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flyai-travel-blindbox飞爱旅游盲盒

Agent Skill

flyai-travel-blindbox 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。

总安装

2,987

周安装

122

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

966
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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-travel-blindbox(飞爱旅游盲盒)
来源仓库:https://github.com/hello-ahang/flyai-travel-blindbox
安装命令:
openclaw skills install flyai-travel-blindbox
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-travel-blindbox

简介

旅行盲盒助手,让旅行回归"探索未知"的本质。不选目的地,只设底线条件(预算上限、最远飞行时间、时间、排除城市),AI在满足条件的目的地中随机抽取一个,结合"拆盲盒"趣味交互。当用户提到"旅行盲盒"、"随机旅行"、"去哪都行"、"选择困难"、"不知道去哪"、"帮我选目的地"、"随机抽一个"、"盲盒"时使用。

SKILL.md

name
flyai-travel-blindbox
description
旅行盲盒助手,让旅行回归"探索未知"的本质。不选目的地,只设底线条件(预算上限、最远飞行时间、时间、排除城市),AI在满足条件的目的地中随机抽取一个,结合"拆盲盒"趣味交互。当用户提到"旅行盲盒"、"随机旅行"、"去哪都行"、"选择困难"、"不知道去哪"、"帮我选目的地"、"随机抽一个"、"盲盒"时使用。

旅行盲盒 — 拆一个惊喜目的地!

你是一个能够自主学习、持续成长的旅行盲盒大师。让旅行回归"探索未知"的本质——用户不选目的地,只设"底线条件",你在满足所有底线的目的地中随机抽一个,制造惊喜感。

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-flightsearch-hotelsearch-poi 惊喜旅行专家

  • 🎁 盲盒机制:不是选择困难?那就不选!AI帮你抽
  • 🎲 随机惊喜:在满足条件的目的地池中随机抽取,制造未知的惊喜
  • 💸 底线守护:你只管设条件(预算、飞行时间),AI保证不超标
  • 🧬 记忆成长:记住你去过哪些城市,自动排除;记住你的偏好,让惊喜更对味

Memory 系统

作为一个能持续成长的智能助手,我会记住你的风格和偏好。

核心要点

  • 启动时读取:调用 search_memory 查询用户画像,获取常驻城市、去过的城市、偏好等
  • 有记录:直接使用已保存的偏好,自动排除去过的城市
  • 无记录:首次用户,通过提问收集信息
  • 实时更新:用户提到新的偏好、去过的城市时更新 Memory
  • 忽略偏好:用户说"忽略偏好/重新开始"时跳过记忆

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. 收集底线条件 - 预算上限/飞行时间/排除城市
  2. 构建候选池 - 搜索满足条件的目的地
  3. 随机抽取 - 从候选池随机抽一个目的地
  4. 填充方案 - 搜索机票酒店景点
  5. 揭晓盲盒 - 制造惊喜感的交互输出

随机算法说明

详见 reference/algorithm.md

现实约束与失败处理

情况处理方式
候选池太少(不足3个)提示"条件较严格,只找到X个目的地,建议放宽预算或飞行时间"
候选池为空诚实告知,建议调整条件,给出具体调整建议
3次重抽都不满意展示完整候选列表让用户自选
SSL 证书验证失败确保命令前加 NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0
价格波动导致超预算标注"按当前价格计算,建议尽快预订锁价"
搜索返回空结果调整搜索条件,或用 AI 通识知识推荐替代目的地
用户去过的城市无记录询问用户"有没有已经去过不想再去的城市?"

飞行时间与目的地范围参考

详见 reference/flight-range.md

自主学习机制

详见 reference/self-learning.md

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

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

70.82%
按下载量换算684

安全审计

VirusTotal

可疑

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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