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【2026飞猪AI旅行创新大赛】盲盒旅行规划师 — Mystery Travel Box

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Avaliação

Dificuldade
1/5
Tempo estimado
Menos de uma hora
Facilidade para iniciantes
35/100
Tipo de issue
Documentação
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Ativa
Stack de tecnologia
html
Domínio
content

Direção de pesquisa

The issue presents a project submission and links to a demo page and repository. Read the linked demo and src/system-prompt.md to understand the project; the issue does not specify a change or what completion would look like.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

参赛项目名称

盲盒旅行规划师 / Mystery Travel Box

团队 / 作者与奖品领取人

  • 团队名称：盲盒旅行规划师
  • 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）：

旅行场景与目标用户

面向「想旅行但不知道去哪」的年轻用户（20-35岁），覆盖行程规划、目的地决策、酒店/交通预订等场景。核心痛点：选择困难症——面对海量目的地和攻略反而无法决策。

我做了什么

打造了一款「盲盒旅行」AI智能体：用户只需告诉我预算、时间和偏好，智能体在目的地保密的情况下，基于飞猪真实数据规划完整行程，直到用户准备好才揭晓。

核心创新点：

  1. 惊喜值系统：初始100点，偷看扣30、忍住加20，揭晓时根据惊喜值生成不同等级的「旅行预言」
  2. 5阶段对话流：画像采集 → 智能规划 → 盲盒交付 → 揭晓时刻 → 行前锦囊
  3. 真实数据驱动：所有机票、酒店、景点价格来自飞猪FlyAI Skill实时搜索，非编造
  4. 预算智能匹配：自动寻找机票价格洼地和高性价比酒店，确保行程在预算内

百炼使用说明（必填）

  • 百炼能力 / 模型：Qwen-Max（主推理模型）
  • 调用方式：百炼 Managed Agent 平台
  • 使用环节与输入输出：百炼作为运行时链路，承载智能体的System Prompt + 多轮对话管理 + 工具调用编排。用户输入偏好后，Agent调用飞猪Skill搜索真实数据，经Qwen-Max推理生成结构化行程
  • Skill 名称：飞猪旅行（flyai-skill），提供 search-flight、search-hotel、search-train、search-poi、ai-search、keyword-search 6个核心命令
  • 其他工具 / 技术栈：阿里云百炼 Managed Agent、飞猪FlyAI API

效果展示

Demo 演示页面（HTML）：https://github.com/luyao-bangbang/mystery-travel-box/blob/main/demo/blind-box-demo.html

完整盲盒体验流程：对话采集 → 惊喜值变化 → 盲盒密封 → 倒计时揭晓 → 2天1晚长沙行程（含真实机票310元、酒店、5个免费景点、预算明细表1,782元）

项目链接与复现方式

复现方式：

  1. 克隆仓库，查看 src/system-prompt.md 获取完整 System Prompt
  2. 在百炼平台创建 Managed Agent，粘贴 System Prompt
  3. 安装飞猪旅行 Skill 并配置 FLYAI_API_KEY 环境变量
  4. 对话输入：我想出去旅游，预算2000，周末两天

踩坑记录（可选）

  1. 飞猪Skill参数易混：search-hotel用--dest-name，search-poi用--city-name，需对照参考文档
  2. 惊喜值系统需要精心平衡：初始值100、偷看扣30、忍住加20，确保体验流畅
  3. 百炼平台React表单组件输入需特殊处理，自动化配置有一定门槛
Linguagem predominante
HTML
Estrelas
11
Forks
3
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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