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Agent Skill · 研究检索

holiday-travel-ranker(假期旅游排名)

holiday-travel-ranker 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。

holiday-travel-ranker 是研究检索类 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,按安装量在研究检索类的 73,674 个 Skill 里排第 27,574。

总安装 3,369周安装 139GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,101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
0.1.0

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:holiday-travel-ranker(假期旅游排名)
来源仓库:https://github.com/dilicloud11/holiday-travel-ranker
安装命令:
openclaw skills install holiday-travel-ranker
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 holiday-travel-ranker

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。

假期旅行目的地推荐排名工具。当用户想了解长假/小长假去哪里旅行最值、想对比国内外旅行目的地性价比、想获取假期出行推荐排名时使用。触发词:假期去哪玩、旅行推荐、出行目的地、性价比旅行、假期旅游排名、holiday travel、去哪里旅游、五一去哪、国庆去哪、春节出游。

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 holiday-travel-ranker;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

holiday-travel-ranker 怎么安装?

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

holiday-travel-ranker 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。

holiday-travel-ranker 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。

holiday-travel-ranker 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。

holiday-travel-ranker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,369 次,近一周安装 139 次,下载 1,101 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。

holiday-travel-ranker 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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
holiday-travel-ranker

假期旅游排名 · 本页

3,369—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
holiday-travel-ranker
description
假期旅行目的地推荐排名工具。当用户想了解长假/小长假去哪里旅行最值、想对比国内外旅行目的地性价比、想获取假期出行推荐排名时使用。触发词:假期去哪玩、旅行推荐、出行目的地、性价比旅行、假期旅游排名、holiday travel、去哪里旅游、五一去哪、国庆去哪、春节出游。

Holiday Travel Ranker - 假期旅行目的地推荐

基于多维度数据评分,为用户在中国法定长假/小长假期间推荐最值得去的国内 Top 10 和国外 Top 10 旅行目的地。

工作流程概览

整个 Skill 分 4 个阶段执行:

  1. 确认用户偏好(唯一需要交互的步骤)
  2. 数据收集与研究(自动执行,通过 web_search 整理)
  3. 评分与排名(自动执行,加权计算)
  4. 输出报告(自动执行,生成 Markdown + HTML)

Phase 1:确认用户偏好

使用 ask_followup_question 工具向用户确认以下信息:

必选项:

  1. 出发城市 — 默认"上海",用户可修改。机票价格与出发城市强相关。

- 选项示例:上海 / 北京 / 广州 / 深圳 / 成都 / 其他(请输入)

  1. 目标假期 — 选择一个或多个法定假期:

- 元旦(1天假+周末凑3天) - 春节(7天) - 清明节(3天) - 五一劳动节(5天) - 端午节(3天) - 中秋节(3天) - 国庆节(7天)

可选项:

  1. 特别在意的维度 — 用户可选择 1-3 个最看重的维度,这些维度的权重会上浮:

- 机票价格 / 酒店价格 / 当地物价 / 签证便利性 / 旅游好评度 / 气候适宜度 / 安全性 / 体验丰富度

  1. 预算区间 — 可选,用于标注哪些目的地在预算内:

- 3000 以内 / 3000-6000 / 6000-10000 / 10000-20000 / 不限

确认后立即进入 Phase 2,不再等待额外确认。


Phase 2:数据收集与研究

针对预设的候选目的地池(见 references/destinations.md),通过 web_search 和 web_fetch 整理以下 8 个维度的数据。

评分维度定义

详细的维度说明、评分标准和数据来源见 references/scoring_criteria.md。

#维度默认权重简述
1机票价格20%从出发城市到目的地的经济舱正常时段往返均价
2酒店价格15%中端酒店(4星/精品)每晚均价
3当地物价10%日均餐饮+交通+门票消费水平
4签证便利性15%免签/落地签/电子签/贴纸签 + 办理难度和时间
5旅游好评度15%主流旅行平台评分、游客满意度
6当季气候适宜度10%该假期时段的气温、降水、舒适度
7安全性10%旅行安全指数、外交部旅行提醒
8体验丰富度5%可玩天数、景点密度、文化/美食多样性

权重调整规则

如果用户在 Phase 1 选择了"特别在意的维度":

  • 被选中的维度权重各 +5%
  • 从未被选中的最低权重维度中等比扣减
  • 确保总权重仍为 100%

数据整理要求

机票价格:

  • 搜索该假期时间段从出发城市到目的地的经济舱往返价格
  • 排除红眼航班(23:00-06:00 出发的航班)
  • 排除总旅行时长超过直达时长 2 倍的转机航班
  • 优先查找历史同期价格作参考(如去年同期数据)
  • 数据来源:携程、去哪儿、飞猪、Google Flights 的价格参考

酒店价格:

  • 搜索该假期时间段目的地市中心/热门区域的中端酒店价格
  • 定位:4星级或知名精品连锁(如全季、亚朵、万怡、希尔顿花园等同档次)
  • 数据来源:携程、Booking.com、Agoda 历史价格参考

当地物价:

  • 搜索目的地日均旅行消费(餐饮+市内交通+主要景点门票)
  • 数据来源:Numbeo、穷游、马蜂窝的消费参考

签证便利性(仅国外目的地):

  • 查询中国护照前往该国的签证政策
  • 国内目的地此项默认满分 10 分
  • 数据来源:中国领事服务网、各国使馆官网

旅游好评度:

  • 综合 TripAdvisor、马蜂窝、Google 评分
  • 同时参考社交媒体热度(小红书、抖音等)

当季气候适宜度:

  • 查询该假期时间段目的地的平均气温、降水量
  • 是否处于最佳旅行季节
  • 数据来源:Weather.com、气象历史数据

安全性:

  • 旅行安全指数(GPI 全球和平指数等)
  • 中国外交部旅行安全提醒
  • 国内目的地默认 9 分(满分 10)

体验丰富度:

  • 世界遗产数量、标志性景点密度
  • 美食/文化多样性评价
  • 建议游玩天数

研究策略

使用并行 subagent 提高效率:

  • Subagent A:研究国内候选目的地(10-15 个城市/地区)
  • Subagent B:研究国外候选目的地-亚洲方向(8-10 个)
  • Subagent C:研究国外候选目的地-非亚洲方向(8-10 个)

每个 subagent 需对其负责的目的地整理全部 8 个维度数据。


Phase 3:评分与排名

评分规则

每个维度评 1-10 分(10 为最优),具体标准见 references/scoring_criteria.md。

价格类维度(机票、酒店、物价): 越便宜分越高

  • 10 分:价格属于候选池中最低 10%
  • 7-9 分:低于均值
  • 4-6 分:接近均值
  • 1-3 分:高于均值较多

非价格维度: 按各自标准正向打分,越好分越高

综合分计算

综合分 = SUM(各维度分数 x 该维度权重)

排名输出

  1. 国内综合排名 Top 10
  2. 国外综合排名 Top 10
  3. 分维度排行榜:对综合排名进入 Top 10 的目的地,按每个维度单独排序

Phase 4:输出报告

输出物 1:Markdown 报告

使用 scripts/generate_report.py 的模板结构,生成 Markdown 文件,包含:

# {假期名称} 旅行目的地推荐 - 从{出发城市}出发

> 生成时间:{日期} | 出发城市:{城市} | 目标假期:{假期}

## 评分说明
[简述 8 个维度和权重]

## 国内 Top 10 综合排名
[表格:排名、目的地、综合分、各维度分]

## 国外 Top 10 综合排名
[表格:排名、目的地、综合分、各维度分]

## 目的地详细卡片

### [排名]. [目的地名称] - 综合分 X.X
- **核心优势**:[2-3 个亮点]
- **重要劣势**:[1-2 个需注意的点]
- **最佳出行时段**:[月份]
- **预估花费区间**:[X-X 元/人,含往返机票+X晚住宿+日常消费]
- **签证信息**:[免签/落地签/需办签证]

## 分维度排行榜
### 按机票价格排序(从低到高)
[表格]
### 按酒店价格排序(从低到高)
[表格]
### 按签证便利性排序
[表格]
...(每个维度一张表)

## 个性化建议
[基于用户偏好的推荐语]

输出物 2:HTML 交互式页面

生成一个独立 HTML 文件(内联 CSS + JS,无外部依赖),功能包括:

  • 国内/国外 Tab 切换
  • 按综合分或任意单维度排序
  • 每个目的地卡片展开/收起详情
  • 响应式布局,移动端友好
  • 配色清新,旅行主题风格

使用 scripts/generate_html.py 生成 HTML 文件。

文件命名

  • Markdown:{假期}_{出发城市}_旅行推荐_{日期}.md
  • HTML:{假期}_{出发城市}_旅行推荐_{日期}.html

候选目的地池

完整的候选目的地列表见 references/destinations.md。

国内候选(约 20 个)

覆盖不同区域和旅行类型:自然风光、历史人文、海岛海滨、都市体验、民族风情等。

国外候选(约 20 个)

覆盖亚洲近途(日韩东南亚)、中远途(中东/欧洲/大洋洲/美洲)等,兼顾签证友好度和热门程度。


注意事项

  1. 价格数据时效性:机票和酒店价格使用历史同期数据或近期参考价,仅供对比参考,实际价格以预订时为准。
  2. 签证政策变动:签证政策可能随时调整,建议出行前再次确认最新政策。
  3. 安全提醒:安全评分基于公开数据和外交部提醒,请关注出行前的最新安全形势。
  4. 个人偏好差异:评分体系提供客观参考,最终选择应结合个人兴趣和实际情况。
  5. 红眼航班排除:所有机票价格评估均排除了 23:00-06:00 出发的航班和不合理转机(总时长 > 直达 2 倍)。

Resources

  • references/scoring_criteria.md — 详细的 8 维度评分标准和打分规则
  • references/destinations.md — 国内外候选目的地池及基础信息
  • scripts/generate_report.py — Markdown 报告生成模板脚本
  • scripts/generate_html.py — HTML 交互式页面生成脚本

平台分布

OpenClaw

98.49%
按下载量换算1,084

安全审计

VirusTotal

通过

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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