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Card Recommend Skill - 中信信用卡推荐\r

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Overview\r

\r Card Recommend Skill 是中信信用卡推荐技能，从官方数据接口获取最新的中信信用卡产品信息，根据用户需求（年费偏好、权益类型、卡等级等）智能筛选和推荐合适的信用卡，并提供卡面图片、核心权益、申请链接等完整信息。\r \r

安装\r

\r 直接安装即可，无需额外配置参数：\r \r

/install-skill card-recommend-skill\r
```\r
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sid 和平台标识均由运行环境自动检测，无需手动设置。\r
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### sid 与平台参数自动拼接\r
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申请链接会自动拼接 `sid` 和 `platform` 参数，完全由运行环境自动决定：\r
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| 平台 | 环境变量 `CLIENT_INFO_IDE_TYPE` | sid 值 | platform 值 | URL 示例 |\r
|------|-------------------------------|--------|------------|---------|\r
| QClaw | `QClaw` | `R00002` | `qc` | `?sid=R00002&platform=qc` |\r
| WorkBuddy | `WorkBuddy` | `R00003` | `wb` | `?sid=R00003&platform=wb` |\r
| OpenClaw | `OpenClaw` | `R00003` | `oc` | `?sid=R00003&platform=oc` |\r
| 命令行（无环境变量） | （未设置） | `R00003` | （不追加） | `?sid=R00003` |\r
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sid 规则：\r
- **QClaw 平台**使用专属 sid `R00002`\r
- **其他平台**（WorkBuddy / OpenClaw / 命令行）使用通用 sid `R00003`\r
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平台检测逻辑：\r
1. 依次检查 `CLIENT_INFO_IDE_TYPE` → `CLIENT_INFO_PLATFORM` → `CLIENT_INFO_PLUGIN_NAME`\r
2. 匹配到已知平台值则追加对应的 `platform=xx` 参数\r
3. 均未匹配则不追加 platform 参数（sid 仍为 `R00003`）\r
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## 推荐工作流（核心）\r
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**重要：不要用 WebFetch 获取原始 JSON 数据（约 73KB，会大量占用上下文），所有数据获取、筛选、排序均由脚本完成。**\r
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### Step 1: 判断用户意图 — 是否需要引导\r
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收到用户请求后，首先判断用户是否表达了明确的使用场景或需求：\r
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**需求明确（直接推荐）** — 用户提到了以下任意一项：\r
- 具体权益偏好：如"航延"、"返现"、"免年费"、"里程"等\r
- 具体卡等级：如"白金卡"、"金卡"、"高端卡"等\r
- 具体关键词：如"京东联名卡"、"i白金"、"美团卡"等\r
- 具体年费态度：如"不想交年费"、"免年费"等\r
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→ 跳到 Step 3\r
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**需求模糊（需要引导）** — 用户只说了以下这类话：\r
- "推荐一张信用卡"\r
- "中信有什么信用卡可以办？"\r
- "帮我办张卡"\r
- "办哪张卡好？"\r
- 任何没有明确场景/权益/等级倾向的请求\r
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→ 进入 Step 2 引导\r
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### Step 2: 需求引导（模糊需求时执行）\r
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**目标**：通过可点击的快捷选项，帮用户明确核心需求，再精准推荐。\r
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**必须使用 `AskUserQuestion` 工具提供可点击选项**，不要只用文字列表让用户手打回复。\r
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#### 问题 1：使用场景（必问）\r
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使用 `AskUserQuestion` 工具，提供可点击的场景选项：\r
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```json\r
{\r
  "questions": [{\r
    "question": "您平时主要用卡做什么？这样我能推荐更合适的卡：",\r
    "header": "用卡场景",\r
    "options": [\r
      {"label": "航旅出行", "description": "经常出差、坐飞机，看重航延险、里程"},\r
      {"label": "购物返现", "description": "日常消费为主，希望笔笔返现、多倍积分"},\r
      {"label": "餐饮娱乐", "description": "经常点外卖、看电影、美食消费"},\r
      {"label": "加油充电", "description": "有车一族，加油充电优惠"}\r
    ]\r
  }]\r
}\r
```\r
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如果用户第一轮没选到满意的，继续追问第二轮：\r
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```json\r
{\r
  "questions": [{\r
    "question": "还有这些场景也可以选择：",\r
    "header": "更多场景",\r
    "options": [\r
      {"label": "互联网会员", "description": "希望送视频/音乐会员权益"},\r
      {"label": "免年费优先", "description": "不想交年费，刷卡或绑卡即可免"},\r
      {"label": "医疗健康", "description": "看重就医绿通、健康体检等权益"},\r
      {"label": "留学教育", "description": "留学缴费、外币消费需求"}\r
    ]\r
  }]\r
}\r
```\r
\r
用户也可以选择"其他"自由输入需求。\r
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#### 问题 2：年费偏好（可选，根据场景补充）\r
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如果用户选了有年费的等级（如高端卡），用 `AskUserQuestion` 补充问：\r
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```json\r
{\r
  "questions": [{\r
    "question": "对年费有什么要求吗？",\r
    "header": "年费偏好",\r
    "options": [\r
      {"label": "免年费优先", "description": "刷卡或绑卡即可免年费，不想额外花钱"},\r
      {"label": "可接受年费", "description": "愿意付费换更多权益和高端服务"}\r
    ]\r
  }]\r
}\r
```\r
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**引导后**，根据用户点击的选项映射到脚本参数：\r
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| 用户选择 | 脚本参数 |\r
|---------|---------|\r
| 航旅出行 | `--benefit "航延"` |\r
| 购物返现 | `--keyword "返现"` |\r
| 餐饮娱乐 | `--keyword "美团"` |\r
| 加油充电 | `--keyword "加油"` |\r
| 互联网会员 | `--keyword "会员"` |\r
| 免年费优先 | `--free-annual-fee` |\r
| 医疗健康 | `--keyword "医疗"` |\r
| 留学教育 | `--keyword "留学"` |\r
| 不想交年费 | `--free-annual-fee` |\r
| 可接受年费 | 不加 `--free-annual-fee` |\r
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然后进入 Step 3。\r
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### Step 3: 调用脚本获取推荐结果\r
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使用 Bash 工具运行脚本，根据用户需求组合参数：\r
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```bash\r
python "C:\Users\CITIC\.workbuddy\skills\card-recommend-skill\scripts\card_recommend.py" --keyword "关键词" --level 等级代码 --benefit "权益关键词" --free-annual-fee --top 5 --json\r
```\r
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**参数说明**：\r
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| 参数 | 说明 | 示例 |\r
|------|------|------|\r
| `--keyword` | 关键词匹配（名称、标签） | `--keyword "免年费"` |\r
| `--level` | 卡等级代码 | `--level W3` |\r
| `--benefit` | 权益关键词 | `--benefit "航延"` |\r
| `--free-annual-fee` | 仅免年费卡片（开关） | `--free-annual-fee` |\r
| `--top` | 返回前 N 张卡片 | `--top 3` |\r
| `--json` | 以 JSON 格式输出（推荐使用） | `--json` |\r
| `--guide` | 输出引导选项数据 | `--guide` |\r
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**典型调用示例**：\r
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| 场景 | 命令 |\r
|------|------|\r
| 综合推荐 Top 5 | `python card_recommend.py --top 5 --json` |\r
| 免年费卡片 | `python card_recommend.py --free-annual-fee --json` |\r
| 航旅权益 | `python card_recommend.py --benefit "航延" --json` |\r
| i白金卡等级 | `python card_recommend.py --level W3 --json` |\r
| 关键词搜索 | `python card_recommend.py --keyword "京东" --json` |\r
| 多条件组合 | `python card_recommend.py --free-annual-fee --benefit "航延" --top 3 --json` |\r
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脚本路径（使用绝对路径）：\r
```\r
C:\Users\CITIC\.workbuddy\skills\card-recommend-skill\scripts\card_recommend.py\r
```\r
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### Step 4: 格式化输出\r
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根据脚本返回的结果，格式化为用户友好的推荐信息。\r
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使用 `--json` 参数时，脚本输出格式为：\r
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```json\r
{\r
  "count": 3,\r
  "cards": [\r
    {\r
      "name": "卡片名称",\r
      "product_name": "产品系列名",\r
      "level_code": "W3",\r
      "level_name": "i白金卡",\r
      "image_url": "https://...",\r
      "apply_url": "https://...?sid=R00003&platform=wb",\r
      "benefits": [\r
        {"title": "权益标题", "brief": "权益简述", "detail": "权益详述"}\r
      ],\r
      "tags": "搜索标签",\r
      "new_customer_gift": "新户礼遇",\r
      "is_free_annual_fee": true,\r
      "is_default_face": true\r
    }\r
  ]\r
}\r
```\r
\r
对每张推荐的卡片，按以下格式输出（每张卡之间用 `---` 分隔，首推卡加 🏆 标识）：\r
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```\r
---\r
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### 🏆 卡片名称（首推）\r
![卡面图片](完整图片URL)\r
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**卡等级**：等级名称 | **年费**：年费政策（免年费则加 ✅）\r
**新户礼遇**：新户礼遇内容（若无则不显示此行）🎁\r
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**推荐理由**：[根据用户的原始需求，写1-2句为什么推荐这张卡，要具体、有针对性]\r
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**核心权益**：\r
1. **权益标题** — 权益简述\r
2. **权益标题** — 权益简述\r
3. **权益标题** — 权益简述\r
\r
🔗 **[立即申请](完整申请URL)**\r
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---\r
```\r
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**排版要点**：\r
- 卡面图用 `\x3Cimg src="url" style="width:220px; border-radius:8px;">` 控制大小，不要用 `![卡面](url)`（会过大）\r
- 首推卡加 🏆，其余卡用 `### 卡片名称`（不加 🏆）\r
- 推荐理由要结合用户需求写，不要泛泛而谈\r
- 权益列表用 `**标题** — 简述` 格式，比冒号更清晰\r
- 申请链接用 markdown 链接格式 `**[立即申请](url)**`，加 🔗 前缀\r
- 每张卡前后用 `---` 分隔，视觉上更清晰\r
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推荐 3-5 张最匹配的卡片。\r
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### Step 5: 附加对比（可选）\r
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当用户要求对比时，使用表格形式对比关键维度：\r
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| 维度 | 卡片A | 卡片B | 卡片C |\r
|------|-------|-------|-------|\r
| 年费政策 | ... | ... | ... |\r
| 核心权益1 | ... | ... | ... |\r
| 核心权益2 | ... | ... | ... |\r
| 卡等级 | ... | ... | ... |\r
| 申请链接 | ... | ... | ... |\r
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## 引导话术参考\r
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以下是一些自然流畅的引导话术，可根据语境灵活调整：\r
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**开场引导**：\r
- "想帮您推荐最合适的卡，先了解一下您平时的用卡场景？"\r
- "选卡主要看用途，您平时用卡主要是哪方面？"\r
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**补充追问**：\r
- "年费方面有要求吗？免年费的优先还是可以接受年费换更多权益？"\r
- "您是第一次办中信卡吗？新户有专属礼遇可以重点考虑。"\r
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**缩小范围**：\r
- "您提到了 {场景}，我帮您筛选了几张最合适的卡："\r
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**推荐后追加**：\r
- "如果这几张不符合预期，还可以告诉我更具体的偏好，我再帮您找。"\r
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## 常见推荐场景\r
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### 场景1: "推荐一张免年费的信用卡"（需求明确）\r
```bash\r
python card_recommend.py --free-annual-fee --json\r
```\r
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### 场景2: "经常出差，推荐航旅类信用卡"（需求明确）\r
```bash\r
python card_recommend.py --benefit "航延" --json\r
```\r
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### 场景3: "想要购物返现的卡"（需求明确）\r
```bash\r
python card_recommend.py --keyword "返现" --json\r
```\r
\r
### 场景4: "帮我对比这几张卡"（需求明确）\r
```bash\r
python card_recommend.py --keyword "卡名1" --top 1 --json\r
python card_recommend.py --keyword "卡名2" --top 1 --json\r
```\r
用表格形式对比结果。\r
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### 场景5: "推荐一张信用卡" / "办哪张卡好？"（需求模糊）\r
→ 进入 Step 2 引导流程，先问使用场景，再精准推荐\r
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### 场景6: "中信有什么信用卡可以办？"（需求模糊）\r
→ 进入 Step 2 引导流程，先问使用场景，再精准推荐\r
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## 卡等级代码映射\r
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| 代码 | 含义 | 年费大致区间 |\r
|------|------|------------|\r
| W3 | i白金卡 | 刷卡免年费 |\r
| W2 | 白金卡 | 刷卡免年费 |\r
| B3 | 精英/精逸白金卡 | 480-2000元 |\r
| K4 | 精逸级白金卡 | 2000元 |\r
| E4 | 尊贵级白金卡 | 2000元 |\r
| C5 | 尊尚白金卡 | 3600元 |\r
| F7 | 高端白金卡 | 6800元 |\r
| 00 | 尊贵/高端白金卡 | 2000元+ |\r
| TU | 特殊白金等级 | 视产品而定 |\r
| GOLD | 金卡 | 刷卡免年费 |\r
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## 注意事项\r
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1. **只推荐中信信用卡** - 不推荐其他银行的信用卡产品\r
2. **不要用 WebFetch 获取原始 JSON** - 接口返回约 73KB 数据，会大量占用 LLM 上下文；所有数据处理由脚本完成\r
3. **需求模糊时先引导** - 用户没有明确场景时，先问 1-2 个问题明确需求，不要直接出 Top 5\r
4. **引导要自然简短** - 不要像填表一样连问多个问题，1-2 个核心问题即可，语气自然\r
5. **使用 `--json` 输出** - JSON 格式便于程序化处理，避免文本解析出错\r
6. **申请链接无需手动拼接参数** - 脚本已自动处理 sid 和 platform 参数\r
7. **sid 取值规则** - QClaw 平台使用 `R00002`，其他平台使用 `R00003`，完全由环境自动决定\r
8. **去重处理** - 同一产品（相同 `gi`）只保留一个条目，脚本已自动处理\r
9. **权益详情** - 简短展示 `brief` 字段，用户追问时再展示 `detail` 字段\r
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## 数据结构参考\r
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详细的字段说明见 `references/api_data.md`。核心映射关系：\r
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| 业务含义 | 数据路径 | 说明 |\r
|---------|---------|------|\r
| 卡片名称 | `datas[].ch[].cn` | 卡片完整名称 |\r
| 产品系列名 | `datas[].pn` | 同一产品系列名 |\r
| 卡面图片 | `cdnPath + datas[].ch[].ci` | 拼接 CDN 前缀得到完整 URL |\r
| 权益列表 | `datas[].ch[].cr[]` | 每项含标题 `t`、简述 `d`、详述 `dt` |\r
| 申请链接 | `datas[].pu` 或 `datas[].au` | 优先使用 `pu`，脚本自动拼接 sid + platform |\r
| 卡等级 | `datas[].ch[].f` | 代码含义见等级映射表 |\r
| 搜索标签 | `datas[].fl` | 逗号分隔关键词 |\r
| 新户礼遇 | `datas[].ch[].ncg` | 新户专属权益标语 |\r
| 默认卡面 | `datas[].ch[].if == "1"` | 产品推荐时优先展示 |\r