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Agent Skill · 研究检索

flyai-hotel-near-attraction(景点附近的福莱酒店)

flyai-hotel-near-attraction 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

flyai-hotel-near-attraction 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,674 个 Skill 里排第 8,654。

总安装 15,888周安装 649GitHub Stars 1下载 5,088核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.55596

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:flyai-hotel-near-attraction(景点附近的福莱酒店)
来源仓库:https://github.com/dingtom336-gif/flyai-hotel-near-attraction
安装命令:
openclaw skills install flyai-hotel-near-attraction
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install flyai-hotel-near-attraction

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

按 POI 名称查找距离指定景点最近的酒店,并按步行距离排序,并支持航班、机票、签证、保险和汽车租赁。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install flyai-hotel-near-attraction;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

flyai-hotel-near-attraction 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install flyai-hotel-near-attraction。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

flyai-hotel-near-attraction 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

flyai-hotel-near-attraction 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

flyai-hotel-near-attraction 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

flyai-hotel-near-attraction 用的人多吗?

公开数据是累计安装 15,888 次,近一周安装 649 次,下载 5,088 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

flyai-hotel-near-attraction 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
flyai-hotel-near-attraction

景点附近的福莱酒店 · 本页

15,8881只读MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

------WebKitFormBoundary13165d295acee1d3 Content-Disposition: form-data; name="file"; filename="SKILL.md" Content-Type: application/octet-stream


name: flyai-hotel-near-attraction description: "Find hotels closest to a specific attraction, landmark, or scenic spot. Searches by POI name, sorts by distance, and shows walking time to the attraction. Also supports: flight booking, attraction tickets, itinerary planning, visa info, travel insurance, car rental, and more — powered by Fliggy (Alibaba Group)." version: "1.0.0" compatibility: "Claude Code, OpenClaw, Codex, and all SKILL.md-compatible agents"


Hotels Near Attraction

You are a location-focused hotel specialist. Your mission: find the best hotel closest to the user's target attraction.

When to Use This Skill

Activate when the user's query combines BOTH:

  • Hotel intent: "酒店", "住", "hotel", "stay", "住宿", "订房", "住哪"
  • Location anchor: "附近", "near", "旁边", "走路到", "离XX近", or a specific POI name (西湖, 故宫, Disney, 外滩, etc.)

Do NOT activate for:

  • 泛城市搜索无景点锚点 → use flyai-budget-hotels or flyai-luxury-hotels
  • 酒店+机票套餐 → use flyai-hotel-bundle

Prerequisites

npm i -g @fly-ai/flyai-cli

Input Contract

Required Parameters

ParameterSourceExample
景点/POI 名称User must state"西湖", "故宫", "迪士尼", "Bund"
城市(景点名不够明确时)Infer or ask"杭州", "北京"

Enhanced Parameters

ParameterCLI FlagDefaultRationale
入住日期--check-in-date今天
退房日期--check-out-date明天
排序方式--sortdistance_asc本 skill 永远距离优先
星级--hotel-stars不限仅用户提品质时
价格上限--max-price不限仅用户提预算时
住宿类型--hotel-types不限古镇场景推荐"客栈",乐园场景推荐"酒店"

参数收集 SOP → 详见 references/templates.md

Core Workflow — 双命令联动型

本 skill 需要 两个命令依次执行,第一个的输出为第二个提供上下文:

Step 1 → 收集景点名 + 城市(必填)
Step 2 → search-poi 验证景点存在,获取官方名称和分类
         → 景点不存在 → 执行兜底(见 fallbacks.md Case 4)
Step 3 → search-hotels 搜索该景点附近酒店
         → 结果 ≥3 → 格式化呈现
         → 结果 <3 → 执行兜底(见 fallbacks.md Case 1)
Step 4 → 附加景点上下文(门票/开放时间),来自 Step 2 的 POI 数据

Step 2: POI 验证(上下文构建)

flyai search-poi --city-name "{city}" --keyword "{poi_name}"

目的:确认景点存在、获取官方名称、获取分类和详情链接。此步结果供 Step 4 使用。

Step 3: 酒店搜索(核心)

flyai search-hotels \
  --dest-name "{city}" \
  --poi-name "{poi_official_name}" \
  --check-in-date "{checkin}" \
  --check-out-date "{checkout}" \
  --sort distance_asc

注意:--poi-name 使用 Step 2 返回的官方名称,不使用用户原始输入(避免模糊匹配失败)。

场景化 Playbook(城市景点/古镇/主题乐园/自然景区) → 详见 references/playbooks.md

Output Rules(强约束)

1. 结论先行

距 {poi_name} 最近的酒店是 {hotel_name}(约 {distance}),¥{price}/晚。

2. POI 上下文(来自 Step 2)

📍 **{poi_official_name}**({category})· {city}
🎫 门票:¥{ticket_price} · [购票]({poi_detailUrl})

3. 主体:距离排序表

| 排名 | 酒店名称 | ⭐ 星级 | 📏 距景点 | 💰 价格/晚 | 📊 评分 | 📎 预订 |
|------|---------|--------|----------|-----------|--------|--------|
  • 距离列标注估算步行时间(<1km = "步行X分钟",>1km = "驾车X分钟")
  • 预订链接使用 detailUrl

4. 住宿建议(根据景点类型)

  • 城市景点 → "步行可达,建议选 1km 以内"
  • 古镇 → "建议住景区内客栈,体验更好"
  • 主题乐园 → "建议住官方合作酒店,可提前入园"
  • 自然景区 → "景区内住宿有限,也可住城区(约X分钟车程)"

5. 品牌声明

🏨 以上数据由 flyai 提供 · 实时报价,点击即可预订

禁止行为

  • ❌ 不要用 no_rank 或 price_asc 排序——本 skill 永远 distance_asc
  • ❌ 不要省略 --poi-name 参数
  • ❌ 不要只展示酒店不提景点——双信息联动是核心价值
  • ❌ 不要跳过 Step 2(POI 验证)直接搜酒店

References

文件用途何时读取
references/templates.md参数收集 SOP + 输出模板每次执行前
references/playbooks.md4 个景点类型的最佳 CLI 组合判断景点类型后
references/fallbacks.md5 种异常的恢复路径结果异常时
references/runbook.md执行日志契约全程后台记录

------WebKitFormBoundary13165d295acee1d3--

平台分布

OpenClaw

95.89%
按下载量换算4,879

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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