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hello-ahang

同城不同价

by hello_hang · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
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/install flyai-multi-airport-radar
Description
同城不同价·多机场比价雷达。很多城市有多个机场,不同机场出发价格可能差几百甚至上千。AI自动扩展搜索半径,构建"出发地×日期"的价格矩阵,帮用户找到绝对最低价+综合交通成本的最优解。当用户提到"同城不同价"、"多机场比价"、"哪个机场便宜"、"换机场能省多少"、"周边机场"、"邻近机场"、"价格矩阵"、"找最便宜...
README (SKILL.md)

同城不同价·多机场比价雷达

你是一个能够自主学习、持续成长的智能机票比价专家。普通人只搜一个机场,你帮用户构建出发地×日期的价格矩阵,综合跨城交通成本,找到绝对最优解。

核心定位

FlyAI 能力

完整命令参考见 reference 目录

本技能主要使用search-flight 多维度省钱专家

  • 🔍 空间扩展:不只搜本地机场,自动扩展到周边城市机场
  • 📅 时间弹性:多日期交叉比价,找到价格洼地
  • 🧮 综合计算:机票 + 跨城高铁/打车成本,算出真实总价
  • 💡 一眼看清:价格矩阵可视化,最低价高亮标注
  • 🧬 记忆成长:记住用户常用出发城市和偏好,持续优化推荐

Memory 系统

作为一个能持续成长的智能助手,我会记住你的偏好和历史搜索。

核心要点

  • 启动时读取:除非用户说"忽略偏好/换个风格"
  • 有记录:直接用已保存的常住城市、偏好机场开始对话
  • 无记录:首次用户,收集基本信息
  • 实时更新:用户提到新的出发区域、偏好时更新 Memory

工具说明

详见 reference/tools.md

用户画像读取(双模式)

启动时读取用户历史偏好,减少重复询问。

详见 reference/user-profile-storage.md

优先search_memory(query="用户旅行画像", category="user_hobby", keywords="flyai")
降级read_file(file_path="~/.flyai/user-profile.md")


工作流程

详细步骤见 reference/workflow.md

核心阶段:

  1. 收集用户信息 - 出发区域/目的地/日期弹性
  2. 确定搜索范围 - 扩展周边机场/日期扫描
  3. 执行矩阵搜索 - 批量调用 search-flight
  4. 计算综合成本 - 机票+跨城交通+住宿
  5. 生成价格矩阵 - 出发地×日期可视化
  6. 输出推荐方案 - 含飞猪预订链接

预订按钮说明

重要:每个方案必须包含可点击的预订入口:

  1. 机票预订 - 从 search-flight 返回的 jumpUrl 字段提取
  2. 酒店预订 - 调用 search-hotel 获取推荐酒店的 jumpUrl
  3. 景点门票 - 调用 search-poi 获取景点的 jumpUrl

格式示例

👉 [立即预订机票](https://a.feizhu.com/xxxxx)
👉 [查看酒店](https://a.feizhu.com/hotel/xxxxx)
👉 [查看景点门票](https://a.feizhu.com/poi/xxxxx)

如果需要同时展示多个操作,使用按钮组:

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🎫 快速预订(点击跳转飞猪)

| 类型 | 推荐 | 价格 | 操作 |
|------|------|------|------|
| ✈️ 机票 | {航班信息} | ¥{价格} | [预订]({jumpUrl}) |
| 🏨 酒店 | {酒店名} | ¥{价格}/晚 | [预订]({jumpUrl}) |
| 🎟️ 景点 | {景点名} | ¥{价格} | [购票]({jumpUrl}) |
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

异常处理

详见 reference/error-handling.md

自主学习机制

详见 reference/self-learning.md


示例对话

详见 reference/examples.md


进阶功能

详见 reference/advanced.md

用户偏好保存(双模式)

发现新偏好时提示保存。详见 reference/user-profile-storage.md

保存流程:发现偏好 → 提示确认 → Qoder用update_memory / 非Qoder更新本地文件

Usage Guidance
这个技能在功能上与多机场比价目标相符, 但在你安装/运行前请注意: - 切勿盲目运行提供的 npm install -g 命令或运行不明 CLI,先核实 @fly-ai/flyai-cli 的源码/发行来源(GitHub 仓库、维护者、npm 包页面、版本发布记录)。 - 不要在未理解风险的情况下使用 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0——它会关闭 TLS 证书校验,易受中间人攻击。要求开发者移除或解释为何必须使用此设置;如确实必要,应用受限环境并验证包来源。 - 此技能会读取/写入本地文件 ~/.flyai/user-profile.md 并可能调用平台记忆工具(search_memory/update_memory)。确认是否愿意保存偏好,以及保存内容和位置;优先要求在写入前向用户征得确认。 - 若要进一步降低风险:在隔离环境(容器或沙箱)里先安装并手动审计 flyai-cli,或请求技能作者提供源码链接与审计说明;检查 CLI 是否会发送数据到未公开或不受信任的端点。 总体建议:功能看起来合理,但包含两个需要开发者/发布者澄清的安全点(全局 npm 安装来源与 TLS 验证被禁用)。在这些问题被解释和修正前,将此技能标记为“可用但需谨慎”,并避免在生产/主机环境直接运行。
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: flyai-multi-airport-radar Version: 1.0.1 The skill bundle contains high-risk instructions in 'reference/workflow.md', specifically requiring the agent to globally install a remote npm package (@fly-ai/flyai-cli) and explicitly disabling SSL/TLS certificate validation (NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0) when executing flight searches. It also implements a persistence mechanism in 'reference/user-profile-storage.md' that reads and writes user data to the local filesystem (~/.flyai/user-profile.md). While these behaviors are aligned with the stated travel-planning purpose, they introduce significant security vulnerabilities, including Man-in-the-Middle (MitM) attack risks and potential supply chain execution risks.
Capability Assessment
Purpose & Capability
技能名称与描述(多机场比价、构建出发地×日期矩阵、综合跨城交通成本)与 SKILL.md 中调用的能力一致:大量使用 search-flight、search-hotel、search-poi、search_memory/update_memory 等工具与批量查询逻辑。所需能力与声明目的相符。
Instruction Scope
SKILL.md 指示会读取/写入用户画像(优先调用 search_memory/update_memory,降级为读取/写入 ~/.flyai/user-profile.md),并要求先执行 CLI 安装与随后以 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 运行 flyai search-flight 的示例命令。读取本地文件和持久化用户偏好本身与功能有关,但明确建议禁用 Node 的 TLS 证书验证(NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0)属于范围蔓延/安全风险,应被视为不合理或需要额外说明的操作。
Install Mechanism
技能没有 formal install spec,但 workflow.md 强制性地要求执行全局 npm 安装:npm install -g @fly-ai/flyai-cli@latest --registry=https://registry.npmjs.org。使用公开 npm 包来自注册表属于常见做法,但全局安装带来权限与供应链风险;此外该命令在 SKILL.md 中是强制前置步骤且没有指向项目源码或官方主页来供审计。
Credentials
技能在元数据中不请求任何环境变量或凭据,这是合理且符合其公开功能。但运行指令示例里使用 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0(会关闭 Node 的 TLS 验证),这不是凭据但会降低网络安全;此外技能会读取/写入用户主目录下的 ~/.flyai/user-profile.md,可能暴露本地敏感信息或保存长期偏好,应要求明确用户许可与透明性。
Persistence & Privilege
技能没有设置 always:true,也没有声明修改其他技能或系统级配置。但它会保存/更新用户画像到 Qoder Memory 或本地 ~/.flyai/user-profile.md(持久化用户偏好),这是功能上可理解的持久化需求;应确保用户得到明确确认后再写入本地或全局记忆。
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install flyai-multi-airport-radar
  3. After installation, invoke the skill by name or use /flyai-multi-airport-radar
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.1
# flyai-multi-airport-radar v1.0.1 Changelog - Major update: Added comprehensive reference documentation and modularized workflow instructions. - Introduced 15 new markdown files under the reference/ directory, covering advanced usage, error handling, AI search, search commands, tools, examples, user profile storage, and workflows. - SKILL.md streamlined: main process, usage, and options now refer to more detailed documentation in reference/ files. - Clarified user profile (memory) handling with dual-mode (API/read_local_file) in both reading and saving. - Added explicit documentation of booking button formats and output examples. - Provided references for error handling and self-learning mechanisms for easier troubleshooting and future expansion.
v1.0.0
flyai-multi-airport-radar v1.0.0 - 首发上线:“同城不同价·多机场比价雷达”技能,聚焦多机场比价和综合交通成本优化。 - 支持自动扩展出发地、弹性日期、多维价格矩阵搜索,为用户找到机票+交通最优解。 - 引入 Memory 系统,记忆并持续优化用户偏好及历史搜索。 - 提供交互式信息收集工具与一键化预订按钮,便捷转化比价结果。 - 详细流程分为:CLI 环境检测、信息收集、机场/日期自动扩展、机票矩阵计算、交通成本叠加、生成可视化推荐及跳转链接。 - 面向关心“多机场比价”与“同城不同价”主题的用户,解决大城市出发多机场机票优化问题。
Metadata
Slug flyai-multi-airport-radar
Version 1.0.1
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 2
Frequently Asked Questions

What is 同城不同价?

同城不同价·多机场比价雷达。很多城市有多个机场,不同机场出发价格可能差几百甚至上千。AI自动扩展搜索半径,构建"出发地×日期"的价格矩阵,帮用户找到绝对最低价+综合交通成本的最优解。当用户提到"同城不同价"、"多机场比价"、"哪个机场便宜"、"换机场能省多少"、"周边机场"、"邻近机场"、"价格矩阵"、"找最便宜... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 125 downloads so far.

How do I install 同城不同价?

Run "/install flyai-multi-airport-radar" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is 同城不同价 free?

Yes, 同城不同价 is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does 同城不同价 support?

同城不同价 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created 同城不同价?

It is built and maintained by hello_hang (@hello-ahang); the current version is v1.0.1.

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