盲盒游玩方案生成器（真·盲盒版）
核心理念
真正的盲盒体验：
- - 🎲 目的地随机：用户只说当前位置，自动推荐周边适合的城市
- 🚫 历史不重复：记录去过的城市，绝不重复推荐
- 🌿 行程轻松：每天只安排 1-2 个核心活动，主打随意放松
- ✨ 新奇体验：每次都去没去过的地方，保持新鲜感
核心功能
基于用户当前位置、出发日期、天数和预算，自动生成完全随机的盲盒游玩方案：
- - ✅ 自动推荐目的地：根据当前位置推荐周边适合的城市（高铁/飞机 X 小时可达）
- ✅ 历史记录管理：记录用户去过的城市，永不重复推荐
- ✅ 随机景点、美食、娱乐活动推荐（每天只安排 1-2 个核心活动）
- ✅ 宽松的每日行程安排（上午 + 下午各 1 个活动，晚上自由活动）
- ✅ 随机预算分配（住宿、餐饮、交通、娱乐）
- ✅ 随机主题风格（文化探索、美食之旅、冒险体验、休闲度假等）
- ✅ 预订后自动生成详细行程表（含具体时间、酒店地址、航班/高铁信息）
- ✅ 图文并茂的方案文档
- ✅ 第三方平台预订链接
交互流程
第一步：收集基本信息（仅需当前位置）
主动询问以下信息（如果用户未提供）：
- 1. 当前位置：「请问您现在在哪个城市？」（用于推荐周边目的地）
- 2. 出发日期：「请问您计划哪天出发？」（格式如：2026-04-15 或 下周六）
- ⚠️
重要：必须获取具体出发日期，用于查询天气、节假日、价格波动等
- 3. 游玩天数：「准备去玩几天？」（建议 2-5 天，主打轻松）
- 4. 总预算：「有多少预算？」（如"3000 元"）
第二步：查询历史记录并动态追问
查询去过的城市
在生成推荐前，
必须先查询用户的历史记录：
CODEBLOCK0
动态追问
根据已提供信息的完整度，选择性追问：
- - 如果用户没说人数：「请问是几个人出行？」（默认 1 人）
- 如果没说返程偏好：「您希望乘坐什么交通工具返程？高铁/飞机/都可以？」（用于后续预订）
- 强调盲盒特性：「我会为您推荐几个没去过的城市，最终选择哪个完全随机，这样可以吗？」
- 确认历史记录：「系统显示您去过 [城市列表]，这次不会推荐这些地方，对吗？」（如有历史记录）
第三步：智能推荐目的地
推荐策略
根据用户当前位置，推荐适合的城市（按优先级）：
- 1. 交通便利性：
- 高铁 1-4 小时可达
- 或飞机 2 小时内直达
- 优先推荐高铁圈城市
- 2. 预算匹配度：
- 根据总预算筛选合适的消费水平城市
- 确保预算充足（建议预留 20% 弹性空间）
- 3. 历史不重复：
-
严格过滤去过的城市
- 优先推荐从未去过的类型（如用户一直去江南水乡，可推荐山城或海滨）
- 4. 季节适配性：
- 春季：推荐赏花、古镇类城市
- 夏季：推荐海滨、避暑类城市
- 秋季：推荐赏叶、文化类城市
- 冬季：推荐温暖南方或冰雪类城市
- 5. 天气因素：
- 查询出发日期前后天气预报
- 避开极端天气城市
- 优先推荐晴朗或多云城市
推荐流程
- 1. 调用 flyai skill 查询：
CODEBLOCK1
- 2. 生成候选列表（5-8 个城市）：
CODEBLOCK2
- 3. 随机选择：
- 向用户展示候选列表
- 说明将随机选择最终目的地
- 或直接随机选择后公布结果
第四步：确认目的地并查询详细信息
向用户展示随机选择结果：
CODEBLOCK3
然后调用 flyai skill 查询扬州的详细信息：
- - 景点信息（开放时间、门票价格、建议游玩时长）
- 酒店住宿选项（价格、位置、评价）
- 当地美食推荐（人均消费、营业时间）
- 返程交通信息（航班/高铁时刻表、价格）
- 天气预报（根据出发日期查询）
第五步：生成轻松盲盒方案
预算自动分配规则
按以下比例随机浮动分配总预算：
- - 住宿：35-45%
- 餐饮：20-30%
- 交通：15-25%（含返程交通）
- 娱乐/景点：10-20%
轻松行程安排原则 ⭐
核心原则：每天只安排 1-2 个核心活动，其他时间自由活动
CODEBLOCK4
时间安排特点：
- - ✅ 早上不安排太早的活动（10 点后再出门）
- ✅ 每个活动预留充足时间（不赶场）
- ✅ 下午保留弹性时间（可休息可继续游玩）
- ✅ 晚上主要推荐美食，不强制安排活动
- ✅ 两天之间可能安排一天完全自由日
行程生成逻辑
- 1. 随机选择主题：从以下主题中随机选择
- 文化探索（博物馆、历史遗迹、艺术展览）
- 美食之旅（特色餐厅、小吃街、美食市场）
- 冒险体验（户外运动、主题公园、刺激活动）
- 休闲度假（公园、温泉、咖啡厅、慢生活）
- 城市漫步（地标建筑、商业街、夜景）
- 2. 每日安排结构（宽松版）：
CODEBLOCK5
- 3. 盲盒元素：
- 每天的主题随机
- 每个时段的活动从候选列表中随机选择
- 餐饮推荐包含不同价位和风格的随机组合
第五步：输出方案文档
生成 Markdown 格式文档，包含以下内容：
CODEBLOCK6
调用 flyai Skill 的方式
使用 Skill 工具调用 flyai：
CODEBLOCK7
flyai skill 会返回：
- - 景点列表及门票价格
- 酒店选项及价格区间
- 美食推荐及人均消费
- 交通方式建议
用户确认、预订与行程单生成
方案确认后开始预订
生成方案后，询问用户：
- - 「您对这套盲盒方案满意吗？」
- 「如果满意，我可以帮您逐项查询预订信息」
- 「需要我重新生成某一部分吗？」
预订流程
当用户确认要预订某个项目时：
- 1. 酒店预订：
- 调用 flyai 查询具体日期的价格和空房
- 提供预订链接
-
记录预订信息：酒店名称、地址、入住日期、退房日期、价格
- 2. 交通预订（返程）：
- 调用 flyai 查询航班/高铁时刻
- 根据用户偏好推荐 2-3 个选项
-
记录预订信息：车次/航班号、出发时间、到达时间、座位等级、价格
- 3. 景点门票：
- 查询是否需要预约
- 提供购票链接
-
记录预订信息：景点名称、日期、时间段、票价
自动生成详细行程表 ⭐
每当用户完成一个预订后，自动生成一份可打印的详细行程表：
CODEBLOCK8
行程表更新机制
每次用户完成新的预订后：
- 1. 自动更新行程表中的「已确认预订信息」部分
- 在对应日期标注「已预订」状态
- 添加确认号等关键信息
- 重新发送完整行程表给用户
如果用户要求修改：
- 1. 针对特定日期重新生成
- 替换某个景点/餐厅
- 调整预算分配比例
- 完全重新生成整套方案
- 更新行程表并重新发送
图片处理
如需为方案生成配图：
- 1. 使用
ImageGen 工具生成景点示意图 - 或使用
baoyu-article-illustrator skill 为文章添加插图
输出文件
将最终方案保存到用户工作区：
- - 文件名： INLINECODE3
- 路径： INLINECODE4
示例对话
完整流程示例
用户：我想去杭州玩 3 天，预算 2000 元
助手：好的！让我为您生成一套杭州 3 天 2000 元的盲盒游玩方案。请问您计划哪天出发呢？
用户：4 月 15 号
助手：收到！请问是几个人出行呢？
用户：一个人
助手：好的！正在为您随机生成杭州 3 天单人盲盒方案（4 月 15 日出发）...
（调用 flyai skill 查询信息）
（查询 4 月 15 日杭州天气预报）
（生成轻松的盲盒方案文档）
助手：🎁 您的杭州盲盒游玩方案已生成！
查看方案文档
这套方案主打轻松随意，每天只安排 1-2 个核心活动，留足自由时间。您对这套方案满意吗？如果满意，我可以帮您查询具体的预订信息，并在您完成预订后自动生成详细行程表。
预订后生成行程表示例
用户：酒店看起来不错，帮我查一下 4 月 15-17 日的价格
助手：好的，正在查询全季酒店西湖店 4 月 15-17 日的价格和空房情况...
（调用 flyai 查询）
助手：全季酒店西湖店 4 月 15-17 日有房：
- - 高级大床房：380 元/晚 × 2 晚 = 760 元
- 立即预订
用户：我已经订好了，确认号 123456
助手：太好了！已为您记录酒店预订信息。现在为您生成第一版详细行程表...
查看详细行程表
行程表已包含您的酒店信息和初步安排。接下来需要预订返程交通吗？您希望乘坐高铁还是飞机？
辅助脚本
scripts/budget_allocator.py
用于预算分配的辅助脚本：
CODEBLOCK9
使用方法：
CODEBLOCK10
注意事项
- 1. 必须收集出发日期：没有具体日期无法查询天气和交通，无法生成行程表
- 放松式旅行理念：强调行程不要太满，每天只安排 1-2 个核心活动
- 预算合理性：确保分配的预算在当地物价水平下可行
- 时间可行性：每日行程宽松，保留充足弹性时间
- 安全提示：提醒用户注意人身和财产安全
- 预订说明：明确告知预订链接会跳转到第三方平台
- 行程单更新：每次预订后都要及时更新并重新发送行程表
- 天气适配：根据查询到的天气预报调整室内/室外活动比例
- 返程优先：先确定返程交通时间，再安排最后一天的活动
相关资源
盲盒游玩方案生成器（真·盲盒版）
核心理念
真正的盲盒体验：
- - 🎲 目的地随机：用户只说当前位置，自动推荐周边适合的城市
- 🚫 历史不重复：记录去过的城市，绝不重复推荐
- 🌿 行程轻松：每天只安排 1-2 个核心活动，主打随意放松
- ✨ 新奇体验：每次都去没去过的地方，保持新鲜感
核心功能
基于用户当前位置、出发日期、天数和预算，自动生成完全随机的盲盒游玩方案：
- - ✅ 自动推荐目的地：根据当前位置推荐周边适合的城市（高铁/飞机 X 小时可达）
- ✅ 历史记录管理：记录用户去过的城市，永不重复推荐
- ✅ 随机景点、美食、娱乐活动推荐（每天只安排 1-2 个核心活动）
- ✅ 宽松的每日行程安排（上午 + 下午各 1 个活动，晚上自由活动）
- ✅ 随机预算分配（住宿、餐饮、交通、娱乐）
- ✅ 随机主题风格（文化探索、美食之旅、冒险体验、休闲度假等）
- ✅ 预订后自动生成详细行程表（含具体时间、酒店地址、航班/高铁信息）
- ✅ 图文并茂的方案文档
- ✅ 第三方平台预订链接
交互流程
第一步：收集基本信息（仅需当前位置）
主动询问以下信息（如果用户未提供）：
- 1. 当前位置：「请问您现在在哪个城市？」（用于推荐周边目的地）
- 2. 出发日期：「请问您计划哪天出发？」（格式如：2026-04-15 或 下周六）
- ⚠️
重要：必须获取具体出发日期，用于查询天气、节假日、价格波动等
- 3. 游玩天数：「准备去玩几天？」（建议 2-5 天，主打轻松）
- 4. 总预算：「有多少预算？」（如3000 元）
第二步：查询历史记录并动态追问
查询去过的城市
在生成推荐前，
必须先查询用户的历史记录：
python
调用历史记录管理脚本
python scripts/history
manager.py listvisited-cities --current-location [当前城市]
返回示例：
[杭州, 苏州, 南京] # 这些城市不会推荐
动态追问
根据已提供信息的完整度，选择性追问：
- - 如果用户没说人数：「请问是几个人出行？」（默认 1 人）
- 如果没说返程偏好：「您希望乘坐什么交通工具返程？高铁/飞机/都可以？」（用于后续预订）
- 强调盲盒特性：「我会为您推荐几个没去过的城市，最终选择哪个完全随机，这样可以吗？」
- 确认历史记录：「系统显示您去过 [城市列表]，这次不会推荐这些地方，对吗？」（如有历史记录）
第三步：智能推荐目的地
推荐策略
根据用户当前位置，推荐适合的城市（按优先级）：
- 1. 交通便利性：
- 高铁 1-4 小时可达
- 或飞机 2 小时内直达
- 优先推荐高铁圈城市
- 2. 预算匹配度：
- 根据总预算筛选合适的消费水平城市
- 确保预算充足（建议预留 20% 弹性空间）
- 3. 历史不重复：
-
严格过滤去过的城市
- 优先推荐从未去过的类型（如用户一直去江南水乡，可推荐山城或海滨）
- 4. 季节适配性：
- 春季：推荐赏花、古镇类城市
- 夏季：推荐海滨、避暑类城市
- 秋季：推荐赏叶、文化类城市
- 冬季：推荐温暖南方或冰雪类城市
- 5. 天气因素：
- 查询出发日期前后天气预报
- 避开极端天气城市
- 优先推荐晴朗或多云城市
推荐流程
- 1. 调用 flyai skill 查询：
从 [当前城市] 出发，[日期] 前后，[天数] 天行程，预算 [金额] 元，
推荐 5-8 个适合的周边城市，要求：
- 高铁/飞机交通便利
- 排除 [去过的城市列表]
- 包含每个城市的特色、预计花费、推荐理由
- 2. 生成候选列表（5-8 个城市）：
markdown
### 候选目的地
1.
苏州 - 园林之城（高铁 30 分钟，预计花费 1500 元）
2.
南京 - 六朝古都（高铁 1 小时，预计花费 1800 元）
3.
扬州 - 淮扬美食（高铁 1.5 小时，预计花费 1200 元）
4.
绍兴 - 鲁迅故里（高铁 1 小时，预计花费 1300 元）
5.
黄山 - 徽州文化（高铁 2 小时，预计花费 2000 元）
- 3. 随机选择：
- 向用户展示候选列表
- 说明将随机选择最终目的地
- 或直接随机选择后公布结果
第四步：确认目的地并查询详细信息
向用户展示随机选择结果：
🎁 盲盒揭晓！这次为您推荐的目的地是：扬州！
推荐理由：
- - ✅ 您从未去过扬州
- ✅ 高铁 1.5 小时直达，交通便利
- ✅ 预算范围内（预计 1200 元）
- ✅ 此时正是「烟花三月下扬州」的最佳季节
- ✅ 以淮扬美食闻名，适合放松式美食之旅
正在为您生成扬州 3 天的轻松行程...
然后调用 flyai skill 查询扬州的详细信息：
- - 景点信息（开放时间、门票价格、建议游玩时长）
- 酒店住宿选项（价格、位置、评价）
- 当地美食推荐（人均消费、营业时间）
- 返程交通信息（航班/高铁时刻表、价格）
- 天气预报（根据出发日期查询）
第五步：生成轻松盲盒方案
预算自动分配规则
按以下比例随机浮动分配总预算：
- - 住宿：35-45%
- 餐饮：20-30%
- 交通：15-25%（含返程交通）
- 娱乐/景点：10-20%
轻松行程安排原则 ⭐
核心原则：每天只安排 1-2 个核心活动，其他时间自由活动
第 X 天 [主题]
上午（10:00-12:00）：[1 个轻松活动]
中午（12:00-14:00）：[午餐推荐]
下午（14:00-17:00）：[1 个休闲活动 或 自由时间]
晚上（18:00 后）：[晚餐推荐 + 自由活动]
住宿：[推荐酒店及价格]
时间安排特点：
- - ✅ 早上不安排太早的活动（10 点后再出门）
- ✅ 每个活动预留充足时间（不赶场）
- ✅ 下午保留弹性时间（可休息可继续游玩）
- ✅ 晚上主要推荐美食，不强制安排活动
- ✅ 两天之间可能安排一天完全自由日
行程生成逻辑
- 1. 随机选择主题：从以下主题中随机选择
- 文化探索（博物馆、历史遗迹、艺术展览）
- 美食之旅（特色餐厅、小吃街、美食市场）
- 冒险体验（户外运动、主题公园、刺激活动）
- 休闲度假（公园、温泉、咖啡厅、慢生活）
- 城市漫步（地标建筑、商业街、夜景）
- 2. 每日安排结构（宽松版）：
第一天【抵达 + 适应】
上午：睡到自然醒，10 点后出门
中午：[轻松的第一餐]
下午：[一个轻松的景点，如公园或老街漫步]
晚上：[晚餐推荐] + 自由活动
第二天【核心体验】
上午：[一个主要景点，10:00-12:00]
中午：[特色午餐]
下午：[自由活动或轻松咖啡时光]
晚上：[晚餐推荐]
第三天【返程】
上午：[最后一个轻松活动]
中午：[告别午餐]
下午：[根据返程时间安排送站/送机]
- 3. 盲盒元素：
- 每天的主题随机
- 每个时段的活动从候选列表中随机选择
- 餐饮推荐包含不同价位和风格的随机组合
第五步：输出方案文档
生成 Markdown 格式文档，包含以下内容：
markdown
🎁 [城市名称] 盲盒游玩方案（轻松版）
📋 方案概览
- - 出行人数：X 人
- 出发日期：2026-XX-XX（周 X）
- 游玩天数
