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/install global-hotel-search-recommend
功能描述
1次调用完成酒店搜索+推荐+退改解读|零配置即装即用|自动识别场景|含预订链接和退改政策。
使用说明 (SKILL.md)
name: global-hotel-search-recommend description: | 1次调用完成酒店搜索+推荐+退改解读|零配置即装即用|自动识别场景|含预订链接和退改政策。One-call hotel search + recommendation + cancellation policy — zero config, auto scene detection, booking links included. tags: [酒店推荐, 酒店搜索, 酒店预订, 酒店查询, 订酒店, 亲子酒店, 商务酒店, 度假酒店, 便宜酒店, hotel, travel, booking, recommendation]
全球酒店搜索与推荐
⚡ 1次调用完成搜索→详情→退改解读→推荐理由 · 自动场景识别 · 3档价格推荐 · 极省Token · 零配置即装即用
快速入门
3个开场白示例,复制即用:
- "带娃去三亚住哪里好" → 自动识别亲子场景
- "出差去上海,住外滩附近" → 自动识别商务场景
- "三亚有什么便宜的酒店" → 自动识别背包场景
执行命令格式:
python SKILL_DIR/scripts/hotel_search_recommend.py --destination "目的地" --query "用户原始查询" --check-in "入住日期" --check-out "退房日期"
其中 SKILL_DIR 替换为变量 CODEBUDDY_SKILL_DIR 的值。
【重要约束】
- 必须调用真实API — 通过云端代理查询RollingGo实时酒店数据,绝不编造或缓存价格
- 场景自动识别 — 从用户原始查询中自动检测商务/亲子/度假/背包/通用场景,智能匹配筛选标签
- 3档价格推荐 — 搜索20家→按价格分性价比/品质/豪华3档各4家=12家,一次覆盖全价位
- 预算感知 — 用户提预算时自动只返回预算内酒店,不提预算则覆盖全价位
- 退改政策解读 — 自动将原始JSON退改规则转为可读中文(如"入住前7天前免费取消")
- 禁止在不确定时编造价格 — 如无数据则明确告知,绝不虚构
核心能力
- 1次调用全流程:场景识别→参数补全→搜索→详情→退改解读→推荐理由,极省Token
- 5种场景自动识别:商务(💼)/亲子(👨👩👧)/度假(🌴)/背包(🎒)/通用(🏨),从自然语言自动检测
- 参数智能补全:入住人数/儿童/晚数/星级/价格,从用户一句话推断所有参数
- 3档价格分选:性价比之选(💰) / 品质推荐(🏨) / 豪华体验(✨),每档4家
- 退改政策解读:原始JSON→"入住前3天前免费取消;之后取消扣¥553"
- 推荐理由生成:基于场景+标签+价格档位自动生成(如"有儿童乐园,有家庭房")
- 74标签库:8大类74个标签,场景×城市双维映射(海滨城市优先推荐"靠近海滩")
- 搜索3级降级:去required标签→去距离→最简搜索,保证有结果
能力边界
能做:
- 搜索全球酒店(国内+海外),返回实时价格和预订链接
- 自动识别差旅场景并智能筛选
- 解读退改政策,生成推荐理由
不能做:
- 不能查询实时房态(是否有余房以预订页面为准)
- 搜索结果仅含酒店封面图,不能提供更多实景图片
使用方式
基本用法
python SKILL_DIR/scripts/hotel_search_recommend.py \
--destination "三亚" \
--query "带娃去三亚住几天" \
--check-in 2026-07-01 \
--check-out 2026-07-03
高级用法(指定场景和筛选条件)
python SKILL_DIR/scripts/hotel_search_recommend.py \
--destination "上海" \
--scene 商务 \
--check-in 2026-07-15 \
--check-out 2026-07-16 \
--max-price 800 \
--preferred-brand "万豪,希尔顿" \
--required-tag "免费WiFi"
参数说明
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| --destination | ✅ | 目的地城市/区域/地标 |
| --query | 推荐 | 用户原始查询,用于场景自动检测和参数补全 |
| --scene | ❌ | 场景:商务/亲子/度假/背包/通用,默认通用 |
| --check-in | ❌ | 入住日期 YYYY-MM-DD,默认明天 |
| --check-out | ❌ | 退房日期,默认根据场景推断 |
| --guests | ❌ | 入住人数 |
| --max-price | ❌ | 每晚价格上限(元) |
| --star-rating | ❌ | 星级:数字或中文(经济型/舒适型/高档型/豪华型) |
| --preferred-brand | ❌ | 偏好品牌,逗号分隔 |
| --required-tag | ❌ | 必须标签(硬约束),逗号分隔 |
| --preferred-tag | ❌ | 偏好标签(软约束),逗号分隔 |
| --excluded-tag | ❌ | 排除标签,逗号分隔 |
| --min-room-size | ❌ | 最小房间面积(㎡) |
| --max-distance | ❌ | 距离上限(米) |
| --country-code | ❌ | 国家代码(CN/JP/TH/KR/US等) |
场景识别规则
| 场景 | 图标 | 关键词 | 智能标签策略 |
|---|---|---|---|
| 商务 | 💼 | 出差/商务/办公/会议 | 必须商务酒店;优选WiFi+健身房 |
| 亲子 | 👨👩👧 | 带娃/亲子/家庭/小孩 | 必须亲子酒店;优选儿童乐园+家庭房 |
| 度假 | 🌴 | 度假/蜜月/温泉/海边 | 优选度假酒店+泳池+SPA |
| 背包 | 🎒 | 穷游/学生/便宜/经济 | 优选性价比+免费WiFi |
| 通用 | 🏨 | 其他 | 无标签过滤 |
输出格式示例
👨👩👧 亲子推荐 · 三亚 · 2026-07-01(2晚) · ¥250-1903/晚
💰 性价比之选 ¥250-662/晚
1. 君亭酒店(三亚大东海店)⭐4.0 💰¥488/晚
📍 大东海海花路13号 | 📏300m
💬 步行至海滩仅3分钟,距离鹿回头景区约5分钟...
🏷️ 临近商场 支持银联卡 快速办理入住
💡 性价比之选,有儿童乐园
🔄 退改:入住前7天前免费取消;之后取消扣¥488
🔗 https://rollinggo.cn/pages/hotel/detail/index?id=1089166
反模式
- ❌ 多次调用不同场景参数尝试获取更多结果 → 1次调用已包含3级降级和智能补全
- ❌ 自行组合筛选条件反复搜索 → 直接传用户原始query,工具自动补全
- ❌ 忽略退改政策信息 → 退改政策已解读,必须展示给用户
- ❌ 编造酒店名称或价格 → 所有数据来自真实API,无结果时明确告知
安全使用建议
Install only if you are comfortable sending hotel-search text, travel dates, occupancy, and possible family or business-travel details to the skill author's remote proxy. The publisher should rotate/remove the embedded token, clarify the privacy/data-retention behavior, and document the remote service more plainly before this is treated as low-risk.
能力评估
Purpose & Capability
The script is purpose-aligned: it searches hotel data, interprets cancellation policies, and formats recommendations through a RollingGo/Tencent Cloud proxy.
Instruction Scope
Runtime instructions are narrow and user-directed via CLI parameters, but the documentation does not clearly explain that original queries, dates, occupancy, and child-related details are sent to the remote proxy.
Install Mechanism
No package installation, startup hooks, or install-time execution were found; the artifact contains a SKILL.md and one Python script.
Credentials
Network access to a proxy is necessary for real-time hotel search, but the script hardcodes a shared proxy token while claiming the script contains no API keys, creating an avoidable credential and transparency concern.
Persistence & Privilege
No persistence, local file reads or writes, shell execution, privilege changes, background workers, or local credential/profile access were found.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install global-hotel-search-recommend - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/global-hotel-search-recommend触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.5.0
global-hotel-search-recommend v1.5.0
- Documentation updated, expanding or clarifying usage details in SKILL.md.
- No code-level changes to features or logic, only documentation revised.
v1.4.0
global-hotel-search-recommend v1.4.0
- 更新能力边界说明:搜索结果仅含酒店封面图,无法提供更多实景图片
- 精简描述和标签,强调零配置开箱即用、自动场景识别和价格推荐3档组合
- 移除与“酒店比价”技能的对比模块
- 文档内容整体裁剪和优化,更聚焦主要用法和限制,明确不可比价和不可查实时房态
v1.3.0
**Major update: Adds comprehensive auto scene detection, 3-tier price recommendations, and enriched outputs.**
- Now supports one-call hotel search, recommendation, and cancellation policy explanation.
- Automatically detects business, family, vacation, backpacking, or general travel scenarios from user query.
- Recommends 12 hotels in 3 price tiers (4 per tier); includes booking links and readable cancellation policies.
- Uses real-time data; never fabricates or caches prices.
- Generates scene-specific recommendation reasons and covers budget-aware filtering when specified.
- Enforces strict constraints and clear result limits; clearly states if no real data is available.
元数据
常见问题
全球酒店搜索与推荐 是什么?
1次调用完成酒店搜索+推荐+退改解读|零配置即装即用|自动识别场景|含预订链接和退改政策。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 43 次。
如何安装 全球酒店搜索与推荐?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install global-hotel-search-recommend」即可一键安装,无需额外配置。
全球酒店搜索与推荐 是免费的吗?
是的,全球酒店搜索与推荐 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
全球酒店搜索与推荐 支持哪些平台?
全球酒店搜索与推荐 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 全球酒店搜索与推荐?
由 旅行技能(@travel-skills)开发并维护,当前版本 v1.5.0。
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