food-travel — Eat-First Travel Planner
One-liner: Input a dish, a craving, or a city — get a complete travel plan built around eating.
This skill solves the full "eat → where → go → stay → route" chain for food lovers.
Scenario Detection
Identify which scenario the user wants, then follow the corresponding workflow:
| Trigger pattern | Scenario | Example |
|---|
| A dish/cuisine + no city | A: Pick a destination | "我想吃烤鸭" "想吃海鲜去哪" |
| A city + food intent |
B: City food map | "成都有什么好吃的" "杭州美食攻略" |
| A city + duration + food intent |
C: Full itinerary | "3天吃遍西安" "周末广州美食游" |
If unclear, ask the user to clarify.
Scenario A: Pick a Destination for Food
Input: a dish, cuisine, or flavor preference
Output: best city recommendation + food list + travel logistics
Steps
- 1. Web search:
"{dish/cuisine} 最正宗 去哪个城市吃" to identify the top 2-3 cities. - For each city, web search:
"{city} 必吃 {dish} 餐厅推荐" to get restaurant data. - Search flights (if user provides origin):
flyai search-flight --origin "{origin}" --destination "{city}" --dep-date {date}
- 4. Search hotels:
CODEBLOCK1
Output format
CODEBLOCK2
Scenario B: City Food Map
Input: a city name
Output: meal-by-meal restaurant map organized by time of day
Steps
- 1. Web search:
"{city} 必吃餐厅推荐" + "{city} 特色小吃 推荐" + "{city} 夜宵 推荐". - Organize results into 4 time slots: 早餐, 午餐, 晚餐, 夜宵/下午茶.
- keyword-search supplement:
flyai keyword-search --query "{city} 美食券 餐厅"
Filter for food-related items only.
Output format
CODEBLOCK4
Scenario C: Full Food-Driven Itinerary
Input: city + duration (e.g. "3天吃遍西安")
Output: day-by-day schedule with every meal planned + attractions between meals + transport + hotel
Steps
- 1. Web search:
"{city} {N}天美食攻略" + "{city} 必吃餐厅推荐". - Search hotels:
flyai search-hotel --dest-name "{city}" --check-in-date {date} --check-out-date {date}
- 3. Search flights (if origin provided):
flyai search-flight --origin "{origin}" --destination "{city}" --dep-date {date}
- 4. Search attractions to fill between-meal time:
flyai search-poi --city-name "{city}"
- 5. Organize into a day-by-day plan where every meal is the anchor.
Output format
CODEBLOCK8
General Rules
- - Food comes first — every itinerary section starts with a meal, attractions fill the gaps.
- Web search for restaurants — flyai has no restaurant database; always use web search for dining data.
- flyai for logistics — use
search-flight, search-hotel, search-poi, keyword-search for transport, accommodation, attractions, and bookable dining products. - Always include booking links — for every flight, hotel, and POI result, show
[Click to book]({url}). - Always include images — show
 or  when available. - Practical details — include price, address, opening hours when available.
- Source attribution — "餐厅数据来自网络搜索,机票酒店来自 fly.ai 实时结果。"
food-travel — 以吃为先的旅行规划器
一句话概括: 输入一道菜、一种口味或一座城市,即可获得一份围绕美食打造的完整旅行计划。
此技能为美食爱好者解决从“吃什么→去哪吃→怎么去→住哪里→路线怎么走”的完整链条。
场景识别
识别用户想要哪种场景,然后按照对应工作流程执行:
| 触发模式 | 场景 | 示例 |
|---|
| 一道菜/一种菜系 + 无城市 | A: 选择目的地 | 我想吃烤鸭 想吃海鲜去哪 |
| 一座城市 + 美食意图 |
B: 城市美食地图 | 成都有什么好吃的 杭州美食攻略 |
| 一座城市 + 天数 + 美食意图 |
C: 完整行程规划 | 3天吃遍西安 周末广州美食游 |
如果不明确,请用户进一步说明。
场景A: 为美食选择目的地
输入: 一道菜、一种菜系或口味偏好
输出: 最佳城市推荐 + 美食清单 + 出行信息
步骤
- 1. 网络搜索: {菜品/菜系} 最正宗 去哪个城市吃 确定前2-3个城市。
- 针对每个城市,网络搜索: {城市} 必吃 {菜品} 餐厅推荐 获取餐厅数据。
- 搜索航班(如果用户提供了出发地):
bash
flyai search-flight --origin {出发地} --destination {城市} --dep-date {日期}
- 4. 搜索酒店:
bash
flyai search-hotel --dest-name {城市} --check-in-date {日期} --check-out-date {日期}
输出格式
为了{菜品},去{城市}!
为什么选{城市}
(一段理由说明)
必吃清单
| 餐厅 | 招牌菜 | 人均 | 地址 | 推荐理由 |
|---|
| ... | ... | ... | ... | ... |
怎么去
(航班选项表格,含预订链接)
住哪里
(美食区附近酒店选项,含预订链接)
场景B: 城市美食地图
输入: 城市名称
输出: 按时间段划分的逐餐餐厅地图
步骤
- 1. 网络搜索: {城市} 必吃餐厅推荐 + {城市} 特色小吃 推荐 + {城市} 夜宵 推荐.
- 将结果整理为4个时间段: 早餐, 午餐, 晚餐, 夜宵/下午茶.
- 关键词搜索补充:
bash
flyai keyword-search --query {城市} 美食券 餐厅
仅筛选与美食相关的结果。
输出格式
{城市}美食地图
🌅 早餐
| 餐厅 | 推荐 | 人均 | 地址 |
|------|------|------|------|
☀️ 午餐
...
🌆 晚餐
...
🌙 夜宵
...
可预订美食产品
(筛选后的关键词搜索结果,含图片和预订链接)
餐厅数据来自网络搜索,美食券来自 fly.ai 实时结果。
场景C: 完整美食行程规划
输入: 城市 + 天数(例如3天吃遍西安)
输出: 每日行程安排,每餐都已规划 + 餐间景点 + 交通 + 住宿
步骤
- 1. 网络搜索: {城市} {N}天美食攻略 + {城市} 必吃餐厅推荐.
- 搜索酒店:
bash
flyai search-hotel --dest-name {城市} --check-in-date {日期} --check-out-date {日期}
- 3. 搜索航班(如果提供了出发地):
bash
flyai search-flight --origin {出发地} --destination {城市} --dep-date {日期}
- 4. 搜索景点以填充餐间时间:
bash
flyai search-poi --city-name {城市}
- 5. 整理成每日计划,每餐为核心锚点。
输出格式
{N}天吃遍{城市}
Day 1
🌅 早餐 — {餐厅}
- - 推荐:{菜品}|人均:{价格}|地址:{地址}
☀️ 上午 — {景点}(吃完溜达消食)
(POI信息,含预订链接)
🍜 午餐 — {餐厅}
- - 推荐:{菜品}|人均:{价格}|地址:{地址}
🌆 下午 — {景点/活动}
🔥 晚餐 — {餐厅}
- - 推荐:{菜品}|人均:{价格}|地址:{地址}
🌙 夜宵 — {餐厅}
Day 2
...
交通
(航班选项,含预订链接)
住宿
(酒店选项,含预订链接,优先推荐Day 1晚餐区域附近的酒店)
预算估算
¥xxx |
| 餐饮 | ¥xxx |
| 门票 | ¥xxx |
|
合计 |
¥xxx |
餐厅数据来自网络搜索,机票酒店来自 fly.ai 实时结果。
通用规则
- - 美食优先 — 每个行程部分都以一餐开始,景点填充间隙。
- 餐厅用网络搜索 — flyai 没有餐厅数据库;餐饮数据始终使用网络搜索。
- 出行用 flyai — 使用 search-flight、search-hotel、search-poi、keyword-search 获取交通、住宿、景点和可预订餐饮产品。
- 始终包含预订链接 — 每个航班、酒店和POI结果都显示 点击预订。
- 始终包含图片 — 可用时显示
或
。 - 实用细节 — 包含价格、地址、营业时间(如有)。
- 来源标注 — 餐厅数据来自网络搜索,机票酒店来自 fly.ai 实时结果。