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【2026飞猪AI旅行创新大赛】住哪好 · 攻略看完之后，选酒店交给AI裁决

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
html, javascript, node.js
Ambito
ai, web-dev

Direzione di ricerca

Start with the project at https://github.com/luyao-bangbang/zhunahao and read system-prompt.md, then review the product demos linked in the issue. The submission describes an AI hotel comparison and decision agent using flyai MCP and a Managed Agent; its listed features and reproduction steps define the intended behavior. Done means the described hotel search, eight-dimension comparison, personalized verdict, and booking link can be reproduced.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

2026飞猪AI旅行创新大赛 showcase

参赛项目名称

住哪好 —— 攻略做完之后，选酒店交给AI裁决

团队 / 作者与奖品领取人

  • 团队名称：住哪好
  • 主要提交人 GitHub ID（仅 1 位，必填）：luyao-bangbang
  • 其他成员（可选，仅用于署名）：无

旅行场景与目标用户

面向所有做完旅行攻略、即将出发的人。

决策链的最后一公里：机票已订（价格时刻固定没得选）→ 攻略已做（小红书/马蜂窝/AI都能做）→ 选哪家酒店？卡在这里 → 看美食。

攻略只说“住西湖附近”，但“附近”有300家酒店民宿。住宿是旅行中唯一值得精挑细选的决策——同价位几百个选择、评价信息庞杂（装修年份/评分/差评关键词/位置通勤）、连住多晚影响全程体验。

我做了什么

「住哪好」是基于飞猪 flyai skill（MCP直连，非爬虫套壳）的酒店裁决Agent。用户一句话：“我25号去杭州，玩灵隐和西湖，住哪好？”——AI搜索候选、发起PK、给出裁决，附飞猪预订链接直接下单。

核心功能：

  1. 酒店PK擂台：价格/位置通勤/装修年份/评分+评价条数/差评关键词/卫生/隔音/早餐八维度对决，按用户特征动态加维度（亲子+儿童设施、自驾+停车）
  2. AI裁决（灵魂）：PK完必须给结论——“选杭东东¥255。差价112元÷2天=56元/天，买到通勤省60分钟+舒适型休息，值。省钱省错了地方。”裁决逻辑跟随旅行人格：花得值算性价比、特种兵选便宜的——同一个PK，不同人不同答案
  3. 差评关键词解读：好评都是模板，差评才是真相。AI提炼“隔音差(23条)、热水不稳(15条)”，评价分析三原则：分数要带条数（4.8分12条<4.6分2300条）、差评比好评信息量大、差评要具体
  4. 决策顺序感知：带着攻略来→位置权重拉满；酒店就是目的地（度假党）→反转验证值不值+反推周边行程；看演唱会→场馆半径成硬约束。三种用户三种裁决视角
  5. 行程上下文（辅助）：轻量行程骨架为裁决提供依据（“你明天去灵隐，所以住这边省60分钟通勤”），时间/体力双校验

解决的问题：选酒店要从8个网页翻几千条评价、人脑对比十几个维度——AI一句话完成，且给出立场明确的裁决而非数据罗列。

百炼使用说明（必填）

  • 百炼能力 / 模型：百炼 Managed Agent + 千问大模型
  • 调用方式（百炼 API / DashScope SDK / 百炼 CLI bl / OpenWork）：百炼平台 Managed Agent 智能体（运行时链路）
  • 使用环节与输入输出：用户自然语言输入（目的地+行程+预算+偏好）→ Agent调用flyai skill搜索酒店（结构化JSON：价格/装修年份/预订链接）→ 大模型完成八维度PK与人格化裁决 → 输出Markdown对比表+裁决+飞猪预订链接
  • Skill 名称（如有）：flyai skill（飞猪官方，npx skills add alibaba-flyai/flyai-skill 安装）
  • 其他工具 / 技术栈：flyai MCP直连飞猪实时数据；飞猪FlyAI开放平台API Key；自研system prompt（八维度PK引擎+裁决逻辑+决策顺序感知，见仓库system-prompt.md）

效果展示

产品展示页（含酒店PK demo/杭州行程demo/北疆行程demo）：https://luyao-bangbang.github.io/zhunahao/

（运行截图/录屏待补充：百炼平台实际运行对话——追问三要素→flyai实时搜索→地理圈筛选→八维度PK→AI裁决→飞猪预订链接）

项目链接与复现方式

GitHub仓库：https://github.com/luyao-bangbang/zhunahao

复现步骤：

  1. 进入阿里云百炼平台，创建 Managed Agent 智能体
  2. 会话中执行 npx skills add alibaba-flyai/flyai-skill
  3. 前往飞猪FlyAI开放平台申请API Key，配置环境变量 FLYAI_API_KEY
  4. 将仓库中 system-prompt.md 设为智能体系统提示词
  5. 测试：“我25号去杭州，玩灵隐和西湖，住哪好？”

踩坑记录（可选）

  1. flyai数据字段局限：search-train无票价、search-hotel无评分、景点仅约25%有票价。应对：有价格用具体数字，无价格标注“需查看实际票价”，评分缺失用AI评估补位并明确标注——数据诚实比数据好看重要
  2. Node版本坑：skills CLI要求Node≥22.20.0，Mac自带v20会报styleText错误，需nvm升级
  3. 合并多页HTML的样式污染：多个单页HTML合并成一个自包含文件时，通用选择器（/body/.container）互相打架导致页面“裸奔”，需CSS命名空间隔离（#page-xxx前缀）
Lingua principale
HTML
Stelle
11
Fork
3
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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