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【2026飞猪AI旅行创新大赛】长江来信 · 绿色江河 AI 亲子公益游学

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
15/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
express, html, javascript, node.js, react, typescript, vite
Área
ai, web-dev

Línea de trabajo

This is a complete project submission with an online demo and a GitHub repository, rather than a scoped change request. Start by reviewing the repository and its setup instructions, then run npm test and npm run build; the payload names no specific files or failing tests. Done criteria for a contribution are not specified.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

2026飞猪AI旅行创新大赛 showcase

参赛项目名称

长江来信 · 绿色江河 AI 亲子公益游学

把课堂搬到江边，把热爱寄给长江。

面向亲子家庭，以绿色江河长江主题邮局为探索起点，让 AI 陪孩子完成一次“认识江河—观察自然—守护环境—留下来信”的旅行。

团队 / 作者与奖品领取人

  • 团队名称：临轩团队
  • 主要提交人 GitHub ID（仅 1 位，必填）：gengcheng
  • 其他成员（可选，仅用于署名）：无

旅行场景与目标用户

旅行场景：亲子自由行、周末短途游、自然教育与公益游学。

主要面向带着 6–12 岁孩子出行的家庭。

很多家长愿意带孩子亲近自然，但在实际旅行中常常遇到三个问题：

  • 出发前不知道看什么：有目的地攻略，却缺少适合孩子的观察主题。
  • 现场不知道怎么讲：孩子的问题具体而突然，家长不一定能及时解释。
  • 旅行后留下的只有照片：孩子的发现、疑问和环保承诺，没有被认真整理。

“长江来信”希望让一次江边散步，也能成为有问题、有发现、有行动、有记录的亲子探索。

我做了什么

绿色江河长期致力于长江生态环境保护，通过实地调查、保护站建设、志愿者行动与公众科普，连接江河沿岸的人们，让更多人认识长江、热爱长江，并参与自然保护。

今年十一假期，我有幸以志愿者的身份，走进位于青藏高原、海拔超过4500米的长江1号主题邮局。这次到访让我开始思考：如何把对长江的关注，从一次旅行中的感动，变成更多家庭可以参与、持续记录的行动？又如何让孩子在旅行中，不只是看见风景，还能理解风景背后的生态故事？

带着这样的想法，我开发了 “长江来信 · Yangtze Letters”——一个可在线体验的 AI 亲子公益游学 Web 应用，以绿色江河发起的长江主题邮局为探索起点，串联起五个站点：

长江源1号 → 宜宾4号 → 武汉7号 → 南京10号 → 上海11号。

从行前小课堂、现场问答，到自然观察、环保任务和游学纪念册，我希望借助 AI，让孩子带着问题出发，把自己的发现写成一封给长江的信，也把一份守护江河的心意带回日常生活。

每站结合当地江河环境设计探索主题，覆盖江源、三江汇流、城市江岸、滨江文化和河口湿地。

已实现的核心功能：

  1. 行前小课堂
    根据所选站点和孩子年龄，由 AI 生成一段长江故事和三个探索问题，让孩子带着好奇心出发。
  2. 现场问答与观察导师
    孩子可以询问邮局、江河与自然相关的问题；写下自己的观察后，AI 提供反馈和进一步观察的追问，帮助亲子对话继续展开。
  3. 四步游学任务护照
    把学习过程拆成“认识一条江、记录一个发现、做一件守护的小事、给长江写一封信”。各站进度独立保存，环保行动由家长确认。
  4. 给长江写一封信
    AI 根据孩子已有的观察和寄语整理草稿。孩子和家长可以修改，确认后再写入手账，保留自己的表达。
  5. 游学纪念册与电子邮戳
    汇总多个站点的原始观察、寄语和任务记录，生成 AI 导读，下载可离线阅读、打印的小册子。完成本站四项任务后，还可解锁纪念邮戳和明信片 PNG。
  6. 旅行资源查询
    接入 FlyAI 官方 CLI，按目的地和日期查询交通、住宿及周边资源。查询结果与演示建议分别标识，便于家庭继续安排出行。

项目特色：

  • 用一条江连接多次旅行。 五个站点分别呈现不同的江河故事，让孩子逐步理解源头与下游的关系。
  • 把环保变成可以参与的小事。 从自带水杯、减少一次性包装到安全观察江岸垃圾，让自然教育进入旅行过程。
  • 让孩子成为记录的作者。 原始观察、AI 辅助内容和家长确认分别呈现，纪念册保留孩子自己的发现。
  • 支持没有到现场的共学。 长江源站提供公开影像观察方式，并明确区分影像学习与实际到访。

百炼使用说明（必填）

  • 百炼能力 / 模型：阿里云百炼 qwen3.8-flash，用于应用运行时的五项 AI 功能。
  • 调用方式（百炼 API / DashScope SDK / 百炼 CLI bl / OpenWork）：使用百炼 API。Node.js 服务端通过 fetch 调用百炼 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口，采用非思考模式（enable_thinking: false）和 JSON 结构化输出。
  • 使用环节与输入输出：
环节 输入 输出
行前小课堂 站点、孩子年龄、预置站点背景 一段讲解和三个探索问题
现场问答 站点、年龄、孩子的问题 简明回答及启发问题
观察导师 站点、年龄、真实观察 观察反馈及后续追问
写信助手 观察、已有寄语、家长确认状态 可编辑的长江来信草稿
纪念册导读 多站观察、寄语及任务状态 记录回顾与未来行动建议

百炼直接参与用户体验过程。服务端校验输入与输出结构，页面附站点公开资料来源，供家长核对。

  • Skill 名称（如有）：旅行资源查询通过 @fly-ai/flyai-cli 接入
  • 其他工具 / 技术栈：
    React、TypeScript、Vite、Node.js、Express、FlyAI 官方 CLI、浏览器 localStorage、Canvas 明信片导出、HTML 纪念册导出、FAI 沙箱部署。

百炼 API Key 仅在服务端配置，不进入前端。模型请求不发送手账昵称和日期；下载纪念册时，这些信息由浏览器在本地加入。

效果展示

  • 首页
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  • AI行前小课堂和领取游学任务
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  • 完成游学任务，AI在其中作为观察导师和写信助手给游学的孩子提供帮助
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  • AI生成游学记录导读并生成可供下载的纪念册
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项目链接与复现方式

在线体验：

  1. 打开 Demo，选择一个邮局站点。
  2. 进入游学路线，选择孩子年龄，生成行前小课堂。
  3. 使用现场问答，或进入护照填写观察、体验 AI 观察导师。
  4. 完成寄语后，生成纪念册导读并下载小册子。

长江源站的交通查询以格尔木为中转城市，后续到访需单独规划；也可以通过公开影像完成共学。

本地复现：

需要 Node.js 22+。获取项目代码后执行：

npm install
cp .env.example .env

在 .env 中配置：

DASHSCOPE_API_KEY=填写自己的百炼APIKey
DASHSCOPE_REGION=cn-beijing
LEARNING_AI_MODEL=qwen3.8-flash
FLYAI_API_KEY=填写自己的FlyAIKey

启动项目：

npm run dev

打开 http://localhost:5173

运行测试与构建：

npm test
npm run build

旅行查询受上游服务、额度和库存变化影响。查询失败会明确提示；AI 生成失败可重试，不会用模板内容冒充模型回复。

踩坑记录（可选）

  1. 模型回复不能直接作为页面数据使用。
    增加 JSON 结构校验、文本长度限制和字段过滤，避免不完整内容影响交互。
  2. 切换站点后，旧回答容易与新场景混在一起。
    站点、年龄或输入发生变化时，取消过期请求并清除旧回复。
  3. AI 容易把建议写成已经发生的经历。
    在提示词中约束：不得补写孩子未提供的到访、行动数量或环保成效；影像观察须保留相应语境。
  4. 旅行接口暂不可用时，不能把建议当成实时库存。
    实时结果、演示建议和暂无结果分别展示，交通查询失败时不生成虚构车次或票价。
  5. 任务完成需要清晰依据。
    环保行动保留家长确认，电子邮戳按任务状态解锁，不由 AI 自动认证

**奖品说明：**每个团队最多发放 1 份奖品。同一团队即使提交多个参赛作品，也只登记 1 位奖品领取人；其他团队成员可以共同署名，但不重复发放奖品。

Lenguaje dominante
HTML
Estrellas
11
Forks
3
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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