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Agent Skill · 研究检索

flyai-travel-blindbox(飞爱旅游盲盒)

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。

flyai-travel-blindbox 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 73,675 个 Skill 里排第 29,811。

总安装 2,987周安装 122GitHub Stars 公开资料未说明下载 966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-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

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。

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。

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-travel-blindbox;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-travel-blindbox 怎么安装?

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

flyai-travel-blindbox 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-travel-blindbox 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-travel-blindbox 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-travel-blindbox 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,987 次,近一周安装 122 次,下载 966 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-travel-blindbox 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-travel-blindbox

飞爱旅游盲盒 · 本页

2,987—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

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-flight、search-hotel、search-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

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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