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【2026飞猪AI旅行创新大赛】入戏 · 跟着剧情去旅行——把剧景复刻打卡变成可一键预订的路

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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
10/100
Type d'issue
Documentation
Clarté
À clarifier
Activité
Active
Stack technique
github, html
Domaine
documentation

Piste de recherche

This issue is a contest submission showcasing an external AI travel agent, not a change request for this repo. To understand the demo, read the linked repository's prompt/ and template/ directories and open the generated html handbooks. No actionable task or 'done' state is defined here.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

参赛项目名称

入戏 · 跟着剧情去旅行——把每个人都在做的「剧景复刻打卡」，变成一条可一键预订的路

团队 / 作者与奖品领取人

  • 团队名称：小mo AI
  • 主要提交人 GitHub ID（仅 1 位，必填）：xiaomo-agi

旅行场景与目标用户

场景：剧迷的「圣地巡礼」旅行——为一场剧奔赴一座城。

去看《去有风的地方》的有风小院、站在《恶作剧之吻》湘琴递情书的静宜大学鹊桥、走进《人世间》的光字片。这个行为用户早就在自发做了：去剧里的地方、站上那个机位、拍下同款、配上那句台词发朋友圈。但取景地信息散落在小红书/抖音的碎片帖子里，用户要一个一个搜定位、到处扒攻略，而且攻略只管「去哪」——怎么去、住哪、门票多少，没人管。

目标用户：

  1. 想去剧集取景地打卡的剧粉（核心：女性向治愈剧/经典台剧/年代剧人群）
  2. 想发「同款打卡照」但缺文案弹药（台词）和机位引导的内容型用户
  3. 被剧种草了目的地的泛旅行用户（如被《去有风》种草大理）

我做了什么

一句话：说一部剧 + 出发城市 + 几天 → 输出一本「可导航、可预订、可发帖」的逐日打卡手帐。

核心功能：

  1. 剧知识库（作者从公开攻略与官方文旅稿逐条调研整理，关键信息带来源交叉核验）：每部剧 = 取景点位 + 名场面 + 机位/复刻姿势 + 台词彩蛋。已收录三部代表作：《去有风的地方》（大理·热播大陆剧）、《人世间》（长春·经典年代剧/长辈线）、《恶作剧之吻》（台北台中·经典台剧/跨境线）——验证同一套知识结构可无限扩展到任何剧/电影/综艺
  2. flyai 实时商品层：机票车次、门票、酒店全部飞猪实时数据（价格、可订状态、预订链接直出），绝无编造
  3. 打卡四件套：每个点位 = 📍导航链接（高德，点开即走）+ 🎬机位/复刻姿势 + 💬台词彩蛋（逐字引用知识库）+ ✍️发帖文案（行中打卡后自动组装成品文案+标签，见讲解页示例）——从素材到成帖一条龙
  4. 交互式酒店推荐：先问预算/偏好/活动区域，推荐带「距当日核心打卡点车程」，覆盖全档位
  5. 手帐式 HTML 输出：路书渲染成「追剧手帐」网页（拍立得照片墙/机票票卡/台词情书便签/贴纸美食墙），移动端友好，所见即所得
  6. 实用细节：需预约的点位（淡江中学/有风小院）自动警示；日落观景点标注精确日落时刻并提醒临期复查天气

创新点：

  • 「内容策展 × 实时交易」的交叉定位：竞品都在做行程规划工具，没有人做「打卡内容的生产资料库」——机位、台词、复刻姿势是用户自发行为的刚需补给，也是纯技术方案抄不走的部分
  • 民间行为产品化：用户本来就在做剧景复刻打卡（官方文旅也在下场做同款线路——大理文旅/长春电影节均已推出官方打卡线路，需求已被政府侧验证），本项目第一次把它整合成可预订闭环
  • 台词「锚点型/状态型」分型：锚点型配画面与机位，状态型配发帖文案——直接服务「发出来的那一条」

商业价值（demo 虽小，生意是真的）：

  1. 需求双重验证：民间自发打卡行为（小红书/抖音海量内容）+ 官方下场（文旅局官方打卡线路）——不是猜出来的需求
  2. 流量供给持续：每部热播剧/影/综都是一波新入口；经典剧是长尾（人世间/恶吻的打卡流延续数年），热播剧是波峰——产品追内容档期走，自带运营节奏
  3. 实现极轻、边际成本递减：核心=知识库 + flyai skill + 高德 URI 三件套；点位扩充来自内容平台的公开打卡帖（小红书/抖音本身就是民间知识库，AI 调研整理+人工核验即可入库）——新增一部剧的成本远低于它带来的流量
  4. 交易闭环现成：每本手帐内嵌飞猪预订链接，种草与交易同页完成；B 端可与文旅局/IP 方合作官方打卡线路（各地文旅已有此 KPI）
  5. 产品形态轻：手帐 HTML 只是效果上限的展示形态，渲染层可替换——实际交付可以是一页文档、一张卡片、一条带按钮的消息。大脑不变，皮按场景换

详细版见讲解页：https://xiaomo-agi.github.io/feizhu-ruxi-demo/about.html

百炼使用说明（必填）

  • 百炼能力 / 模型：百炼 Managed Agent（托管智能体），模型 GLM-5.1（百炼模型广场托管）
  • 调用方式：百炼控制台可视化搭建（Managed Agents）；知识库为百炼知识库文档
  • 使用环节与输入输出：
    • 输入：用户一句话（剧名+出发城市+天数+偏好+同行人）
    • 运行时：Agent 检索剧知识库（百炼知识库）→ 调用 flyai skill 实查机票/酒店/门票（飞猪实时库存）→ 编排逐日动线（就近聚类、装不下诚实转「+1天扩展」）→ 按手帐模板渲染 HTML 输出
    • 输出：含导航链接、飞猪预订链接、台词机位三件套的完整手帐路书
  • Skill 名称：flyai（飞猪官方 skill，MCP 直连实时商品库）
  • 其他工具 / 技术栈：高德 URI API（导航/觅食链接，无 key 免费开放协议）；NOAA 天文算法（日落时刻离线计算）；知识库信源：大理文旅官网、新华网、央广网、人民网等官方与权威媒体，逐条交叉核验后入库

效果展示

在线 Demo（双剧手帐，点开即玩）：https://xiaomo-agi.github.io/feizhu-ruxi-demo/

  • 《恶作剧之吻》台湾 6 天 5 晚（广州出发）：https://xiaomo-agi.github.io/feizhu-ruxi-demo/kiss.html ——静宜大学任垣楼鹊桥（递情书处）、忠义站天桥、淡江中学、九份天灯等核心取景地；28 个导航点位、20+ 飞猪实图、台词彩蛋、7 个飞猪预订链接、淡江中学与静宜大学预约警示
  • 《去有风的地方》大理 3 天（杭州出发）：https://xiaomo-agi.github.io/feizhu-ruxi-demo/dali.html ——凤阳邑有风小院、茶马古道、喜洲严家大院、双廊洱海；12 个导航点位、民宿六档全价、有风小院预约警示、日落时刻提示

手帐式 HTML 由智能体配合输出模板与前端渲染 skill 生成：内容层（点位/价格/台词/机位，全部来自百炼智能体运行时）×渲染层（手帐视觉模板 + 高德导航链接 + 飞猪预订票根，由输出模板与渲染 skill 保证每次一致可用）。裸 agent 未挂 skill 时输出朴素 HTML 且默认给 Google Maps 链接（大陆不可达）——挂上输出模板/渲染 skill 后即稳定产出如上效果。系统提示词与输出模板已开源（仓库 prompt/ 与 template/ 目录），坐标转高德 URI 的规则固化其中。

运行实录截图（百炼 Managed Agent，配置→运行→产物全链路）：

① 智能体提示词：

智能体提示词

② 知识库列表：

知识库列表

③ AI 运行过程：

AI运行过程

④ AI 搜集打卡点图片和地点坐标：

AI搜集打卡点图片和地点坐标

⑤ 一句话生成 HTML：

一句话生成html

⑥ AI 产物：

AI产物

项目链接与复现方式

  • 在线体验：https://xiaomo-agi.github.io/feizhu-ruxi-demo/
  • Demo 仓库：https://github.com/xiaomo-agi/feizhu-ruxi-demo
  • 复现路径（Managed Agent 最快捷）：百炼控制台 → Managed Agents 创建智能体 → 关联知识库（三剧知识点文档+手帐输出模板+机位图库）+ flyai skill → 粘贴系统提示词 → 对话输入「我想跟着《去有风的地方》去大理，成都出发 3 天慢节奏」即复现
  • 平台无关：以上材料（提示词/知识库/模板/flyai skill）不绑定搭建方式——通过百炼 API、DashScope SDK、百炼 CLI bl、OpenWork 等任何百炼支持的调用方式，配上本仓库材料同样可以完成复现，按你的技术栈自选
  • 复现材料全套开源：https://github.com/xiaomo-agi/feizhu-ruxi-demo —— prompt/（系统提示词）+ knowledge/（三剧知识库+机位图库）+ template/（输出模板），README 含 15 分钟逐步复现指南

踩坑记录（可选）

  1. RAG 检索丢字段：知识库初版用「大表格+分离台词清单」结构，Agent 检索时只命中点位名，机位/台词/预约提醒全被漏掉，模型还会自己「补写」台词。解法：提示词加「三件套输出前逐项自检 + 台词逐字引用禁止自创」铁律，并把台词等高价值字段就近挂到点位卡片上，命中率显著回升。教训：结构化知识库的字段布局要为检索而设计，不是为阅读而设计
  2. 价格脱敏：flyai 未配置 API key 时价格字段打码（¥4xx），配置后解锁完整价格——开发期用脱敏模式省额度，演示期再切全量，是个实用的省 token 策略
  3. 坐标 vs 链接：模型倾向输出经纬度数字（用户点不开），必须显式要求转成 uri.amap.com 导航链接——可用性差距是「看到坐标」和「点开就走」
Langage dominant
HTML
Étoiles
11
Forks
3
Aucune PR mergée en 30 j

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
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  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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