凭记忆呈现过时信息。每个关键推荐需标注为"估算"、"已研究当前信息(含来源/日期)"或"用户确认"。 输出为自包含的响应式HTML页面,包含逐日路线、住宿、活动、预算明细及可直接打开的预订链接,所有地图坐标强制使用经纬度而非文字标签以避免地理编码错误。系统通过七层验证机制(五个事实域+两个离线审计器)确保输出质量。 显著优点 决策结构化:明确区分硬性约束与偏好,避免将不可行的目的地强行纳入排名;在硬过滤阶段即排除不合规选项,节省后续研究成本。 本地化优先:采用本地HTML表单与用户工作空间存储,默认不将敏感档案数据放入共享云服务;护照/居留状态仅以分类标识存储,绝不收集证件号码、图片或精确地址。 研究预算控制:内置严格的搜索配额管理(可行性域约15次、设计域约8次、验证域约10次),防止代理会话配额耗尽导致验证阶段无网络可用;强制先问"否决性问题"(是否已持签证、日期是否固定、是否已预订),避免对已知条件进行冗余研究。 区域服务适配:根据目的地市场自动选择地图与预订平台(如中国大陆默认使用高德地图而非Google Maps),不假设全球服务商在所有国家有效,也不推荐VPN等规避手段。 可审计的输出:每个预订链接均标注来源、检查日期及访问状态(可用/有限/未知);所有外向按钮的命名提供商必须与实际URL打开的域名匹配,防止误导性跳转。 增量重规划:日期变更通过专用脚本处理,自动重新计算受影响的住宿窗口、预订字段及日期键值信息,同时标记需重新验证的 prose 内容,避免手工编辑导致的星期偏移错误。 潜在缺点与局限性 技术门槛较高:依赖本地Python环境初始化工作空间、执行CLI脚本,对非技术用户不够友好;虽提供聊天回退模式,但功能受限。 重验证负担:完整验证需消耗约700k tokens(轻量 tier 约300k),复杂行程可能触及成本上限;验证门要求严格,未通过一致性/完整性审计的输出无法交付。 实时数据依赖:若缺乏MCP/API/网络研究能力,技能会明确标记信息为"未验证"并提供范围估算,这可能导致输出携带较多不确定性标注。 中文场景适配:虽支持中文界面输出,但部分国际预订平台(如Booking.com)在中国大陆访问受限,需用户自行确认网络环境。 不直接完成交易:技能仅生成"可预订级"页面,所有实际预订仍需用户自行在链接平台完成,不代用户登录、支付或加入购物车。 适合的目标群体 独立旅行者:有明确预算与时间约束,但需要专业协助进行目的地比较与行程优化的个人或小团体。 跨境行程规划者:涉及签证/入境复杂度、多国路线、不同区域服务市场(如中欧铁路+地中海邮轮组合)的旅行者。 细节敏感型用户:重视行程可执行性,需要验证开放时间、步行距离、饮食禁忌等硬性约束的旅行者。 技术接受度中高的用户:能够或愿意使用本地CLI工具、理解JSON/HTML输出格式的用户。 使用风险 性能与配额风险:研究代理若未受控可能耗尽会话级网络配额,导致验证阶段无法完成事实核查;必须严格遵守每域代理数量上限(单目的地一周行程:可行性≈3、设计≈3、验证5域+2审计)。 坐标与地理编码风险:历史上最严重的缺陷是将显示标签(如"酒店(拉斯坎特拉斯海滨)")误写入地图URL参数,导致坐标解析至错误大陆;现强制使用经纬度坐标并声明坐标顺序规范(Google lat,lon;高德 lon,lat,name)。 日期敏感性风险:行程中几乎所有事实(开放时间、市场日、闭馆日)均与星期绑定,手工调整日期极易引入off-by-one错误;必须使用replan_trip.py脚本处理日期变更。 验证状态过期风险:日期变更后的计划仍携带旧验证标记,必须重新运行完整验证;使用--unverified保存的计划会在页面顶部显示"未事实核查"横幅,不可误作为可直接预订的输出。 预订链接失效风险:外向链接依赖第三方平台状态,脚本检查仅捕获4xx/5xx错误,无法检测平台侧的搜索结果变化或价格变动;用户需自行确认最终预订页面的有效性。 原始说明 travel-buddy: decide where to go first, then hand you an itinerary you can actually book
智能旅行规划决策专家
基于结构化约束推理的旅行决策系统,通过本地HTML表单收集需求、生成分层目的地推荐,并输出可预订级行程HTML,支持增量重规划与多层级验证。
Travel Buddy 是一款面向复杂旅行决策的结构性规划技能,采用约束驱动的工作流设计。用户通过本地HTML表单完成一次性档案建立与行程信息采集,系统根据输入自动判断工作模式:从完全开放的目的地探索(Discovery)、到限定范围的约束探索(Constrained Discovery)、再到确定目的地的详细行程构建(Construction),以及变更约束后的增量重规划(Incremental Replanning)。
技能强调分离稳定推理与易变事实——所有票价、可用性、天气、入境规则等动态信息必须通过工具或实时网络研究获取,禁止凭记忆呈现过时信息。每个关键推荐需标注为"估算"、"已研究当前信息(含来源/日期)"或"用户确认"。
输出为自包含的响应式HTML页面,包含逐日路线、住宿、活动、预算明细及可直接打开的预订链接,所有地图坐标强制使用经纬度而非文字标签以避免地理编码错误。系统通过七层验证机制(五个事实域+两个离线审计器)确保输出质量。
replan_trip.py脚本处理日期变更。--unverified保存的计划会在页面顶部显示"未事实核查"横幅,不可误作为可直接预订的输出。travel-buddy: decide where to go first, then hand you an itinerary you can actually book
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