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china-hotel-comparison

中国酒店比价 - 专门针对美团、去哪儿、携程、飞猪、途牛等中国本土平台的酒店搜索、价格比较、套餐分析和个性化推荐。

fengjianli07210 installations selon la source☆ 0 Étoiles du dépôt

Installation

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SkillHub CLI

skillhub install fengjianli0721/china-hotel-comparison

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Instructions

中国酒店比价

核心功能

  1. 多平台比价:携程、去哪儿、美团、飞猪、途牛
  2. 智能推荐:基于用户画像和历史学习
  3. 套餐分析:深度拆解服务计算真实优惠
  4. 多用户管理:家庭共享和协同决策
  5. 强制5选项:确保选择多样性

使用场景

  • 中国境内酒店搜索和比价
  • 家庭旅行协同规划
  • 套餐价值深度分析
  • 个性化推荐和筛选

工作流程

  1. 收集用户需求
  2. 多平台实时查询
  3. 智能过滤和排序
  4. 提供不少于5个选项
  5. 详细分析和建议

文件结构

  • search-strategy.md:搜索策略
  • price-calculation.md:价格计算
  • package-value-analysis.md:套餐分析
  • multi-user-management.md:多用户管理
  • user-profiles.md:用户画像
  • user-history-learning.md:历史学习
  • personalized-recommendation.md:推荐引擎
  • user-preferences.md:用户偏好
  • scripts/hotel-search-example.sh:示例脚本

版本: 1.4.0
更新: 2026-02-25
特色: 多用户管理 + 套餐分析 + 历史学习

Informations sur la source

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/fengjianli0721/china-hotel-comparison
Version
—
Commit
f1ba586fec5ca093dec614d5b9de8a58df863ecd
Source de classification
rules
Statut
active
Visibilité
public

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README

中国酒店比价 Skill

简介

中国酒店比价 - 专门针对美团、去哪儿、携程、飞猪、途牛等中国本土平台的酒店搜索、价格比较、套餐分析和个性化推荐服务。

核心特色

🎯 强制不少于5个选项 + 个性化匹配
  • 每次搜索必须提供不少于5个精选酒店选项
  • 基于用户画像的个性化推荐匹配
  • 确保选项多样性:不同价格、类型、平台、特色
  • 覆盖全面:从经济型到舒适型,从连锁到特色民宿
👤 多维度用户画像识别 + 历史学习
  • 智能画像分类:家庭、商务、旅游、度假、学生等
  • 历史行为分析:记录和分析用户搜索、筛选、选择习惯
  • 需求维度学习:从历史中学习预算、平台、评价等偏好
  • 持续学习优化:基于历史反馈的智能优化和预测
🏨 多平台深度整合
  • 携程:全品类覆盖,商务出行首选
  • 去哪儿:价格优势明显,比价功能强大
  • 美团:本地生活整合,优惠活动多
  • 飞猪:阿里生态,会员权益丰富
  • 途牛:旅游套餐,度假酒店专业
💰 智能价格计算 + 个性化评分
  • 总成本计算(含所有隐藏费用)
  • 7维度个性化评分系统
  • 实时价格验证和监控
  • 优惠券和会员权益智能评估

快速开始

触发条件

当用户需要在中国境内寻找酒店、比较不同平台价格、获取最佳预订建议时,自动触发此skill。

典型使用场景
用户:"帮我找一下上海迪士尼附近的酒店,预算500以内"
用户:"北京王府井有什么推荐的酒店?"
用户:"比较一下广州长隆附近的住宿"
用户:"三亚有什么性价比高的酒店推荐?"
输出格式

每次提供不少于5个精选选项,每个选项包含:

  • 酒店基本信息(名称、位置、评分)
  • 多平台价格对比
  • 总成本计算
  • 优缺点分析
  • 适合人群说明
  • 预订建议

文件结构

domestic-hotel-comparison/
├── SKILL.md                    # 主技能文件
├── search-strategy.md          # 搜索策略指南
├── price-calculation.md        # 价格计算模型
├── user-profiles.md            # 多维度用户画像系统
├── user-history-learning.md    # 用户历史学习系统
├── personalized-recommendation.md # 个性化推荐引擎
├── user-preferences.md         # 用户偏好管理
├── scripts/hotel-search-example.sh # 搜索脚本示例
├── _meta.json                  # 元数据
└── README.md                   # 本文件

工作流程

1. 需求收集
  • 目的地、日期、人数、预算、特...

Contenu extrait

SKILL.md
# 中国酒店比价

## 核心功能
1. **多平台比价**:携程、去哪儿、美团、飞猪、途牛
2. **智能推荐**:基于用户画像和历史学习
3. **套餐分析**:深度拆解服务计算真实优惠
4. **多用户管理**:家庭共享和协同决策
5. **强制5选项**:确保选择多样性

## 使用场景
- 中国境内酒店搜索和比价
- 家庭旅行协同规划
- 套餐价值深度分析
- 个性化推荐和筛选

## 工作流程
1. 收集用户需求
2. 多平台实时查询
3. 智能过滤和排序
4. 提供不少于5个选项
5. 详细分析和建议

## 文件结构
- search-strategy.md:搜索策略
- price-calculation.md:价格计算
- package-value-analysis.md:套餐分析
- multi-user-management.md:多用户管理
- user-profiles.md:用户画像
- user-history-learning.md:历史学习
- personalized-recommendation.md:推荐引擎
- user-preferences.md:用户偏好
- scripts/hotel-search-example.sh:示例脚本

**版本**: 1.4.0  
**更新**: 2026-02-25  
**特色**: 多用户管理 + 套餐分析 + 历史学习
README
# 中国酒店比价 Skill

## 简介

中国酒店比价 - 专门针对美团、去哪儿、携程、飞猪、途牛等中国本土平台的酒店搜索、价格比较、套餐分析和个性化推荐服务。

## 核心特色

### 🎯 强制不少于5个选项 + 个性化匹配
- 每次搜索必须提供不少于5个精选酒店选项
- 基于用户画像的个性化推荐匹配
- 确保选项多样性:不同价格、类型、平台、特色
- 覆盖全面:从经济型到舒适型,从连锁到特色民宿

### 👤 多维度用户画像识别 + 历史学习
- **智能画像分类**:家庭、商务、旅游、度假、学生等
- **历史行为分析**:记录和分析用户搜索、筛选、选择习惯
- **需求维度学习**:从历史中学习预算、平台、评价等偏好
- **持续学习优化**:基于历史反馈的智能优化和预测

### 🏨 多平台深度整合
- **携程**:全品类覆盖,商务出行首选
- **去哪儿**:价格优势明显,比价功能强大
- **美团**:本地生活整合,优惠活动多
- **飞猪**:阿里生态,会员权益丰富
- **途牛**:旅游套餐,度假酒店专业

### 💰 智能价格计算 + 个性化评分
- 总成本计算(含所有隐藏费用)
- 7维度个性化评分系统
- 实时价格验证和监控
- 优惠券和会员权益智能评估

## 快速开始

### 触发条件
当用户需要在中国境内寻找酒店、比较不同平台价格、获取最佳预订建议时,自动触发此skill。

### 典型使用场景
```
用户:"帮我找一下上海迪士尼附近的酒店,预算500以内"
用户:"北京王府井有什么推荐的酒店?"
用户:"比较一下广州长隆附近的住宿"
用户:"三亚有什么性价比高的酒店推荐?"
```

### 输出格式
每次提供不少于5个精选选项,每个选项包含:
- 酒店基本信息(名称、位置、评分)
- 多平台价格对比
- 总成本计算
- 优缺点分析
- 适合人群说明
- 预订建议

## 文件结构

```
domestic-hotel-comparison/
├── SKILL.md                    # 主技能文件
├── search-strategy.md          # 搜索策略指南
├── price-calculation.md        # 价格计算模型
├── user-profiles.md            # 多维度用户画像系统
├── user-history-learning.md    # 用户历史学习系统
├── personalized-recommendation.md # 个性化推荐引擎
├── user-preferences.md         # 用户偏好管理
├── scripts/hotel-search-example.sh # 搜索脚本示例
├── _meta.json                  # 元数据
└── README.md                   # 本文件
```

## 工作流程

### 1. 需求收集
- 目的地、日期、人数、预算、特...

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