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Agent Skill · 研究检索

hotel-lookup(酒店查询)

hotel-lookup 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。

hotel-lookup 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 29,103。

总安装 3,109周安装 127GitHub Stars 1下载 996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
1.0.2

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:hotel-lookup(酒店查询)
来源仓库:https://github.com/zuckonit/hotel-lookup
安装命令:
openclaw skills install hotel-lookup
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 hotel-lookup

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。

hotel-lookup 用于在 Fliggy MCP 上发现酒店并支持比较与预订交接。通过 FlyAI search-hotel 接口实现结构化过滤,如目的地、日期等。适用于快速筛选符合条件的住宿选项并生成推荐列表。

安装命令为 openclaw skills install hotel-lookup,适用于 OpenClaw 宿主。使用前需确认接口可用性和数据准确性,避免依赖失效源。

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 hotel-lookup;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

    它需要调用外部服务,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

hotel-lookup 怎么安装?

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

hotel-lookup 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。

hotel-lookup 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

hotel-lookup 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。

hotel-lookup 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,109 次,近一周安装 127 次,下载 996 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。

hotel-lookup 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
hotel-lookup

酒店查询 · 本页

3,1091调用外部服务MIT-0通过

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
hotel-lookup
display_name
Hotel Lookup — FlyAI search-hotel · Fliggy MCP
description
>
homepage
https://open.fly.ai/
metadata
version
1.2.0
agent
type
tool
runtime
node
context_isolation
execution
parent_context_access
read-only
openclaw
emoji
\F3E8
priority
88
requires
bins
intents
patterns

Hotel Lookup (FlyAI · Fliggy MCP)

Provide hotel discovery, comparison, and booking handoff using the FlyAI CLI command search-hotel, backed by Fliggy MCP. Outputs are decision-ready when you respect live JSON fields and the flag schema in references/search-hotel.md (single source of truth).


Prerequisites

  1. Install FlyAI CLI: npm i -g @fly-ai/flyai-cli
  2. Optional richer results: flyai config set FLYAI_API_KEY "your-key" (keep secrets out of logs).
  3. I/O: one JSON object per line on stdout; guidance/errors on stderr (flyai search-hotel --help for flag discovery).

Workflow

1. Capture intent before running search-hotel

Extract and confirm (ask only the minimum if missing):

  • Destination → maps to required --dest-name (country / province / city / district).
  • Stay window → --check-in-date / --check-out-date (YYYY-MM-DD).
  • Budget → --max-price (CNY per night cap).
  • Stars & beds → --hotel-stars, --hotel-bed-types.
  • Lodging mix → --hotel-types (酒店 / 民宿 / 客栈).
  • Landmark / “near X” → --poi-name plus --dest-name.
  • Free-text narrowing → --key-words.
  • Ranking preference → --sort (price_asc / price_desc / rate_desc / distance_asc / no_rank).
  • Trip purpose (business / family / leisure) → use to choose filters and how you explain trade-offs; do not send fields that references/search-hotel.md does not define.

2. Align parameters to the reference (no “tag priming” RPC)

  • Open references/search-hotel.md and mirror exact flag names—there is no separate “prime tags” or tag-cache step in search-hotel.
  • Validate dates (not in the past; correct format). If the city or district is ambiguous, ask the user—never guess --dest-name.

3. Search hotels with normalized flyai search-hotel flags

  • Build one invocation: flyai search-hotel … per the reference Examples and parameter list.
  • Prefer a bounded result set for first pass (e.g. sensible defaults from user intent); shortlist to top 3–5 in the final narrative.
  • Respect live JSON behavior from upstream:

- Some fields may be null or missing. - Price in samples appears as display strings (e.g. ¥618); do not invent currency rules not present in data. - If the service returns errors or empty itemList, follow Error handling below.

4. Enrich finalists from returned JSON only (no extra hotel-detail RPC)

  • Each finalist row comes from data.itemList (see output example in references/search-hotel.md).
  • Use mainPic, detailUrl, name, address, price, score, star, review, interestsPoi, etc. when present.
  • There is no getHotelDetail call in this skill. Deeper room-level matrices like full rate-plan grids are only available if they appear inside the JSON you already received; otherwise direct the user to detailUrl for authoritative booking pages.
  • If you need a second pass, run a narrower search-hotel (tighter dates, POI, or keywords)—do not fabricate APIs.

5. Return decision-ready output

Always give:

  • Recommended pick (best fit to stated constraints).
  • Two alternatives with honest trade-offs (price vs distance vs stars vs POI proximity—only from observed fields).
  • Booking handoff: what to open next (detailUrl), what to double-check on the supplier page, and 2–4 final confirmation questions if anything is still ambiguous.

Output template (concise bullets)

  • 行程信息: 目的地 / 入住离店 / 人数或房型需求 / 预算(每晚 CNY)/ 关键偏好(商务/亲子等)
  • 推荐酒店(首选)

- 酒店名 · 价格展示(来自 JSON) - 位置 / 交通或 POI 相关字段(如 interestsPoi) - 图片行:![]({mainPic})(若存在) - 详情/预订:[Click to book]({detailUrl})(若存在) - 评分/星级/短评(若存在) - 推荐理由(只引用结果中可见事实)

  • 备选 1 / 备选 2(同结构,字段缺失则说明)
  • 决策建议: 适合人群与取舍(不编造政策)
  • 下一步确认: 仅列 2–4 个必要确认项(支付前核对官方页等)

Output & presentation (Markdown)

  • Show image before booking link when both exist.
  • Use headings and tables when comparing multiple hotels.
  • Optional brand line: e.g. “Based on fly.ai real-time hotel results.”

Quality bar

  • Prefer concrete numbers and fields from JSON over vague adjectives.
  • Do not invent cancellation rules, breakfast, or prices not shown in data.
  • If data is missing, stale, or mismatched to user intent, say so and suggest adjusting flags or confirming on detailUrl.
  • Keep shortlists tight—avoid dumping huge itemList tables unchanged.
  • Never expose API keys or local config in chat.

References

SurfaceLocation
search-hotel flags, examples, output shapereferences/search-hotel.md (authoritative)

Error handling

  1. Validate inputs against references/search-hotel.md; ask the user when required fields are unclear.
  2. Diagnose stderr + JSON status / message; fix flags vs retry on transient errors only.
  3. Empty results — relax filters once, then explain; no infinite retries.
  4. Transparency — if location or dates may be wrong, state it before recommending payment.

Differentiation (honest scope)

HookMeaning (search-hotel only)
POI + destination--poi-name + --dest-name for “near landmark” stays.
三态住宿--hotel-types: 酒店 / 民宿 / 客栈 in one run.
CNY nightly cap--max-price for per-night budget ceilings.
Agent-first JSONmainPic + detailUrl for fast Markdown cards—no extra scraper stack in this bundle.

平台分布

OpenClaw

71.26%
按下载量换算710

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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