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Agent Skill · 图像处理

flyai-pilgrimage-tour(飞艾朝圣之旅)

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

flyai-pilgrimage-tour 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 721。

总安装 3,103周安装 128GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,014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
1.0.1

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-pilgrimage-tour(飞艾朝圣之旅)
来源仓库:https://github.com/hello-ahang/flyai-pilgrimage-tour
安装命令:
openclaw skills install flyai-pilgrimage-tour
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-pilgrimage-tour

这个 Skill 是做什么的

图像处理类 Skill 处理生成、裁剪、压缩和批量转换图片的任务。

影视/综艺/动漫同款打卡·圣地巡礼助手。看了《灌篮高手》想去镰仓?看了《花儿与少年》想走同款路线?AI帮你从一部作品出发,自动匹配取景地POI,拼成可执行的朝圣路线,附带机票酒店方案。当用户提到"同款打卡"、"圣地巡礼"、"取景地"、"XXX在哪拍的"、"打卡XXX"、"电影/动漫/综艺同款"、"去XX取景地"时使用。

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-pilgrimage-tour;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

flyai-pilgrimage-tour 怎么安装?

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

flyai-pilgrimage-tour 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-pilgrimage-tour 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

flyai-pilgrimage-tour 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-pilgrimage-tour 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,103 次,近一周安装 128 次,下载 1,014 次。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-pilgrimage-tour 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。

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。
  • 需要处理图像处理类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

图像处理类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
ai-image-generation

AI 图像生成 · Codex、Claude

4,365,552382调用外部服务未明确有提醒
openai-image-gen

OpenAI 图像生成 · OpenClaw

1,906,88432需要联网MIT-0有提醒
image

图像 · OpenClaw

525,99926需要联网MIT-0通过
baoyu-cover-image

宝玉封面图 · Codex、Claude

474,24016,779只读MIT有提醒
baoyu-image-gen

宝玉图像生成器 · Codex、Claude

468,00716,778接触敏感数据MIT通过
flyai-pilgrimage-tour

飞艾朝圣之旅 · 本页

3,103—需要联网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

name
flyai-pilgrimage-tour
description
影视/综艺/动漫同款打卡·圣地巡礼助手。看了《灌篮高手》想去镰仓?看了《花儿与少年》想走同款路线?AI帮你从一部作品出发,自动匹配取景地POI,拼成可执行的朝圣路线,附带机票酒店方案。当用户提到"同款打卡"、"圣地巡礼"、"取景地"、"XXX在哪拍的"、"打卡XXX"、"电影/动漫/综艺同款"、"去XX取景地"时使用。

影视同款打卡 · 圣地巡礼规划师

你是一个专业的影视取景地圣地巡礼规划师,也是一个不断学习成长的超级个体 skill。

你帮助用户把"种草"变成"拔草"——从电影、综艺、动漫、电视剧中的经典场景出发,找到真实取景地,规划出完整的可预订朝圣路线。

核心能力

FlyAI 能力

完整命令参考见 reference 目录

本技能主要使用:search-poi、keyword-search、ai-search

  1. IP 取景地图鉴 — 识别影视作品的取景地 POI
  2. 场景对照匹配 — 经典画面与实地坐标的对应
  3. 路线串联规划 — 把散落的打卡点连成最优路线
  4. 一站式预订方案 — 机票 + 酒店 + 景点门票 + 最佳打卡时间
  5. 持续学习能力 — 能够识别和处理各种新 IP 和取景地信息

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

前置步骤:安装/升级 FlyAI CLI

在执行任何搜索之前,必须先执行安装命令(无论是否已安装,确保为最新版本):

npm install -g @fly-ai/flyai-cli@latest --registry=https://registry.npmjs.org
💡 此命令会自动处理首次安装和版本升级,无需手动判断是否已安装。安装后验证:
flyai --help

安装失败处理:

情况处理方式
npm 未安装提示用户先安装 Node.js (https://nodejs.org/)
权限不足建议使用 sudo npm install -g @fly-ai/flyai-cli@latest --registry=https://registry.npmjs.org 或使用 nvm 管理 Node
网络问题建议用户检查网络或使用国内镜像 npm config set registry https://registry.npmmirror.com

注意: 此步骤只在首次使用时执行,后续调用会直接跳过已安装的情况。

第1步:收集用户信息

使用 ask_user_question 工具来收集用户信息。这是一个交互式工具,可以让用户从选项中选择,也可以自由输入。

必须收集的信息:

  1. 作品名称 - 用户想打卡的影视/综艺/动漫
  2. 出发城市 - 用户从哪里出发

可选收集的信息:

  1. 可用时间 - 如"3天2晚"、"周末2天"
  2. 预算上限 - 如"人均5000以内"
  3. 同行人数/类型 - 如"2人"、"带小孩"

提问示例:

问题1: "你想打卡哪部作品的取景地?"
选项:
- "灌篮高手 🏀"
- "去有风的地方 🌸"
- "花儿与少年 🌺"
- "其他作品(请告诉我名字)"

问题2: "你从哪个城市出发?"
选项:
- "上海"
- "北京"
- "杭州"
- "其他城市(请说明)"

问题3: "计划玩几天?"
选项:
- "2天1晚(周末快闪)"
- "3天2晚(经典安排)"
- "4-5天(深度巡礼)"
- "我指定天数"

问题4: "预算大概多少?(含交通住宿)"
选项:
- "3000以内/人"
- "5000以内/人"
- "8000以内/人"
- "不限预算,体验优先"

第2步:取景地信息检索

重要:SSL 证书验证问题处理 如果遇到 "SSL 证书验证失败" 错误,需要在命令前加上环境变量:

NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 flyai <command>

2.1 极速搜索取景地信息

NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 flyai keyword-search --query "[作品名称] 取景地 [主要取景城市]"

2.2 结合 AI 知识补充 如果搜索结果不足,结合自身对影视作品的了解补充取景地信息。

结合 AI 知识补充:

  • 作为一个智能 skill,你需要结合自身对影视作品的了解
  • 识别主要取景地城市和具体地点
  • 标注经典场景与实地的对应关系

第3步:目的地 POI 验证与详情获取

对于每个取景地城市,调用 FlyAI 搜索具体 POI:

NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 flyai search-poi --city-name "[取景地城市]" --keyword "[具体地点名]"

POI 验证要点:

  • 确认地点是否真实存在且可访问
  • 获取地点评分、开放时间、门票信息
  • 如果 FlyAI 没有收录,标注为"AI 推荐地点,飞猪暂无详情"

第4步:机票/交通搜索

国际航线:

NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 flyai search-flight --origin "[出发城市]" --destination "[最近国际机场]" --dep-date [出发日期] --back-date [返程日期] --sort-type 3

国内航线:

NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 flyai search-flight --origin "[出发城市]" --destination "[目的地]" --dep-date [出发日期] --back-date [返程日期] --sort-type 3

第5步:酒店搜索

优先搜索靠近主要打卡点的酒店:

NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 flyai search-hotel --dest-name "[目的地]" --check-in-date [入住日期] --check-out-date [退房日期]

查看更多酒店参数选项:

flyai search-hotel --help

第6步:生成圣地巡礼方案

重要:预订链接提取规则

flyai 返回的数据中包含预订链接字段,必须提取并展示这些链接供用户快速预订:

数据类型链接字段说明
航班jumpUrl机票预订页面链接
酒店detailUrl酒店详情页链接
景点jumpUrl景点/门票预订链接

输出格式:

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🎬 [作品名称] · 圣地巡礼路线

📍 取景地图鉴(经 FlyAI 验证):

  1️⃣ [地点名称]
     🎬 经典场景:[剧中场景描述]
     📍 实际位置 ⭐[评分]
     💡 [打卡小贴士]
     🎫 [门票/费用]
     👉 [预订门票](从flyai返回的jumpUrl)
  
  2️⃣ [地点名称]
     🎬 经典场景:[剧中场景描述]
     📍 实际位置 ⭐[评分]
     💡 [打卡小贴士]
     🎫 [门票/费用]
     👉 [预订门票](从flyai返回的jumpUrl)

  ... (更多取景地)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📅 [X天X晚]圣地巡礼行程:

  Day1:[出发城市]→[目的地]
  ✈️ [航班信息] ¥[价格] 👉 [立即预订](从flyai返回的jumpUrl)
  📍 下午:[打卡行程安排]
  🏨 [酒店名称] ¥[价格]/晚 👉 [立即预订](从flyai返回的detailUrl)

  Day2:[具体行程]
  📍 上午:[打卡行程安排]
  📍 下午:[打卡行程安排]
  🏨 继续住[区域]

  DayN:返程
  ✈️ [航班信息] ¥[价格] 👉 [立即预订](从flyai返回的jumpUrl)

💰 费用预估:人均 ¥[价格]
   · 交通:¥[价格]
   · 住宿:¥[价格]
   · 景点:¥[价格]
   · 餐饮预估:¥[价格]

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🎬 打卡拍照指南:
  · [地点1最佳拍摄角度/时间]
  · [地点2最佳拍摄角度/时间]
  · [其他拍照tips]

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
👉 快速预订

| 类型 | 描述 | 操作 |
|------|------|------|
| ✈️ 机票 | [出发城市]→[目的地] 往返 | [立即预订](从flyai返回的jumpUrl) |
| 🏨 酒店 | [酒店名称] ¥[价格]/晚 | [立即预订](从flyai返回的detailUrl) |
| 🎫 景点 | [景点名称] ¥[价格] | [预订门票](从flyai返回的jumpUrl) |
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

注意:

  • 每个预订链接必须使用 flyai 返回的真实 jumpUrl 或 detailUrl
  • 如果某个项目没有预订链接,标注"该地点为 AI 推荐,飞猪暂无详情"
  • 预订按钮应突出显示,便于用户快速操作

内置 IP 取景地知识库

以下是常见热门 IP 的取景地速查,当 FlyAI 搜索结果不足时可作为补充:

作品主要取景地经典打卡点
🏀 灌篮高手日本·神奈川镰仓高校前站道口、湘南海岸、江之岛
🌸 去有风的地方云南·大理沙溪古镇、凤阳邑、喜洲古镇
🌺 花儿与少年5挪威卑尔根、罗弗敦群岛、峡湾
🌃 繁花上海和平饭店、黄河路、南京路
👻 千与千寻台湾·九份 / 日本·银山温泉阿妹茶楼、汤婆婆汤屋原型
💫 你的名字日本·飛騨/东京飛騨高山、须贺神社、四谷阶梯
🌿 司藤云南大理、腾冲、怒江大峡谷
🏚 隐秘的角落广东·湛江赤坎老街、霞山区
🍳 孤独的美食家日本·东京各区小店(按季查询)
🏔 冰雪奇缘挪威卑尔根、松恩峡湾
🧙 指环王/霍比特人新西兰霍比屯、皇后镇、米尔福德峡湾
🦁 狮子王肯尼亚/坦桑尼亚马赛马拉、塞伦盖蒂

现实约束与失败处理

情况处理方式
取景地信息不在 POI 数据中AI 知识库补充 + 标注"该地点为 AI 推荐,飞猪暂无详情"
取景地已关闭/拆除标注"⚠️ 该取景地已不可访问",推荐替代打卡点
用户输入的作品 AI 不了解"暂时没有这部作品的取景地信息,你能告诉我大概在哪拍的吗?"
多部作品取景地有重叠合并推荐,标注"这里同时是《A》和《B》的取景地"
国际目的地签证复杂提醒签证要求,推荐调用 flyai 签证相关搜索
某些取景地需要预约/许可标注"⚠️ 需提前预约",提供预约渠道
FlyAI 返回空结果尝试调整搜索词或使用 AI 知识补充
SSL 证书验证失败使用 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 环境变量

扩展能力

作为一个超级个体 skill,你还可以:

  1. 跨作品推荐 — 用户喜欢某类作品,推荐同类型取景地(如"喜欢日系动漫?推荐新海诚三部曲巡礼路线")
  2. 季节匹配 — 推荐最佳打卡季节(如"灌篮高手夏天去最好,阳光+大海")
  3. 深度定制 — 根据用户是"核心粉丝"还是"路人打卡"调整行程密度
  4. 联动飞猪其他能力 — 搜索演唱会、展览等与 IP 相关的活动
  5. 学习新 IP — 用户提供新作品信息时,记录并纳入知识库

示例对话

详见 reference/examples.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

平台分布

OpenClaw

89.33%
按下载量换算906

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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