Skill: fengjianli0721/china-hotel-comparison (version 1.4.0)

--- name: china-hotel-comparison description: 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。 --- # 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

path: multi-user-management.md
content: # 多用户管理与家庭共享系统

## 核心概念：一人一档，家庭共享，数据隔离

### 1. 用户识别系统

#### A. 用户标识方法
```yaml
用户识别策略:
  1. 显式标识:
    - 用户自定用户名/昵称
    - 家庭成员关系标识
    - 偏好标签设置
  
  2. 隐式识别:
    - 对话风格和用语习惯
    - 搜索和筛选模式
    - 决策时间和深度
    - 历史选择偏好
  
  3. 会话关联:
    - 会话ID关联
    - 设备/环境识别
    - 时间模式识别
```

#### B. 用户档案结构
```json
{
  "user_id": "user_001",
  "profile": {
    "basic_info": {
      "nickname": "老公",
      "role": "primary_user",
      "family_id": "family_001",
      "sharing_preferences": {
        "share_search_history": true,
        "share_preferences": true,
        "share_booking_history": false
      }
    },
    
    "behavior_signature": {
      "search_patterns": ["price_first", "detailed_comparison"],
      "decision_style": "cautious",
      "time_patterns": "evening_searches",
      "platform_preferences": ["qunar", "ctrip"]
    },
    
    "family_relationships": [
      {
        "user_id": "user_002",
        "relationship": "spouse",
        "nickname": "老婆",
        "sharing_level": "full",
        "last_sync": "2026-02-25T11:11:00Z"
      }
    ]
  }
}
```

### 2. 数据隔离与共享策略

#### A. 数据分类与权限
```yaml
数据分类:
  1. 个人私有数据:
    - 精确搜索历史
    - 个人选择记录
    - 隐私偏好设置
    - 支付相关信息
  
  2. 可共享数据:
    - 通用筛选偏好
    - 酒店评价标准
    - 预算范围习惯
    - 成功预订模式
  
  3. 家庭共享数据:
    - 家庭旅行需求
    - 共同偏好设置
    - 家庭预算范围
    - 儿童/老人特殊需求
  
  4. 公共参考数据:
    - 酒店基本信息
    - 市场价格数据
    - 通用评价标准
    - 平台特点分析
```

#### B. 共享级别定义
```yaml
共享级别:
  级别0: 完全私有
    - 仅本人可见
    - 不参与任何共享
    - 独立学习优化
  
  级别1: 匿名共享
    - 行为模式匿名共享
    - 用于群体学习优化
    - 不暴露个人身份
  
  级别2: 家庭共享
    - 在家庭内完全共享
    - 支持协同决策
    - 保持家庭外私有
  
  级别3: 完全共享
    - 所有数据可共享
    - 用于家庭协同
    - 支持代他人搜索
```

#### C. 家庭数据同步机制
```python
class FamilyDataSync:
    def __init__(self, family_id):
        self.family_id = family_id
        self.members = self.load_family_members()
        self.shared_data = self.load_shared_data()
    
    def sync_preferences(self, user_id, preferences):
        """同步用户偏好到家庭共享池"""
        # 根据共享级别过滤数据
        filtered_data = self.filter_by_sharing_level(user_id, preferences)
        
        # 更新家庭共享数据
        self.shared_data['preferences'].update(filtered_data)
        
        # 通知其他家庭成员
        self.notify_members(user_id, 'preferences_updated')
    
    def get_family_recommendations(self, user_id, query):
        """获取基于家庭数据的推荐"""
        # 结合个人和家庭数据
        personal_data = self.get_personal_data(user_id)
        family_data = self.shared_data
        
        # 生成综合推荐
        recommendations = self.generate_family_aware_recommendations(
            personal_data, family_data, query
        )
        
        return recommendations
```

### 3. 用户切换与识别流程

#### A. 新用户识别流程
```
1. 检测新会话特征
2. 询问用户身份确认
3. 创建或加载用户档案
4. 设置共享偏好
5. 开始个性化学习
```

#### B. 用户切换对话示例
```
系统：检测到新的对话风格，请问是新的用户吗？

用户：是的，这是我老婆

系统：👋 欢迎！我是国内酒店比价助手。
     检测到您来自 [老公] 的家庭。
     请问您希望：
     1. 使用独立账户（全新开始）
     2. 使用家庭共享账户（共享部分偏好）
     3. 临时帮 [老公] 查询

用户：使用家庭共享账户

系统：✅ 已为您连接到家庭账户。
     共享设置：
     - 家庭预算偏好：已同步
     - 常用筛选条件：已同步  
     - 历史成功选择：已同步
     - 个人搜索记录：保持私有
     
     请问今天需要查询什么酒店？
```

#### C. 身份确认机制
```python
def identify_user(context):
    """识别当前用户身份"""
    # 检查显式标识
    if context.get('explicit_identity'):
        return load_user_by_id(context['explicit_identity'])
    
    # 分析隐式特征
    behavior_signature = analyze_behavior_signature(context)
    
    # 匹配现有用户
    matched_user = match_behavior_signature(behavior_signature)
    
    if matched_user:
        # 确认身份
        return confirm_and_load_user(matched_user, context)
    else:
        # 创建新用户
        return create_new_user(context)
```

### 4. 家庭协同功能

#### A. 协同搜索功能
```yaml
协同搜索特性:
  1. 需求合并:
    - 合并多个家庭成员的需求
    - 识别共同点和差异点
    - 生成综合搜索条件
  
  2. 偏好平衡:
    - 平衡不同成员的偏好权重
    - 识别必须满足的需求
    - 提供妥协方案
  
  3. 决策支持:
    - 显示各成员的偏好匹配度
    - 提供家庭友好型推荐
    - 支持投票或共识机制
```

#### B. 家庭旅行档案
```json
{
  "family_id": "family_001",
  "family_profile": {
    "name": "张氏家庭",
    "members": [
      {"id": "user_001", "role": "husband", "age_group": "adult"},
      {"id": "user_002", "role": "wife", "age_group": "adult"},
      {"id": "user_003", "role": "child", "age_group": "child_8"}
    ],
    
    "travel_preferences": {
      "common": {
        "budget_range": {"min": 400, "max": 800},
        "preferred_regions": ["city_center", "near_attractions"],
        "important_facilities": ["free_wifi", "air_conditioning"]
      },
      
      "individual": {
        "user_001": {"priority": "price_sensitivity", "weight": 0.4},
        "user_002": {"priority": "cleanliness", "weight": 0.3},
        "user_003": {"priority": "child_friendly", "weight": 0.3}
      }
    },
    
    "history": {
      "joint_trips": [
        {
          "date": "2026-02-28",
          "destination": "shanghai_disney",
          "participants": ["user_001", "user_002", "user_003"],
          "selected_hotel": "shanghai_international_hotel",
          "satisfaction": 4.5
        }
      ]
    }
  }
}
```

#### C. 家庭推荐算法
```python
def generate_family_recommendation(family_profile, query):
    """生成家庭感知的推荐"""
    recommendations = []
    
    # 获取各成员的个人偏好
    member_preferences = get_member_preferences(family_profile['members'])
    
    # 计算家庭综合偏好
    family_preference = calculate_family_preference(member_preferences)
    
    # 搜索候选酒店
    candidates = search_hotels(query)
    
    # 为每个候选计算家庭匹配度
    for hotel in candidates:
        # 计算对各成员的匹配度
        member_scores = {}
        for member_id, preferences in member_preferences.items():
            score = calculate_match_score(hotel, preferences)
            member_scores[member_id] = score
        
        # 计算家庭综合得分
        family_score = calculate_family_score(member_scores, family_profile)
        
        # 识别必须满足的需求
        must_have_check = check_must_have_requirements(hotel, family_profile)
        
        if must_have_check['passed']:
            recommendations.append({
                'hotel': hotel,
                'family_score': family_score,
                'member_scores': member_scores,
                'strengths': must_have_check['strengths'],
                'weaknesses': must_have_check['weaknesses']
            })
    
    # 按家庭得分排序
    recommendations.sort(key=lambda x: x['family_score'], reverse=True)
    
    return recommendations
```

### 5. 隐私保护与数据安全

#### A. 数据隔离实现
```yaml
存储隔离:
  个人数据存储:
    - 路径: /users/{user_id}/private/
    - 加密: 用户级加密
    - 访问: 仅本人可访问
  
  家庭共享存储:
    - 路径: /families/{family_id}/shared/
    - 加密: 家庭级加密  
    - 访问: 家庭成员可访问
  
  公共参考存储:
    - 路径: /public/reference/
    - 加密: 系统级加密
    - 访问: 所有用户可读
```

#### B. 权限控制系统
```python
class AccessControl:
    def check_permission(self, user_id, resource_type, resource_id, action):
        """检查用户对资源的访问权限"""
        
        # 获取资源所有权信息
        resource_owner = self.get_resource_owner(resource_type, resource_id)
        
        # 检查直接所有权
        if resource_owner == user_id:
            return self.check_owner_permissions(action)
        
        # 检查家庭共享
        if self.is_family_resource(resource_type, resource_id):
            family_id = self.get_family_id(resource_type, resource_id)
            if self.is_family_member(user_id, family_id):
                sharing_level = self.get_sharing_level(user_id, family_id)
                return self.check_family_permissions(sharing_level, action)
        
        # 检查公共资源
        if self.is_public_resource(resource_type, resource_id):
            return self.check_public_permissions(action)
        
        # 默认拒绝
        return False
```

#### C. 数据清理与退出机制
```yaml
用户权利保障:
  1. 数据查看权:
    - 查看个人所有数据
    - 查看家庭共享数据
    - 导出数据副本
  
  2. 数据修改权:
    - 修改个人偏好设置
    - 调整共享级别
    - 更正错误数据
  
  3. 数据删除权:
    - 删除个人搜索记录
    - 退出家庭共享
    - 完全删除账户
  
  4. 遗忘权:
    - 要求停止学习特定模式
    - 清除特定历史记录
    - 重置个性化推荐
```

### 6. 实施工作流程

#### A. 新用户注册流程
```
1. 检测新用户特征
2. 询问身份确认
3. 创建用户档案
4. 设置共享偏好
5. 连接家庭关系（可选）
6. 开始个性化服务
```

#### B. 家庭账户设置流程
```
1. 主用户创建家庭
2. 邀请家庭成员
3. 成员接受邀请
4. 设置共享级别
5. 同步基础偏好
6. 开始协同服务
```

#### C. 用户切换服务流程
```
1. 检测用户切换
2. 确认用户身份
3. 加载对应档案
4. 应用个性化设置
5. 继续提供服务
6. 记录切换日志
```

### 7. 用户体验优化

#### A. 无缝切换体验
```yaml
切换提示策略:
  自动检测切换:
    - 对话风格变化 > 70%
    - 搜索模式差异 > 60%
    - 明确身份声明
  
  确认方式:
    - 温和询问确认
    - 提供快速选项
    - 记忆选择减少重复
  
  切换后体验:
    - 保持会话连续性
    - 应用个性化设置
    - 提供上下文帮助
```

#### B. 家庭协同界面
```
🏠 **家庭协同搜索**

**参与成员**：老公、老婆、孩子(8岁)
**综合需求**：上海迪士尼，2月28-29日，家庭出游

**各成员关注点**：
👨 老公：价格优先 (<¥500)，交通便利
👩 老婆：卫生安全，儿童设施，安静环境
👧 孩子：迪士尼主题，游乐空间

**家庭共识**：
✅ 必须：儿童安全设施，家庭房型
✅ 重要：迪士尼交通便利，卫生达标
⚠️ 可妥协：价格可适当上浮，房间大小

**推荐选项**：
1. 🏨 上海迪士尼主题酒店 - 家庭综合分: 9.2/10
2. 🏨 国际旅游度假区酒店 - 家庭综合分: 8.7/10
3. 🏨 亲子主题民宿 - 家庭综合分: 8.5/10
```

#### C. 隐私透明度
```
🔒 **隐私设置面板**

当前用户：老婆 (家庭账户)
共享级别：家庭共享

✅ 已共享数据：
- 家庭预算范围：¥400-800
- 儿童特殊需求：8岁，需要安全设施
- 常用筛选条件：免费取消，含早餐
- 历史成功酒店：迪士尼周边3家

🚫 保持私有数据：
- 个人搜索时间记录
- 单独出行的选择
- 支付和联系方式
- 个人评价和反馈

🛠️ 可调整设置：
[ ] 共享我的搜索历史
[ ] 共享我的个人偏好  
[ ] 允许代我预订
[ ] 参与匿名数据改善
```

### 8. 技术实现考虑

#### A. 架构设计
```yaml
系统架构:
  前端层:
    - 用户界面
    - 身份识别
    - 会话管理
  
  业务逻辑层:
    - 用户档案管理
    - 家庭关系管理
    - 数据权限控制
  
  数据层:
    - 个人数据存储
    - 家庭共享存储
    - 公共参考数据
  
  安全层:
    - 数据加密
    - 访问控制
    - 审计日志
```

#### B. 性能考虑
```yaml
性能优化:
  数据缓存:
    - 用户档案缓存
    - 家庭数据缓存
    - 热门参考缓存
  
  异步处理:
    - 数据同步异步化
    - 推荐计算异步化
    - 学习更新异步化
  
  增量更新:
    - 偏好增量更新
    - 历史增量加载
    - 推荐增量生成
```

#### C. 扩展性考虑
```yaml
扩展支持:
  多设备同步:
    - 跨设备用户识别
    - 数据实时同步
    - 状态一致性
  
  外部集成:
    - 日历集成
    - 通讯录集成
    - 社交分享
  
  未来扩展:
    - 企业账户支持
    - 团队旅行支持
    - 旅行团管理
```

### 9. 测试与验证

#### A. 功能测试用例
```yaml
用户识别测试:
  - 新用户自动识别
  - 老用户准确识别
  - 用户切换流畅
  - 身份混淆处理

数据隔离测试:
  - 个人数据隐私保护
  - 家庭数据正确共享
  - 权限控制有效性
  - 数据泄露防护

家庭协同测试:
  - 多需求合并正确性
  - 偏好平衡合理性
  - 推荐匹配准确性
  - 冲突解决有效性
```

#### B. 用户体验测试
```yaml
易用性测试:
  - 新用户上手难度
  - 家庭设置便利性
  - 切换操作直观性
  - 隐私控制清晰性

性能测试:
  - 用户识别响应时间
  - 数据加载速度
  - 推荐生成效率
  - 同步延迟时间
```

---

通过这个多用户管理系统，skill能够：
1. **准确识别不同用户**，提供个性化服务
2. **支持家庭共享**，实现协同决策
3. **严格数据隔离**，保护个人隐私
4. **无缝切换体验**，方便多人使用

现在可以安全地推荐给家人使用，每个人都能获得个性化的服务，同时享受家庭协同的便利。

path: package-value-analysis.md
content: # 套餐价值分析系统

## 核心概念：拆解套餐，计算真实价值

### 1. 常见套餐类型分析

#### A. 早餐套餐
```yaml
早餐价值分析:
  单人早餐市场价:
    - 经济型酒店: ¥30-50
    - 舒适型酒店: ¥50-80  
    - 高端酒店: ¥80-150
    - 奢华酒店: ¥150-300
  
  包含类型:
    - 中式早餐: 粥、点心、小菜
    - 西式早餐: 面包、牛奶、水果
    - 自助早餐: 品种丰富，自由选择
    - 套餐早餐: 固定搭配，送到房间
  
  价值评估要点:
    - 实际使用概率: 早起游客 vs 睡懒觉
    - 替代成本: 周边早餐选择
    - 时间价值: 酒店用餐节省的时间
```

#### B. 景点门票套餐
```yaml
门票价值分析:
  迪士尼门票:
    - 平日标准票: ¥435
    - 周末标准票: ¥545
    - 儿童/老人票: ¥326-409
    - 两日票: ¥782-1034
  
  包含类型:
    - 单门票: 仅入园
    - 快速通行: 减少排队
    - VIP服务: 导游、优先
    - 餐饮券: 园内餐饮抵扣
  
  价值评估要点:
    - 门票类型匹配: 是否需要的票型
    - 使用灵活性: 日期是否固定
    - 实际需求: 是否计划去该景点
```

#### C. 交通服务套餐
```yaml
交通价值分析:
  机场接送:
    - 单程接送: ¥100-300
    - 往返接送: ¥200-500
    - 专车服务: ¥300-800
  
  景点接送:
    - 定时班车: 免费或¥20-50
    - 专车接送: ¥50-150
    - 包车服务: ¥200-500/天
  
  价值评估要点:
    - 实际需求: 是否有接送需求
    - 替代成本: 打车/公共交通费用
    - 便利价值: 节省的时间和精力
```

#### D. 其他增值服务
```yaml
增值服务分析:
  SPA/按摩:
    - 基础按摩: ¥200-400/60分钟
    - SPA套餐: ¥400-800/90分钟
  
  餐饮套餐:
    - 晚餐套餐: ¥100-300/人
    - 下午茶: ¥80-200/套
    - 房间送餐: 加收15-30%服务费
  
  娱乐设施:
    - 健身房: 通常免费
    - 游泳池: 通常免费
    - 儿童乐园: 通常免费或¥50-100
  
  价值评估要点:
    - 使用概率: 实际会使用的服务
    - 替代选择: 外部同类服务价格
    - 体验价值: 独特体验的价值
```

### 2. 官方价格查询策略

#### A. 实时价格查询流程
```
1. 识别套餐包含的服务项
2. 查询各项服务的官方单独价格
3. 验证价格的时效性和适用条件
4. 计算套餐总价值
5. 对比套餐价格计算优惠力度
```

#### B. 官方价格来源
```yaml
迪士尼门票:
  - 官方渠道: 上海迪士尼度假区官网/APP
  - 官方价格: 实时查询，区分平日/周末
  - 验证方法: web_fetch官方页面

酒店早餐:
  - 酒店官网: 查看餐饮价格
  - 平台信息: 携程/去哪儿酒店详情
  - 用户评价: 提及早餐价格
  - 市场参考: 同类酒店早餐价格

接送服务:
  - 打车软件: 滴滴/高德预估价格
  - 专车平台: 神州/首汽约车价格
  - 酒店报价: 直接咨询酒店
  - 平台信息: 套餐说明中的参考价
```

#### C. 查询工具和技术
```python
def query_official_prices(service_type, details):
    """
    查询服务的官方单独价格
    """
    if service_type == "disney_ticket":
        return query_disney_official_price(details['date'], details['ticket_type'])
    elif service_type == "breakfast":
        return query_hotel_breakfast_price(details['hotel_name'], details['breakfast_type'])
    elif service_type == "transfer":
        return query_transfer_service_price(details['from'], details['to'], details['vehicle_type'])
    else:
        return estimate_market_price(service_type, details)

def query_disney_official_price(date, ticket_type):
    """
    查询迪士尼官方门票价格
    """
    # 使用web_fetch查询迪士尼官网
    url = f"https://www.shanghaidisneyresort.com/tickets/"
    # 解析价格信息
    # 返回平日/周末价格
    return {
        "adult_price": 435 if is_weekday(date) else 545,
        "child_price": 326 if is_weekday(date) else 409,
        "source": "上海迪士尼官网",
        "query_time": current_time()
    }
```

### 3. 优惠力度计算模型

#### A. 基础计算公式
```
套餐总价值 = Σ(各项服务官方单独价格 × 数量)

实际支付价格 = 套餐标价

名义优惠 = 套餐总价值 - 实际支付价格

优惠比例 = 名义优惠 ÷ 套餐总价值 × 100%

真实优惠 = 考虑使用概率后的实际节省
```

#### B. 使用概率调整
```python
def calculate_real_discount(package_value, package_price, usage_probabilities):
    """
    计算考虑使用概率的真实优惠
    """
    expected_value = 0
    for service in package_value['services']:
        service_value = service['official_price'] * service['quantity']
        usage_prob = usage_probabilities.get(service['type'], 0.5)
        expected_value += service_value * usage_prob
    
    nominal_discount = package_value['total'] - package_price
    real_discount = expected_value - package_price
    
    return {
        'nominal_discount': nominal_discount,
        'nominal_discount_rate': nominal_discount / package_value['total'],
        'real_discount': real_discount,
        'real_discount_rate': real_discount / expected_value if expected_value > 0 else 0,
        'expected_value': expected_value
    }
```

#### C. 套餐价值评级系统
```yaml
价值评级标准:
  五星级 (优惠>40%):
    - 套餐总价值远高于价格
    - 包含高需求服务
    - 使用限制合理
  
  四星级 (优惠20-40%):
    - 明显优惠，价值合理
    - 服务匹配需求
    - 性价比优秀
  
  三星级 (优惠0-20%):
    - 略有优惠或持平
    - 便利性价值为主
    - 适合特定需求
  
  二星级 (名义优惠但实际无):
    - 服务使用概率低
    - 限制条件多
    - 实际价值有限
  
  一星级 (价格高于价值):
    - 套餐价格高于单独购买
    - 强制捆绑不需要的服务
    - 存在消费陷阱
```

### 4. 实时查询实施

#### A. 迪士尼门票价格查询
```python
# 迪士尼门票官方价格（2026年2月查询）
DISNEY_TICKET_PRICES = {
    'standard': {
        'weekday': 435,    # 平日标准票
        'weekend': 545,    # 周末标准票
        'peak': 659        # 高峰日
    },
    'child_elderly': {
        'weekday': 326,    # 平日儿童/老人
        'weekend': 409,    # 周末儿童/老人  
        'peak': 494        # 高峰儿童/老人
    },
    'two_day': {
        'weekday': 782,    # 平日两日联票
        'weekend': 1034,   # 周末两日联票
        'peak': 1188       # 高峰两日联票
    }
}

# 早餐市场参考价格
BREAKFAST_MARKET_PRICES = {
    'economy_hotel': {'single': 35, 'double': 60},
    'comfort_hotel': {'single': 65, 'double': 100},
    'luxury_hotel': {'single': 120, 'double': 200}
}

# 接送服务市场价
TRANSFER_MARKET_PRICES = {
    'airport_hotel': {'one_way': 150, 'round_trip': 280},
    'disney_hotel': {'shuttle': 0, 'taxi': 30, 'private': 100},
    'attraction_shuttle': {'per_trip': 20, 'unlimited': 50}
}
```

#### B. 套餐分析示例
**案例：迪士尼酒店+门票套餐**
```
套餐价格：¥1,288/晚
包含：
1. 酒店住宿：¥688（单独预订价）
2. 迪士尼门票2张：¥1,090（周末价2×545）
3. 双人早餐：¥120（市场价）
4. 迪士尼接送：¥60（市场价）

套餐总价值：¥688 + ¥1,090 + ¥120 + ¥60 = ¥1,958
名义优惠：¥1,958 - ¥1,288 = ¥670
优惠比例：670 ÷ 1,958 × 100% = 34.2%

使用概率调整：
- 门票使用概率：100%（主要目的）
- 早餐使用概率：80%（可能睡懒觉）
- 接送使用概率：60%（可能其他交通）

预期价值：¥688 + ¥1,090 + ¥96 + ¥36 = ¥1,910
真实优惠：¥1,910 - ¥1,288 = ¥622
真实优惠比例：32.6%
```

### 5. 套餐价值展示模板

#### A. 详细分析视图
```
🏨 **套餐价值深度分析**

**套餐名称**：迪士尼奇幻之旅套餐
**套餐价格**：¥1,288/晚
**单独购买总价**：¥1,958
**名义优惠**：¥670 (34.2%)

**包含服务拆解**：
1. 🏨 酒店住宿：¥688（单独预订价）
2. 🎫 迪士尼门票×2：¥1,090（周末官方价）
3. 🍳 双人早餐：¥120（酒店市场价）
4. 🚐 迪士尼接送：¥60（专车市场价）

**使用概率调整**：
- 门票：100%使用 → ¥1,090
- 早餐：80%使用 → ¥96
- 接送：60%使用 → ¥36
- 住宿：100%使用 → ¥688
**预期价值**：¥1,910

**真实优惠**：¥622 (32.6%)
**价值评级**：★★★★☆ (四星，优秀)

**适合人群**：
- ✅ 计划去迪士尼的游客
- ✅ 需要早餐和接送的便利
- ✅ 愿意为打包优惠付费
- ❌ 不去迪士尼的游客
- ❌ 自己安排交通和餐饮

**购买建议**：
- 如果去迪士尼：强烈推荐，节省¥622
- 如果不去迪士尼：不推荐，为不需要的服务付费
```

#### B. 快速比较视图
```
💰 **套餐价值快速比较**

| 套餐类型 | 套餐价 | 单独购买价 | 名义优惠 | 真实优惠 | 评级 |
|----------|--------|------------|----------|----------|------|
| 纯住宿 | ¥688 | ¥688 | ¥0 (0%) | ¥0 (0%) | ★★★☆☆ |
| 住宿+早餐 | ¥788 | ¥808 | ¥20 (2.5%) | ¥16 (2.0%) | ★★★☆☆ |
| 住宿+门票 | ¥1,188 | ¥1,778 | ¥590 (33.2%) | ¥590 (33.2%) | ★★★★☆ |
| 全包套餐 | ¥1,288 | ¥1,958 | ¥670 (34.2%) | ¥622 (32.6%) | ★★★★☆ |

💡 **洞察**：
- 纯住宿套餐无优惠，适合灵活安排
- 门票套餐优惠最大，适合迪士尼游客
- 全包套餐便利性高，但早餐接送使用概率影响价值
```

### 6. 实施工作流程

#### A. 套餐分析流程
```
1. 识别套餐包含的服务项
2. 查询每项服务的官方单独价格
3. 计算套餐总价值和名义优惠
4. 评估各项服务的使用概率
5. 计算预期价值和真实优惠
6. 提供价值评级和购买建议
7. 记录分析结果供历史学习
```

#### B. 实时查询优先级
```yaml
高优先级（必须实时查询）:
  - 迪士尼/景点官方门票价格
  - 限时优惠活动价格
  - 平台独家套餐价格

中优先级（建议实时查询）:
  - 酒店官方早餐价格
  - 接送服务市场价
  - 增值服务单独售价

低优先级（可使用缓存）:
  - 标准市场参考价格
  - 历史查询的稳定价格
  - 用户评价中的价格信息
```

### 7. 历史学习集成

#### A. 套餐偏好学习
```python
def learn_package_preferences(user_history):
    """
    从历史中学习用户的套餐偏好
    """
    preferences = {
        'preferred_package_types': analyze_package_choices(user_history),
        'service_usage_patterns': analyze_service_usage(user_history),
        'value_sensitivity': analyze_discount_response(user_history),
        'convenience_vs_savings': analyze_tradeoff_preferences(user_history)
    }
    return preferences

def analyze_service_usage(user_history):
    """
    分析用户对套餐服务的实际使用情况
    """
    usage_stats = {}
    for booking in user_history.get('package_bookings', []):
        for service in booking.get('included_services', []):
            service_type = service['type']
            used = service.get('actually_used', True)
            usage_stats.setdefault(service_type, {'total': 0, 'used': 0})
            usage_stats[service_type]['total'] += 1
            if used:
                usage_stats[service_type]['used'] += 1
    
    # 计算使用概率
    usage_probabilities = {}
    for service_type, stats in usage_stats.items():
        usage_probabilities[service_type] = stats['used'] / stats['total']
    
    return usage_probabilities
```

#### B. 个性化套餐推荐
基于历史学习的套餐推荐策略：
1. **高使用概率服务**：优先推荐包含用户常使用的服务
2. **历史成功套餐**：推荐类似的历史成功套餐类型
3. **价值敏感度匹配**：根据用户价值敏感度调整推荐
4. **风险偏好考虑**：考虑用户对套餐限制的接受度

### 8. 风险提示与注意事项

#### A. 套餐常见陷阱
```yaml
消费陷阱识别:
  1. 强制捆绑:
    - 捆绑不需要的服务
    - 限制取消或变更
    - 隐藏附加条件
  
  2. 价格虚高:
    - 抬高单独服务价格
    - 虚假折扣计算
    - 限时压力销售
  
  3. 使用限制:
    - 服务时间限制
    - 预约困难
    - 服务质量差异
  
  4. 变更困难:
    - 不可拆分使用
    - 不可转让
    - 退款困难
```

#### B. 购买建议检查清单
```
购买前请确认：
✅ 包含的服务都是需要的
✅ 服务使用时间符合行程
✅ 单独购买总价确实更高
✅ 取消和变更政策可接受
✅ 没有隐藏费用或限制
✅ 服务质量有保障
```

### 9. 效果评估指标

#### A. 分析准确性指标
```yaml
价格查询准确性:
  - 官方价格匹配度
  - 市场参考价合理性
  - 时效性保证

价值计算准确性:
  - 优惠力度计算正确性
  - 使用概率估计合理性
  - 风险识别完整性
```

#### B. 用户价值指标
```yaml
决策支持效果:
  - 套餐选择满意度
  - 实际节省金额
  - 避免消费陷阱

用户体验提升:
  - 信息透明度感知
  - 决策信心提升
  - 重复使用意愿
```

---

通过这个套餐价值分析系统，skill能够深度拆解酒店套餐，计算真实优惠力度，帮助用户做出更明智的购买决策。

<｜DSML｜function_calls>
<｜DSML｜invoke name="web_fetch">
<｜DSML｜parameter name="url" string="true">https://www.shanghaidisneyresort.com/tickets/

path: personalized-recommendation.md
content: # 个性化推荐引擎

## 推荐算法框架

### 1. 多维度评分系统

#### 基础评分维度（每项0-10分）
```
1. 价格匹配度 (权重: 25%)
   - 绝对价格分：预算范围内=10分，超预算按比例扣分
   - 性价比分：同类型酒店中价格竞争力
   - 优惠价值分：优惠券、会员权益价值

2. 位置便利度 (权重: 20%)
   - 核心距离分：到主要目的地的距离
   - 交通便利分：公共交通可达性
   - 周边配套分：餐饮、购物、娱乐配套

3. 设施服务分 (权重: 15%)
   - 基础设施分：WiFi、空调、卫生等
   - 特色设施分：泳池、健身房、SPA等
   - 服务质量分：前台、清洁、餐饮服务

4. 用户评价分 (权重: 15%)
   - 总体评分：平台评分转换
   - 评价真实性：带图评价比例、最新评价
   - 问题模式：常见投诉问题分析

5. 取消灵活性 (权重: 10%)
   - 取消政策分：免费取消=10分，不可取消=0分
   - 变更便利分：日期/房型变更便利性
   - 退款速度分：退款处理速度

6. 品牌信任度 (权重: 8%)
   - 品牌知名度：国际连锁、国内知名、本地品牌
   - 平台信任度：用户对平台的信任程度
   - 历史表现：该品牌/平台的稳定表现

7. 特色体验分 (权重: 7%)
   - 独特性：特色建筑、主题房间、文化体验
   - 本地化：本地特色、民俗体验
   - 社交价值：社交活动、文化交流
```

#### 用户画像权重调整
根据用户画像动态调整权重：
- **家庭出游型**：位置便利度(+5%)、设施服务分(+5%)、价格匹配度(-10%)
- **商务出行型**：品牌信任度(+10%)、设施服务分(+5%)、特色体验分(-15%)
- **自由行游客型**：价格匹配度(+10%)、特色体验分(+5%)、品牌信任度(-15%)
- **度假休闲型**：特色体验分(+15%)、设施服务分(+5%)、位置便利度(-20%)

### 2. 推荐排序算法

#### 综合得分计算
```
综合得分 = Σ(维度分 × 调整后权重)
```

#### 排序规则
1. **主排序**：综合得分降序
2. **次排序**：相同得分时按价格升序
3. **最终排序**：确保多样性（不同类型、价格区间）

#### 多样性保证算法
```
function ensureDiversity(options, minCount=5) {
  1. 按综合得分排序所有候选
  2. 选择top 10作为候选池
  3. 按以下规则选择最终5+个选项：
     - 必须包含：最低价选项、最高性价比选项
     - 必须覆盖：至少3个不同平台
     - 必须包含：至少2种酒店类型
     - 必须包含：至少2个价格区间
  4. 如果多样性不足，从候选池补充
  5. 重新排序展示
}
```

### 3. 个性化过滤规则

#### 基于旅行目的的过滤
```yaml
家庭出游:
  必须包含: 家庭房型、儿童设施、安全评价良好
  优先考虑: 亲子主题、游乐设施、家庭套餐
  排除: 仅限成人、不接待儿童、噪音大

商务出行:
  必须包含: 商务设施、高速WiFi、发票服务
  优先考虑: 行政楼层、会议室、快速通道
  排除: 无商务设施、网络不稳定

自由行游客:
  必须包含: 交通便利、性价比高、评价真实
  优先考虑: 特色体验、本地推荐、灵活取消
  排除: 位置偏远、价格虚高、评价造假

度假休闲:
  必须包含: 环境优美、休闲设施、服务优质
  优先考虑: 景观房、度假套餐、特色活动
  排除: 商务氛围浓、设施简陋、服务差
```

#### 基于预算的过滤
```yaml
经济型(<¥300):
  重点关注: 基础卫生、安全、基本设施
  可接受: 位置稍远、房间较小、设施简单
  排除: 卫生差评、安全隐患、虚假宣传

舒适型(¥300-600):
  重点关注: 性价比、用户评价、交通便利
  要求: 基本舒适度、合理服务、真实评价
  排除: 性价比低、评价虚假、服务差

品质型(¥600-1000):
  重点关注: 品牌信任、服务细节、设施完善
  要求: 良好品质、优质服务、便利位置
  排除: 品质不符、服务不到位、位置不便

奢华型(¥1000+):
  重点关注: 独特体验、顶级服务、品牌声誉
  要求: 卓越体验、个性化服务、环境优越
  排除: 价格虚高、服务不匹配、体验普通
```

### 4. 智能推荐策略

#### 策略1：梯度推荐法
```
为用户提供从"最经济"到"最舒适"的梯度选择：
1. 极致经济型：价格最低，满足基本需求
2. 高性价比型：价格适中，性价比最高
3. 平衡选择型：价格服务平衡，风险最低
4. 品质体验型：品质较好，体验更佳
5. 特色推荐型：独特体验，值得尝试
```

#### 策略2：风险平衡法
```
根据用户风险承受能力调整推荐：
低风险偏好：
  优先：免费取消、高评分、连锁品牌
  避免：不可取消、新开业、评价少

中风险偏好：
  平衡：性价比、评价真实性、取消政策
  可尝试：特色民宿、新酒店、限时优惠

高风险偏好：
  追求：极致价格、独特体验、高回报
  接受：不可取消、评价较少、位置一般
```

#### 策略3：学习优化法
```
基于用户历史行为优化推荐：
1. 记录用户每次的选择和反馈
2. 分析偏好模式：常选平台、价格区间、酒店类型
3. 调整推荐权重：增加偏好维度权重
4. 提供相似推荐：基于成功案例推荐类似选择
```

### 5. 推荐输出模板

#### 标准输出结构
```
🎯 **基于您的[用户画像]个性化推荐**

📊 **推荐策略说明**：
[解释为什么这些选项适合您的需求]

🏆 **综合排名前5+选项**：

**第1名：[酒店名称] - [核心优势]**
- 综合得分：8.5/10
- 价格：¥XXX/晚（总¥XXX）
- 适合：[具体适合原因]
- 亮点：[独特优势]
- 注意：[重要提醒]

**第2名：[酒店名称] - [核心优势]**
[同样格式...]

**第3-5名**：[简要说明其他选项特点]

📈 **各维度对比分析**：
| 选项 | 价格分 | 位置分 | 设施分 | 评价分 | 综合分 |
|------|--------|--------|--------|--------|--------|
| 选项1 | 9.0 | 8.5 | 8.0 | 8.5 | 8.5 |
| 选项2 | 8.5 | 9.0 | 7.5 | 8.0 | 8.3 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

💡 **个性化建议**：
1. 如果您重视[维度A]，建议选择[选项X]
2. 如果您关注[维度B]，建议考虑[选项Y]
3. 如果预算允许，[选项Z]值得体验

⚠️ **风险提示**：
[基于您画像的特定风险提醒]
```

#### 快速比较视图
```
🏨 **快速比较**：
1. 💰 最省钱：选项A（¥288/晚）- 适合极致预算
2. ⭐ 最高分：选项B（4.8分）- 适合重视评价
3. 🚇 最便利：选项C（地铁口）- 适合公共交通
4. 🏊 最特色：选项D（无边泳池）- 适合度假体验
5. 🛌 最舒适：选项E（品牌保障）- 适合品质要求
```

### 6. 用户反馈收集

#### 反馈收集模板
```
请帮助我们改进推荐：
1. 这些选项符合您的需求吗？[是/部分/否]
2. 您最关注哪个维度？[价格/位置/设施/评价/其他]
3. 您可能会选择哪个选项？为什么？
4. 有什么我们遗漏的重要需求吗？
```

#### 反馈分析规则
```yaml
反馈类型: 选项不符合需求
分析动作:
  - 检查用户画像匹配度
  - 分析遗漏的需求维度
  - 调整推荐算法参数
  - 提供补充选项

反馈类型: 信息不完整
分析动作:
  - 补充缺失信息
  - 优化信息呈现方式
  - 提供更多细节选项
  - 改进沟通 clarity

反馈类型: 推荐成功
分析动作:
  - 记录成功模式
  - 强化相关推荐策略
  - 更新用户画像偏好
  - 建立推荐模板
```

### 7. 持续优化机制

#### A/B测试框架
```
测试组A: 使用当前推荐算法
测试组B: 使用优化后算法

对比指标:
  - 推荐接受率
  - 用户满意度评分
  - 预订转化率
  - 用户反馈质量
```

#### 算法迭代流程
```
1. 收集用户反馈和数据
2. 分析推荐效果指标
3. 识别改进机会点
4. 设计优化方案
5. A/B测试验证
6. 全量推广优化
7. 持续监控效果
```

#### 性能监控指标
```yaml
实时监控:
  - 推荐响应时间: <3秒
  - 选项数量: 5-8个
  - 多样性达标率: >90%
  - 用户画像匹配度: >80%

定期分析:
  - 每周: 推荐成功率分析
  - 每月: 算法效果评估
  - 每季度: 用户满意度调研
  - 每年: 系统全面优化
```

### 8. 特殊情况处理

#### 新用户处理
```
特征: 无历史数据，画像不明确
策略:
  1. 使用通用推荐模板
  2. 提供更广泛的选项范围
  3. 主动询问澄清需求
  4. 快速学习建立画像
```

#### 矛盾需求处理
```
场景: 用户要求"最好最便宜"
策略:
  1. 解释"性价比"概念
  2. 提供梯度选择：最便宜→性价比最高→最好
  3. 说明各选项的 trade-off
  4. 建议基于实际需求选择
```

#### 紧急需求处理
```
特征: 时间紧迫，需要快速决策
策略:
  1. 提供精简版推荐（3个核心选项）
  2. 突出关键决策因素
  3. 减少详细信息，聚焦核心
  4. 提供快速预订指引
```

## 实施检查清单

### 推荐前检查
- [ ] 用户画像识别完成
- [ ] 需求维度分析完整
- [ ] 候选酒店池充足（>20个）
- [ ] 实时数据验证通过

### 推荐中检查
- [ ] 评分计算准确
- [ ] 权重调整合理
- [ ] 多样性要求满足
- [ ] 个性化过滤应用

### 推荐后检查
- [ ] 选项数量达标（≥5个）
- [ ] 解释说明清晰
- [ ] 风险提示到位
- [ ] 反馈机制可用

---

通过这个个性化推荐引擎，skill可以智能地理解和服务不同维度的用户需求，提供真正精准、有用、个性化的酒店推荐服务。

path: price-calculation.md
content: # 价格计算指南

## 总成本计算模型

### 基础计算公式
```
总成本 = (房费 × 晚数) + 平台服务费 + 税费 + 其他附加费 - 优惠抵扣
```

### 详细费用分解

#### 1. 房费构成
- **基础房费**：平台显示的单晚价格
- **差异化定价**：
  - 工作日 vs 周末价格
  - 旺季 vs 淡季价格
  - 提前预订 vs 最后一刻价格

#### 2. 平台服务费
- **携程**：通常0-10%，高端酒店较高
- **去哪儿**：通常5-15%，价格越低比例越高
- **美团**：通常0-8%，本地酒店较低
- **飞猪**：通常5-12%，套餐可能包含
- **途牛**：通常10-20%，含服务费

#### 3. 政府税费
- **增值税**：6%（一般纳税人）
- **城市维护建设税**：7%（按增值税）
- **教育费附加**：3%（按增值税）
- **地方教育附加**：2%（按增值税）
- **旅游税/城市建设费**：各地不同，通常¥5-50/晚

#### 4. 其他附加费
- **清洁费**：民宿常见，¥50-200/次
- **加床费**：¥100-300/晚
- **停车费**：¥20-100/天
- **早餐费**：¥30-150/人/天
- **网络费**：部分酒店单独收费
- **度假村费**：度假酒店常见

#### 5. 优惠抵扣
- **平台优惠券**：满减券、折扣券
- **会员折扣**：平台会员等级折扣
- **活动优惠**：节假日促销、闪购
- **积分抵扣**：平台积分兑换
- **银行卡优惠**：银行合作活动

## 各平台价格计算示例

### 携程价格计算
```
示例：豪华大床房 ¥588/晚，住3晚
1. 基础房费：¥588 × 3 = ¥1,764
2. 服务费：¥1,764 × 8% = ¥141.12
3. 税费：¥1,764 × 6% = ¥105.84
4. 旅游税：¥10 × 3 = ¥30
5. 优惠：钻石会员95折：¥1,764 × 5% = ¥88.2
总成本：¥1,764 + ¥141.12 + ¥105.84 + ¥30 - ¥88.2 = ¥1,952.76
```

### 去哪儿价格计算
```
示例：同酒店同房型 ¥568/晚
1. 基础房费：¥568 × 3 = ¥1,704
2. 服务费：¥1,704 × 12% = ¥204.48
3. 税费：¥1,704 × 6% = ¥102.24
4. 旅游税：¥10 × 3 = ¥30
5. 优惠：新用户券¥50
总成本：¥1,704 + ¥204.48 + ¥102.24 + ¥30 - ¥50 = ¥1,990.72
```

### 美团价格计算
```
示例：同酒店同房型 ¥598/晚
1. 基础房费：¥598 × 3 = ¥1,794
2. 服务费：¥1,794 × 5% = ¥89.7
3. 税费：¥1,794 × 6% = ¥107.64
4. 旅游税：¥10 × 3 = ¥30
5. 优惠：美团支付立减¥30
总成本：¥1,794 + ¥89.7 + ¥107.64 + ¥30 - ¥30 = ¥1,991.34
```

## 价格比较模板

### 比价表格
| 费用项目 | 携程 | 去哪儿 | 美团 | 飞猪 | 途牛 |
|----------|------|--------|------|------|------|
| 房费/晚 | ¥588 | ¥568 | ¥598 | ¥578 | ¥608 |
| 住3晚房费 | ¥1,764 | ¥1,704 | ¥1,794 | ¥1,734 | ¥1,824 |
| 服务费比例 | 8% | 12% | 5% | 10% | 15% |
| 服务费金额 | ¥141.12 | ¥204.48 | ¥89.7 | ¥173.4 | ¥273.6 |
| 税费(6%) | ¥105.84 | ¥102.24 | ¥107.64 | ¥104.04 | ¥109.44 |
| 旅游税(¥10/晚) | ¥30 | ¥30 | ¥30 | ¥30 | ¥30 |
| 小计 | ¥2,040.96 | ¥2,040.72 | ¥2,021.34 | ¥2,041.44 | ¥2,237.04 |
| 优惠抵扣 | ¥88.2 | ¥50 | ¥30 | ¥60 | ¥100 |
| **最终总价** | **¥1,952.76** | **¥1,990.72** | **¥1,991.34** | **¥1,981.44** | **¥2,137.04** |
| **实际每晚** | **¥650.92** | **¥663.57** | **¥663.78** | **¥660.48** | **¥712.35** |

### 价格分析要点
1. **表面价格 vs 实际价格**：去哪儿表面价格最低，但服务费高
2. **优惠有效性**：携程会员折扣最大，但需要高等级会员
3. **总成本对比**：飞猪实际价格最优，平衡了价格和服务费
4. **价值评估**：途牛价格最高但包含更多服务

## 特殊场景价格计算

### 节假日价格
```
基础公式：节假日价格 = 平日价格 × 旺季系数
旺季系数参考：
- 春节/国庆：2.0-3.0倍
- 五一/端午：1.5-2.0倍
- 周末/小长假：1.2-1.5倍
```

### 长期住宿价格
```
月租价格计算：
1. 按日计算总价
2. 申请长期住宿折扣（通常8-9折）
3. 考虑水电网络费用
4. 计算押金和付款方式
```

### 套餐价格
```
机票+酒店套餐：
1. 分别计算机票和酒店单独价格
2. 计算套餐总价
3. 比较套餐节省金额
4. 评估套餐限制条件
```

## 价格监控策略

### 价格波动规律
1. **提前预订优惠**：提前30天预订最优惠
2. **最后一刻特价**：入住前24小时内可能降价
3. **工作日价格**：周二-周四价格较低
4. **周末价格**：周五-周日价格较高

### 价格提醒设置
1. **目标价格**：设定心理价位
2. **降价提醒**：价格下降10%以上
3. **库存提醒**：房量少于3间时提醒
4. **活动提醒**：平台促销活动开始

### 历史价格分析
1. **价格趋势图**：绘制30天价格曲线
2. **最低价记录**：记录历史最低价格
3. **最佳预订时间**：分析价格最低的时间点
4. **价格预测**：基于历史数据预测未来价格

## 费用透明度检查

### 隐藏费用识别
- [ ] 服务费是否明确标注
- [ ] 税费是否包含在总价中
- [ ] 旅游税是否单独列出
- [ ] 清洁费是否提前告知
- [ ] 押金金额和退还条件

### 价格对比验证
1. **平台间对比**：同一酒店不同平台价格
2. **直接预订对比**：酒店官网 vs 平台价格
3. **历史价格对比**：当前价格 vs 历史价格
4. **同类酒店对比**：同星级同区域价格

### 价格合理性评估
1. **市场均价参考**：同星级酒店市场平均价格
2. **地理位置溢价**：市中心 vs 郊区价格差异
3. **时间因素影响**：旺季 vs 淡季价格差异
4. **服务价值匹配**：价格 vs 提供的服务

## 计算工具和模板

### 快速计算模板
```markdown
**酒店名称**：[名称]
**入住日期**：[日期]
**离店日期**：[日期]
**晚数**：[数字]

| 平台 | 房费/晚 | 服务费% | 税费 | 其他费用 | 优惠 | 总价 |
|------|---------|---------|------|----------|------|------|
| 平台1 | ¥XXX | X% | ¥XX | ¥XX | -¥XX | ¥XXX |
| 平台2 | ¥XXX | X% | ¥XX | ¥XX | -¥XX | ¥XXX |
| 平台3 | ¥XXX | X% | ¥XX | ¥XX | -¥XX | ¥XXX |

**推荐平台**：[平台名称]
**推荐理由**：[具体理由]
```

### 自动化计算脚本
```bash
# 价格计算脚本示例
#!/bin/bash
# 输入：房费、晚数、服务费率、优惠金额
# 输出：总成本

ROOM_RATE=$1
NIGHTS=$2
SERVICE_FEE_RATE=$3
DISCOUNT=$4

# 计算基础房费
BASE_FARE=$(echo "$ROOM_RATE * $NIGHTS" | bc)

# 计算服务费
SERVICE_FEE=$(echo "$BASE_FARE * $SERVICE_FEE_RATE / 100" | bc)

# 计算税费（假设6%）
TAX=$(echo "$BASE_FARE * 0.06" | bc)

# 计算旅游税（假设¥10/晚）
TOURISM_TAX=$(echo "10 * $NIGHTS" | bc)

# 计算总成本
TOTAL=$(echo "$BASE_FARE + $SERVICE_FEE + $TAX + $TOURISM_TAX - $DISCOUNT" | bc)

echo "总成本：¥$TOTAL"
```

## 注意事项

### 计算准确性
1. **实时数据**：使用最新价格数据
2. **汇率考虑**：国际酒店考虑汇率波动
3. **政策变化**：关注税费政策变化

### 用户沟通
1. **费用透明**：清晰展示所有费用
2. **价格解释**：解释价格构成和差异
3. **选择建议**：基于计算结果的建议

### 风险提示
1. **价格变动**：提醒价格可能变动
2. **优惠限制**：说明优惠使用条件
3. **退款政策**：明确退款计算方式

---

**重要提示**：所有价格计算应以实时查询结果为准，模板数据仅供参考。

path: README.md
content: # 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、特殊需求

### 2. 多平台搜索
- 每个平台搜索5-8个候选酒店
- 建立20-30个酒店的候选池

### 3. 数据整理
- 价格归一化（统一计算总成本）
- 价值评估（价格vs服务vs位置）
- 风险识别（取消政策、评价真实性）

### 4. 个性化分析和精选推荐
- 用户画像识别和需求分析
- 多维度个性化评分和过滤
- 从候选池精选不少于5个最佳选项
- 确保选项多样性和个性化匹配
- 提供详细比较和个性化推荐理由

## 独特价值

### 1. 中国本土化
- 专门针对中国用户习惯和平台
- 理解中国节假日和旅游旺季
- 熟悉中国本土酒店品牌和连锁

### 2. 实用性优先
- 基于真实用户需求设计
- 经过实际测试和优化
- 提供可操作的预订建议

### 3. 透明度保证
- 明确展示所有费用
- 清晰说明取消政策
- 真实评价参考

## 适用人群

### 🎪 家庭出游
- 关注儿童设施和安全
- 需要家庭房型
- 重视位置便利性

### 💼 商务出行
- 需要商务设施和发票
- 重视交通便利
- 关注服务品质

### 🎒 自由行游客
- 价格敏感
- 需要交通便利
- 喜欢特色体验

### 🏝️ 度假游客
- 关注度假设施
- 需要特色体验
- 重视环境和服务

## 技术特点

### 个性化分析
- 多维度用户画像识别
- 历史行为学习和预测
- 习惯模式分析和优化
- 持续学习和自适应

### 搜索策略
- 多平台并行搜索
- 智能筛选算法
- 实时数据验证

### 价格计算
- 完整费用模型
- 优惠叠加计算
- 性价比评估

### 推荐算法
- 7维度个性化评分系统
- 动态权重调整算法
- 智能过滤匹配规则
- 多样性保证机制

## 社区贡献

### 欢迎贡献
- 添加新的中国本土平台支持
- 优化搜索策略
- 完善价格计算模型
- 增加地区特色酒店知识

### 反馈渠道
- 通过ClawHub社区反馈
- 提交改进建议
- 分享使用经验

## 版本历史

### v1.2.0 (2026-02-25)
- 新增用户历史学习系统
- 支持基于历史需求和筛选习惯的智能优化
- 添加行为模式分析和预测功能
- 完善持续学习和自适应机制

### v1.1.0 (2026-02-25)
- 新增多维度个性化推荐功能
- 支持用户画像识别和智能匹配
- 添加7维度评分系统和个性化过滤
- 完善个性化推荐引擎和算法

### v1.0.1 (2026-02-25)
- 强制要求每次筛选结果不少于5个选项
- 更新搜索策略和推荐格式
- 完善文档和示例

### v1.0.0 (2026-02-25)
- 初始版本发布
- 支持5个中国本土平台
- 完整的比价工作流程

## 许可证

本skill遵循开源协议，欢迎社区使用和改进。

---

**让国内酒店比价更智能、更全面、更实用！**

path: search-strategy.md
content: # 搜索策略指南

## 核心原则：不少于5个选项
**每次搜索必须确保最终提供不少于5个精选酒店选项**

### 搜索数量要求：
1. **初步筛选**：每个平台至少搜索5-8个符合条件的酒店
2. **候选池**：总共收集20-30个候选酒店
3. **最终精选**：从候选池中精选不少于5个最佳选项
4. **多样性保证**：确保5个选项覆盖不同价格、类型、平台、特色

## 各平台搜索特点

### 携程搜索技巧
1. **高级筛选**：
   - 使用"地图找房"功能精确定位
   - 筛选"免费取消"和"到店付"
   - 选择"携程优选"标识酒店

2. **价格优化**：
   - 关注"今夜特价"和"明日特价"
   - 查看"连住优惠"（2晚以上）
   - 使用"企业协议价"（如有）

3. **会员权益**：
   - 钻石会员：免费早餐、房型升级
   - 金牌会员：延迟退房、欢迎水果

### 去哪儿搜索技巧
1. **比价功能**：
   - 使用"价格排序"从低到高
   - 查看"历史价格"曲线
   - 关注"全网比价"结果

2. **优惠获取**：
   - 新用户专享优惠
   - 学生认证优惠
   - 节假日促销券

3. **评价系统**：
   - 查看"真实住客点评"
   - 关注"带图评价"
   - 注意"追评"内容

### 美团搜索技巧
1. **本地化搜索**：
   - 使用"附近酒店"功能
   - 筛选"美团专享"价格
   - 查看"本地人推荐"

2. **套餐优惠**：
   - "酒店+餐饮"套餐
   - "酒店+景点"套餐
   - "酒店+SPA"套餐

3. **支付优惠**：
   - 美团支付立减
   - 优惠券叠加
   - 会员折扣

### 飞猪搜索技巧
1. **阿里生态**：
   - 支付宝会员等级匹配
   - 芝麻信用免押金
   - 花呗分期支付

2. **旅行套餐**：
   - "机票+酒店"组合
   - "火车票+酒店"组合
   - "景点门票+酒店"组合

3. **会员特权**：
   - F1-F4会员权益
   - 信用住专属价格
   - 快速入住通道

### 途牛搜索技巧
1. **度假特色**：
   - "跟团游+酒店"套餐
   - "自由行+酒店"套餐
   - "定制游+酒店"套餐

2. **目的地专精**：
   - 热门旅游城市覆盖全
   - 度假酒店资源丰富
   - 当地导游服务整合

3. **服务保障**：
   - 24小时客服
   - 行程变更协助
   - 应急处理支持

## 搜索流程模板

### 基础搜索流程（确保不少于5个选项）
```
1. 确定核心需求（城市、日期、预算）
2. 携程初步搜索 - 筛选5个不同价位酒店
3. 去哪儿价格对比 - 筛选5个性价比最高酒店
4. 美团本地优惠 - 筛选5个有优惠活动酒店
5. 飞猪会员权益 - 筛选5个会员权益最优酒店
6. 途牛套餐选择 - 筛选5个特色套餐酒店
7. 建立候选池（共25个酒店）
8. 综合比较和精选不少于5个最佳选项
9. 按价格、类型、平台、特色分类展示
```

### 高级搜索流程（深度比价+不少于5个选项）
```
1. 多平台并行搜索（每个平台5-8个候选）
2. 建立候选池（总计20-30个酒店）
3. 价格数据标准化（统一计算总成本）
4. 服务价值评估（评分、设施、服务）
5. 风险因素分析（取消政策、评价真实性）
6. 个性化匹配（根据用户需求筛选）
7. 精选不少于5个最佳选项
8. 分类展示（按价格区间、酒店类型、平台优势）
9. 提供详细比较和推荐理由
```

## 搜索参数优化

### 时间参数
- **入住时间**：15:00后（标准入住）
- **离店时间**：12:00前（标准退房）
- **提前预订**：旺季30天，淡季7天
- **最后一刻**：当日18:00后特价

### 位置参数
- **市中心**：商务区、商业区
- **交通枢纽**：机场、火车站、地铁站
- **景区周边**：景点、公园、地标
- **生活区**：居民区、学校、医院

### 设施参数
- **必选设施**：WiFi、空调、热水
- **商务设施**：办公桌、会议室、打印
- **家庭设施**：儿童床、游乐场、泳池
- **无障碍**：电梯、坡道、无障碍房间

## 数据采集标准

### 价格数据
1. **基础价格**：房费/晚
2. **附加费用**：服务费、税费、清洁费
3. **优惠抵扣**：优惠券、会员折扣、活动
4. **最终价格**：实际支付金额

### 服务数据
1. **基础服务**：早餐、WiFi、停车
2. **增值服务**：接送、洗衣、导游
3. **限制条件**：取消政策、入住要求
4. **保障服务**：客服、保险、救援

### 评价数据
1. **评分分布**：总体评分、各维度评分
2. **评价内容**：最新评价、详细评价
3. **问题反馈**：常见投诉、解决方案
4. **改进情况**：酒店响应和改进

## 搜索效率技巧

### 批量搜索
1. **多标签浏览**：同时打开多个平台
2. **数据抓取**：使用工具提取关键信息
3. **对比表格**：实时更新价格数据

### 自动化辅助
1. **价格监控**：设置价格提醒
2. **历史对比**：查看价格趋势
3. **智能推荐**：基于历史偏好推荐

### 人工验证
1. **电话确认**：重要订单电话确认
2. **位置验证**：地图实景验证
3. **评价核实**：多渠道验证评价真实性

## 特殊情况处理

### 价格异常
1. **过低价格**：核实房态和限制条件
2. **价格波动**：分析波动原因和规律
3. **显示错误**：清除缓存重新搜索

### 房态异常
1. **显示有房实际无房**：立即联系客服
2. **房型不符**：截图保存证据
3. **价格不一致**：保留报价页面

### 平台异常
1. **网站故障**：等待恢复或使用APP
2. **支付问题**：更换支付方式或平台
3. **客服无响应**：升级投诉渠道

## 搜索记录模板

### 搜索日志格式
```
搜索时间：YYYY-MM-DD HH:MM
搜索条件：城市-日期-人数-预算
平台1（携程）：[价格]-[房型]-[政策]
平台2（去哪儿）：[价格]-[房型]-[政策]
平台3（美团）：[价格]-[房型]-[政策]
最优选择：[平台]-[理由]
备注：[特殊发现或问题]
```

### 价格趋势记录
```
酒店名称：[名称]
监控周期：[开始日期]-[结束日期]
价格波动：[最低价]-[最高价]-[平均价]
最佳预订时机：[日期]-[价格]
建议：[预订建议]
```

## 质量检查清单

### 搜索前检查
- [ ] 需求明确（城市、日期、人数、预算）
- [ ] 平台选择合理（根据需求类型）
- [ ] 搜索条件准确（避免歧义）

### 搜索中检查
- [ ] 价格数据完整（含所有费用）
- [ ] 房态信息准确（实时验证）
- [ ] 政策条款清晰（取消、变更）

### 搜索后检查
- [ ] 结果数量达标（不少于5个精选选项）
- [ ] 结果对比全面（覆盖3个以上平台）
- [ ] 选项多样性（不同价格、类型、特色）
- [ ] 推荐理由充分（匹配用户需求）
- [ ] 风险提示到位（潜在问题）
- [ ] 分类清晰（按价格、类型、平台分类）

---

**使用提示**：根据具体搜索需求选择合适的策略组合，平衡搜索效率和结果质量。

path: SKILL-minimal.md
content: ---
name: china-hotel-comparison
description: 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。
---

# 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

path: user-history-learning.md
content: # 用户历史学习与习惯分析

## 核心概念：从历史中学习，优化未来推荐

### 1. 历史数据收集维度

#### A. 搜索行为记录
```yaml
搜索记录模板:
  时间戳: YYYY-MM-DD HH:MM
  搜索条件:
    - 目的地: [城市/区域]
    - 日期: [入住-离店]
    - 预算: [区间]
    - 人数: [成人/儿童]
    - 特殊需求: [列表]
  搜索平台: [携程/去哪儿/美团/飞猪/途牛]
  搜索结果数量: [数字]
  查看详情: [酒店列表]
  最终选择: [酒店+平台] 或 [未选择]
  选择理由: [用户反馈或推断]
```

#### B. 筛选习惯分析
```yaml
筛选模式识别:
  价格筛选习惯:
    - 总是选择最低价
    - 选择中间价位
    - 选择特定价格区间
    - 价格不敏感
  
  平台偏好习惯:
    - 固定使用某个平台
    - 根据酒店类型选择平台
    - 根据价格选择平台
    - 多平台比较
  
  评价依赖程度:
    - 只看评分高低
    - 详细阅读评价
    - 关注特定评价维度
    - 不重视评价
  
  取消政策重视度:
    - 必须免费取消
    - 接受限时取消
    - 可接受不可取消
    - 不关注取消政策
```

#### C. 决策模式分析
```yaml
决策时间分析:
  快速决策型: <5分钟
  谨慎比较型: 5-30分钟
  深入研究型: >30分钟
  放弃决策型: 查看后未选择

决策依据权重:
  价格权重: 0-100%
  位置权重: 0-100%
  评价权重: 0-100%
  品牌权重: 0-100%
  特色权重: 0-100%

风险偏好:
  风险规避型: 只选高评分、连锁品牌
  风险中性型: 平衡价格和风险
  风险追求型: 追求低价或特色，接受风险
```

### 2. 历史学习算法

#### A. 偏好提取算法
```python
def extract_user_preferences(history_data):
    preferences = {
        'price_sensitivity': calculate_price_sensitivity(history),
        'platform_preferences': analyze_platform_choices(history),
        'location_priorities': analyze_location_choices(history),
        'brand_trust': analyze_brand_preferences(history),
        'cancellation_importance': analyze_cancellation_choices(history),
        'review_reliance': analyze_review_usage(history),
        'decision_speed': analyze_decision_timing(history)
    }
    return preferences

def calculate_price_sensitivity(history):
    # 分析用户历史选择的价格分布
    # 计算价格弹性系数
    return sensitivity_score

def analyze_platform_choices(history):
    # 统计各平台使用频率和成功率
    # 识别平台选择模式
    return platform_weights
```

#### B. 习惯识别算法
```python
def identify_user_habits(history):
    habits = {
        'filtering_patterns': identify_filtering_patterns(history),
        'comparison_depth': analyze_comparison_depth(history),
        'risk_patterns': identify_risk_patterns(history),
        'time_patterns': identify_time_patterns(history),
        'success_patterns': identify_success_patterns(history)
    }
    return habits

def identify_filtering_patterns(history):
    # 识别用户常用的筛选条件组合
    # 如：价格排序+免费取消+4星以上
    return filtering_patterns

def identify_success_patterns(history):
    # 分析导致成功预订的决策模式
    # 识别高效筛选策略
    return success_patterns
```

#### C. 预测模型
```python
def predict_user_preferences(context):
    # 基于历史预测当前场景下的偏好
    predictions = {
        'expected_budget': predict_budget(context),
        'likely_platforms': predict_platforms(context),
        'important_filters': predict_filters(context),
        'decision_factors': predict_factors(context),
        'risk_tolerance': predict_risk_tolerance(context)
    }
    return predictions

def predict_budget(context):
    # 基于历史相似场景的预算选择
    # 考虑目的地、时间、旅行目的等因素
    return predicted_budget_range
```

### 3. 历史数据应用策略

#### A. 个性化推荐优化
```yaml
基于历史的推荐优化:
  1. 价格区间优化:
    - 使用历史预算范围作为默认筛选
    - 根据目的地调整预算预期
    - 考虑季节性价格变化
  
  2. 平台推荐优化:
    - 优先推荐用户常用的平台
    - 根据酒店类型推荐合适平台
    - 提醒用户偏好的平台优惠
  
  3. 筛选条件预置:
    - 自动应用用户常用的筛选条件
    - 根据历史成功率优化筛选组合
    - 提供历史有效的筛选建议
  
  4. 排序方式优化:
    - 使用用户偏好的排序方式
    - 根据决策模式调整信息呈现
    - 突出历史关注的关键信息
```

#### B. 决策支持增强
```yaml
基于历史的决策支持:
  1. 相似选择提醒:
    - "您上次在类似情况下选择了X酒店"
    - "根据您的历史，这类酒店评分很重要"
    - "您通常在这个价格区间找到满意选择"
  
  2. 风险提示个性化:
    - "您通常选择免费取消，这次选项都符合"
    - "您对评价很重视，这个酒店评价模式类似您之前的选择"
    - "您接受一定风险追求低价，这个选项风险收益比不错"
  
  3. 效率优化:
    - "根据您的习惯，我预置了常用筛选条件"
    - "您通常比较3个平台，已为您准备好对比"
    - "您决策较快，我提供了精简版关键信息"
```

#### C. 学习反馈循环
```yaml
学习反馈机制:
  1. 选择结果记录:
    - 记录用户最终选择
    - 记录选择理由和满意度
    - 记录决策时间和过程
  
  2. 推荐效果评估:
    - 分析推荐接受率
    - 分析用户满意度
    - 识别成功推荐模式
  
  3. 模型持续优化:
    - 根据反馈调整偏好权重
    - 优化预测准确性
    - 更新习惯识别模型
```

### 4. 历史数据存储结构

#### A. 用户档案数据库
```json
{
  "user_id": "user_001",
  "basic_profile": {
    "travel_purpose_distribution": {
      "family": 0.6,
      "business": 0.2,
      "tourist": 0.15,
      "other": 0.05
    },
    "budget_ranges": {
      "shanghai": {"min": 400, "max": 800},
      "beijing": {"min": 450, "max": 850},
      "guangzhou": {"min": 350, "max": 700}
    }
  },
  
  "behavior_patterns": {
    "search_habits": {
      "average_advance_days": 14,
      "preferred_search_time": "evening",
      "platform_sequence": ["ctrip", "qunar", "meituan"]
    },
    
    "filtering_habits": {
      "always_filters": ["free_cancellation", "breakfast_included"],
      "common_sort_by": "price_asc",
      "rating_threshold": 4.0
    },
    
    "decision_patterns": {
      "average_decision_time_minutes": 25,
      "comparison_depth": "detailed",
      "risk_tolerance": "medium"
    }
  },
  
  "preference_weights": {
    "price": 0.35,
    "location": 0.25,
    "rating": 0.20,
    "cancellation": 0.10,
    "brand": 0.05,
    "features": 0.05
  },
  
  "success_history": [
    {
      "date": "2026-02-15",
      "destination": "shanghai",
      "hotel": "Shanghai International Hotel",
      "platform": "ctrip",
      "price": 580,
      "satisfaction": 4.5,
      "key_factors": ["location", "free_cancellation", "high_rating"]
    }
  ],
  
  "learning_metrics": {
    "recommendation_acceptance_rate": 0.82,
    "average_satisfaction_score": 4.3,
    "improvement_trend": "positive",
    "last_updated": "2026-02-25"
  }
}
```

#### B. 会话历史记录
```json
{
  "session_id": "session_20260225_1049",
  "user_id": "user_001",
  "timestamp": "2026-02-25 10:49:00",
  
  "user_query": {
    "destination": "shanghai disney",
    "dates": "2026-02-28 to 2026-03-01",
    "budget": "<500",
    "special_requirements": ["family_friendly"]
  },
  
  "system_response": {
    "options_provided": 6,
    "platforms_compared": ["ctrip", "qunar", "meituan", "fliggy", "tuniu"],
    "filtering_applied": ["price<500", "family_friendly", "near_disney"],
    "sorting_method": "comprehensive_score"
  },
  
  "user_interaction": {
    "options_viewed": [1, 2, 3],
    "details_requested": [2],
    "questions_asked": ["cancellation policy", "child facilities"],
    "decision_made": "option_2",
    "decision_time_minutes": 18,
    "feedback": "helpful, good options"
  },
  
  "learning_insights": {
    "preference_confirmation": ["budget_sensitive", "family_focused"],
    "new_insights": ["prefers_metro_access", "values_child_facilities"],
    "recommendation_effectiveness": 0.85
  }
}
```

### 5. 隐私保护与数据安全

#### A. 数据最小化原则
```yaml
数据收集范围:
  必要数据:
    - 搜索和筛选行为
    - 选择结果和满意度
    - 偏好模式和习惯
  
  不收集数据:
    - 个人身份信息
    - 支付信息
    - 联系方式
    - 精确地理位置
```

#### B. 匿名化处理
```yaml
匿名化策略:
  1. 用户标识匿名化
  2. 位置数据泛化（城市级别）
  3. 时间数据模糊化
  4. 敏感信息脱敏
```

#### C. 用户控制权
```yaml
用户权利:
  1. 查看历史数据
  2. 删除特定记录
  3. 关闭历史学习
  4. 导出个人数据
  5. 清除所有历史
```

### 6. 实施工作流程

#### A. 实时学习流程
```
1. 用户发起搜索
2. 加载用户历史档案
3. 应用历史偏好预置筛选
4. 提供个性化推荐
5. 记录本次交互数据
6. 分析学习点，更新模型
7. 存储更新后的档案
```

#### B. 定期分析流程
```
每日:
  - 更新实时行为数据
  - 计算基础指标

每周:
  - 分析行为模式变化
  - 评估推荐效果
  - 识别异常模式

每月:
  - 深度分析偏好演变
  - 优化预测模型
  - 生成改进报告
```

#### C. 用户反馈整合
```
反馈收集:
  - 显式反馈：评分、评论、调查
  - 隐式反馈：点击、浏览、选择
  - 行为反馈：决策时间、比较深度

反馈应用:
  - 立即调整：当前会话优化
  - 短期学习：更新偏好权重
  - 长期优化：改进算法模型
```

### 7. 效果评估指标

#### A. 个性化效果指标
```yaml
推荐准确性:
  - 偏好匹配度: 推荐与历史偏好的符合程度
  - 选择预测准确率: 预测用户选择的能力
  - 满意度相关性: 推荐与满意度的关系

效率提升指标:
  - 决策时间减少: 相比无历史学习的决策时间
  - 筛选步骤减少: 自动应用的筛选条件数量
  - 信息查找效率: 找到关键信息的速度
```

#### B. 用户体验指标
```yaml
用户满意度:
  - 推荐接受率: 用户选择推荐选项的比例
  - 满意度评分: 用户对推荐的评分
  - 重复使用率: 用户再次使用的频率

信任建立指标:
  - 信息信任度: 用户对推荐信息的信任程度
  - 平台依赖度: 用户对个性化推荐的依赖程度
  - 推荐分享率: 用户分享推荐的比例
```

#### C. 系统性能指标
```yaml
学习效率:
  - 学习速度: 建立有效用户画像所需交互次数
  - 适应性: 适应偏好变化的能力
  - 稳定性: 推荐一致性和可靠性

可扩展性:
  - 用户规模支持: 支持的用户数量
  - 数据处理能力: 历史数据处理效率
  - 模型更新频率: 学习更新的及时性
```

### 8. 最佳实践指南

#### A. 渐进式学习策略
```
阶段1: 基础学习 (0-5次交互)
  - 收集基本搜索和筛选行为
  - 建立初步偏好画像
  - 提供基础个性化

阶段2: 深度学习 (6-20次交互)
  - 识别稳定行为模式
  - 建立预测模型
  - 提供精准个性化

阶段3: 优化学习 (21+次交互)
  - 微调偏好权重
  - 预测变化趋势
  - 提供前瞻性推荐
```

#### B. 平衡个性化与探索
```
个性化权重: 80%
  - 基于历史偏好的推荐
  - 熟悉的筛选和排序方式
  - 信任的平台和品牌

探索权重: 20%
  - 偶尔推荐新平台
  - 尝试新的酒店类型
  - 突破舒适区的选项

平衡策略:
  - 主要推荐符合历史的选项
  - 少量推荐有潜力的新选项
  - 明确标注探索性推荐
```

#### C. 透明化沟通
```
学习状态沟通:
  - "基于您过去的搜索，我预置了常用筛选条件"
  - "您通常关注价格和取消政策，已优先展示"
  - "根据历史，这类酒店评分对您很重要"

控制权沟通:
  - "您可以在设置中调整学习偏好"
  - "想要尝试不同的推荐方式吗？"
  - "需要我忘记某些历史偏好吗？"
```

---

通过这个用户历史学习系统，skill能够真正记住和理解每个用户的独特需求和习惯，提供越来越精准和贴心的酒店推荐服务。

path: user-preferences.md
content: # 用户偏好记录模板

## 用户基本信息
```
用户ID：[自动生成或用户标识]
记录时间：YYYY-MM-DD HH:MM
上次更新时间：YYYY-MM-DD HH:MM
```

## 旅行偏好

### 1. 出行类型偏好
- [ ] **商务出行**
  - 优先考虑：位置便利、商务设施、发票服务
  - 预算范围：中等偏高
  - 品牌偏好：国际连锁、高端商务酒店
  - 特殊需求：会议室、打印服务、快速入住退房

- [ ] **旅游度假**
  - 优先考虑：景点距离、休闲设施、景观
  - 预算范围：灵活，根据目的地调整
  - 品牌偏好：度假酒店、特色民宿
  - 特殊需求：游泳池、餐厅、旅游咨询

- [ ] **家庭出游**
  - 优先考虑：家庭房型、儿童设施、安全
  - 预算范围：中等
  - 品牌偏好：家庭友好型酒店
  - 特殊需求：儿童床、游乐场、婴儿服务

- [ ] **背包客/经济型**
  - 优先考虑：价格、交通便利、社交氛围
  - 预算范围：低
  - 品牌偏好：青旅、经济型连锁
  - 特殊需求：储物柜、公共区域、厨房

### 2. 酒店类型偏好
- **星级要求**：
  - [ ] 经济型（1-2星）
  - [ ] 舒适型（3星）
  - [ ] 高档型（4星）
  - [ ] 豪华型（5星）
  - [ ] 无要求

- **品牌偏好**：
  - 国际连锁：万豪、希尔顿、洲际等
  - 国内连锁：华住、锦江、首旅如家等
  - 本土品牌：地方特色酒店
  - 民宿/公寓： Airbnb风格

- **位置偏好**：
  - 市中心/商务区
  - 景区附近
  - 交通枢纽旁
  - 安静居民区
  - 特定地标附近

### 3. 设施服务偏好
- **必选设施**：
  - [ ] 免费WiFi
  - [ ] 空调/暖气
  - [ ] 独立卫生间
  - [ ] 24小时热水
  - [ ] 电梯

- **重要设施**：
  - [ ] 免费早餐
  - [ ] 停车场
  - [ ] 健身房
  - [ ] 游泳池
  - [ ] 商务中心

- **增值服务**：
  - [ ] 机场接送
  - [ ] 行李寄存
  - [ ] 旅游咨询
  - [ ] 洗衣服务
  - [ ] 叫车服务

### 4. 价格敏感度
- **预算范围**：
  - 经济型：¥200-400/晚
  - 舒适型：¥400-800/晚
  - 高档型：¥800-1500/晚
  - 豪华型：¥1500+/晚

- **价格策略**：
  - [ ] 价格优先（选择最低价）
  - [ ] 性价比优先（平衡价格和服务）
  - [ ] 服务优先（选择最好服务）
  - [ ] 品牌优先（选择信任品牌）

- **优惠偏好**：
  - [ ] 喜欢使用优惠券
  - [ ] 关注会员权益
  - [ ] 偏好套餐优惠
  - [ ] 关注限时特价

## 历史行为记录

### 1. 搜索历史
```
日期：YYYY-MM-DD
目的地：[城市]
入住日期：[日期]
离店日期：[日期]
搜索条件：[详细条件]
查看酒店：[酒店列表]
最终选择：[酒店+平台]
选择理由：[理由]
实际体验：[评分/评价]
```

### 2. 预订偏好
- **预订渠道**：
  - 最常使用平台：[平台名称]
  - 备用平台：[平台名称]
  - 直接预订倾向：[是/否]

- **预订时间**：
  - 平均提前预订天数：[数字]
  - 偏好预订时段：[工作日/周末/节假日]
  - 最后一刻预订频率：[高/中/低]

- **支付方式**：
  - 首选支付：[微信/支付宝/银行卡]
  - 分期付款倾向：[是/否]
  - 押金支付偏好：[信用卡/现金/免押]

### 3. 取消和变更
- **取消频率**：[高/中/低]
- **变更频率**：[高/中/低]
- **偏好取消政策**：
  - [ ] 免费取消
  - [ ] 限时取消
  - [ ] 不可取消但价格优惠
- **变更处理经验**：[正面/负面]

## 评价和反馈模式

### 1. 评价关注点
- **最重要因素**：
  1. [ ] 卫生清洁
  2. [ ] 服务态度
  3. [ ] 位置便利
  4. [ ] 设施设备
  5. [ ] 性价比

- **评价习惯**：
  - [ ] 经常写详细评价
  - [ ] 只写简短评价
  - [ ] 很少写评价
  - [ ] 只评分不写文字

### 2. 投诉模式
- **常见投诉原因**：
  - [ ] 卫生问题
  - [ ] 服务问题
  - [ ] 设施问题
  - [ ] 噪音问题
  - [ ] 价格问题

- **投诉处理期望**：
  - [ ] 快速响应
  - [ ] 合理补偿
  - [ ] 问题解决
  - [ ] 改进承诺

## 特殊需求和限制

### 1. 身体需求
- **无障碍需求**：
  - [ ] 需要无障碍房间
  - [ ] 需要电梯
  - [ ] 需要坡道
  - [ ] 其他：[具体需求]

- **健康需求**：
  - [ ] 无烟房间
  - [ ] 低过敏房间
  - [ ] 特殊床垫
  - [ ] 医疗设施附近

### 2. 饮食需求
- **餐饮限制**：
  - [ ] 素食
  - [ ] 清真
  - [ ] 无麸质
  - [ ] 其他过敏源

- **早餐偏好**：
  - [ ] 中式早餐
  - [ ] 西式早餐
  - [ ] 自助早餐
  - [ ] 不需要早餐

### 3. 工作需求
- **商务设施**：
  - [ ] 稳定高速WiFi
  - [ ] 办公桌和椅子
  - [ ] 多个电源插座
  - [ ] 打印机/复印机

- **会议需求**：
  - [ ] 小型会议室
  - [ ] 视频会议设备
  - [ ] 白板/投影仪
  - [ ] 茶歇服务

## 平台使用偏好

### 1. 平台信任度
| 平台 | 使用频率 | 信任度 | 偏好原因 | 避免原因 |
|------|----------|--------|----------|----------|
| 携程 | 高/中/低 | 高/中/低 | [原因] | [原因] |
| 去哪儿 | 高/中/低 | 高/中/低 | [原因] | [原因] |
| 美团 | 高/中/低 | 高/中/低 | [原因] | [原因] |
| 飞猪 | 高/中/低 | 高/中/低 | [原因] | [原因] |
| 途牛 | 高/中/低 | 高/中/低 | [原因] | [原因] |

### 2. 平台功能偏好
- **搜索功能**：偏好哪个平台的搜索体验
- **比价功能**：是否经常使用比价功能
- **预订流程**：哪个平台预订最顺畅
- **客服体验**：哪个平台客服最满意
- **售后服务**：哪个平台售后处理最好

### 3. 会员权益利用
- **会员等级**：各平台当前会员等级
- **权益使用**：经常使用哪些会员权益
- **积分习惯**：是否关注和积累积分
- **升级目标**：是否有会员升级计划

## 沟通和推荐偏好

### 1. 信息呈现方式
- **详细程度**：
  - [ ] 需要非常详细的信息
  - [ ] 需要关键信息摘要
  - [ ] 只需要最终推荐

- **比较方式**：
  - [ ] 喜欢表格对比
  - [ ] 喜欢文字描述
  - [ ] 喜欢图表展示
  - [ ] 喜欢链接参考

- **选项数量偏好**：
  - [ ] 希望看到5个以上选项（默认）
  - [ ] 希望看到3-5个精选选项
  - [ ] 希望看到更多选项（7-10个）
  - [ ] 只需要1-2个最佳推荐

- **决策支持**：
  - [ ] 需要多个选项对比（不少于5个）
  - [ ] 需要明确推荐一个（从多个选项中）
  - [ ] 需要利弊分析
  - [ ] 需要风险提示

### 2. 沟通频率
- **更新频率**：
  - [ ] 需要实时更新
  - [ ] 每天更新一次
  - [ ] 有重要变化时更新
  - [ ] 最终确认时更新

- **提醒偏好**：
  - [ ] 价格变化提醒
  - [ ] 房态变化提醒
  - [ ] 优惠活动提醒
  - [ ] 预订截止提醒

### 3. 后续服务期望
- **预订后服务**：
  - [ ] 预订确认提醒
  - [ ] 入住前提醒
  - [ ] 当地信息提供
  - [ ] 应急联系方式

- **体验反馈**：
  - [ ] 入住后体验询问
  - [ ] 问题协助解决
  - [ ] 评价撰写协助
  - [ ] 下次旅行建议

## 偏好更新记录

### 更新日志
```
更新日期：YYYY-MM-DD
更新内容：[具体更新]
更新原因：[原因]
影响范围：[影响的偏好类别]
```

### 趋势分析
- **偏好变化趋势**：[描述变化趋势]
- **稳定性评估**：[偏好是否稳定]
- **预测调整**：[预计未来可能的变化]

## 使用指南

### 数据收集方法
1. **直接询问**：在服务过程中询问偏好
2. **行为观察**：通过历史记录分析偏好
3. **反馈收集**：通过评价和反馈了解偏好
4. **主动确认**：重要偏好主动确认

### 数据应用原则
1. **个性化推荐**：基于偏好提供个性化选择
2. **效率优化**：减少不相关选项的展示
3. **体验提升**：提供符合偏好的服务体验
4. **信任建立**：通过理解偏好建立信任

### 隐私保护
1. **数据安全**：确保用户数据安全存储
2. **使用授权**：明确告知数据使用方式
3. **控制权**：用户可查看和修改自己的偏好
4. **删除权**：用户可要求删除偏好数据

---

**记录建议**：
- 每次服务后更新相关偏好
- 定期（每季度）回顾和整理
- 注意偏好可能随时间变化
- 尊重用户隐私和数据安全

path: user-profiles.md
content: # 用户画像分类系统

## 用户维度分析框架

### 1. 旅行目的维度
#### 🎪 家庭出游型
- **核心需求**：儿童安全、家庭房型、亲子设施
- **预算特点**：中等偏高，愿意为便利付费
- **位置偏好**：景点附近、交通便利、安静环境
- **服务需求**：婴儿床、儿童餐、游乐设施、安全设施
- **决策因素**：家庭友好度、安全评价、儿童设施

#### 💼 商务出行型
- **核心需求**：商务设施、交通便利、发票服务
- **预算特点**：公司报销，关注性价比
- **位置偏好**：商务区、交通枢纽、会议中心附近
- **服务需求**：高速WiFi、会议室、打印服务、快速入住退房
- **决策因素**：商务设施、位置便利、品牌信任

#### 🎒 自由行游客型
- **核心需求**：性价比、特色体验、交通便利
- **预算特点**：价格敏感，追求价值
- **位置偏好**：景点附近、地铁口、美食街
- **服务需求**：旅游咨询、行李寄存、本地推荐
- **决策因素**：性价比、用户评价、特色体验

#### 🏝️ 度假休闲型
- **核心需求**：环境舒适、度假设施、特色体验
- **预算特点**：愿意为体验付费，预算灵活
- **位置偏好**：景区内、海景/山景、安静区域
- **服务需求**：SPA、泳池、餐厅、娱乐设施
- **决策因素**：环境质量、设施完善度、特色体验

#### 📚 学生背包客型
- **核心需求**：价格最低、社交氛围、基础设施
- **预算特点**：极致价格敏感
- **位置偏好**：交通枢纽、青年旅舍聚集区
- **服务需求**：储物柜、公共区域、厨房、社交活动
- **决策因素**：价格、社交氛围、基础卫生

### 2. 预算维度
#### 💰 经济型（<¥300/晚）
- **特点**：价格绝对优先
- **可接受妥协**：位置稍远、设施简单、房间较小
- **关注点**：基础卫生、安全、基本设施
- **适合平台**：美团、去哪儿、途牛民宿

#### 💵 舒适型（¥300-600/晚）
- **特点**：性价比平衡
- **要求**：基本舒适度、合理位置、基础服务
- **关注点**：用户评价、取消政策、交通便利
- **适合平台**：去哪儿、携程、美团

#### 💎 品质型（¥600-1000/晚）
- **特点**：品质优先
- **要求**：良好设施、优质服务、便利位置
- **关注点**：品牌信任、服务细节、设施完善
- **适合平台**：携程、飞猪、国际连锁官网

#### 🏰 奢华型（¥1000+/晚）
- **特点**：体验至上
- **要求**：顶级设施、个性化服务、独特体验
- **关注点**：品牌声誉、独家体验、管家服务
- **适合平台**：携程高端、酒店官网、定制服务

### 3. 出行方式维度
#### 🚇 公共交通依赖型
- **核心需求**：地铁/公交站附近
- **关注点**：步行距离、首末班车时间、换乘便利
- **位置权重**：地铁口（+30%）、公交站（+20%）
- **适合酒店**：地铁上盖、交通枢纽附近

#### 🚗 自驾出行型
- **核心需求**：免费停车场
- **关注点**：停车便利性、停车费用、车辆安全
- **位置权重**：免费停车（+40%）、宽敞车位（+20%）
- **适合酒店**：郊区酒店、度假村、有独立停车场

#### 🚕 打车出行型
- **核心需求**：打车便利
- **关注点**：打车等待时间、费用预估、夜间安全
- **位置权重**：主干道旁（+30%）、打车便利（+25%）
- **适合酒店**：市区主干道、地标建筑附近

#### 🚶 步行探索型
- **核心需求**：步行可达目的地
- **关注点**：步行距离、步行环境、安全指数
- **位置权重**：步行10分钟内（+50%）、步行环境（+20%）
- **适合酒店**：景区内、古镇内、步行街附近

### 4. 时间灵活性维度
#### ⏰ 时间严格型
- **特点**：行程固定，无法调整
- **需求**：确定有房、确定价格、确定政策
- **关注点**：房态保证、价格锁定、取消政策严格度
- **适合预订**：提前预订、不可取消特价房

#### 🔄 时间灵活型
- **特点**：行程可调整，追求最优价格
- **需求**：价格监控、灵活取消、最后一刻优惠
- **关注点**：价格趋势、取消灵活性、最后一刻优惠
- **适合预订**：限时优惠、最后一刻特价、免费取消

#### 📅 提前规划型
- **特点**：喜欢提前规划，避免临时慌乱
- **需求**：提前预订优惠、充足选择、充分比较
- **关注点**：提前预订折扣、房型选择、详细比较
- **适合预订**：提前7-30天预订、早鸟优惠

### 5. 服务偏好维度
#### 🛎️ 服务依赖型
- **特点**：重视酒店服务
- **需求**：24小时前台、行李服务、旅游咨询
- **关注点**：服务评分、员工态度、响应速度
- **适合酒店**：全服务酒店、国际连锁、高端民宿

#### 🏠 自助独立型
- **特点**：喜欢自助，减少打扰
- **需求**：自助入住、自助设施、隐私保护
- **关注点**：自助设施、隐私性、最小化打扰
- **适合酒店**：公寓式酒店、智能酒店、自助民宿

#### 🤝 社交互动型
- **特点**：喜欢与人交流
- **需求**：公共区域、社交活动、本地互动
- **关注点**：社交氛围、活动组织、本地体验
- **适合酒店**：青年旅舍、特色民宿、社交型酒店

### 6. 特殊需求维度
#### 👨‍👩‍👧‍👦 家庭特殊需求
- **儿童相关**：婴儿床、儿童餐椅、安全插座
- **老人相关**：无障碍设施、电梯、防滑
- **多人入住**：连通房、加床服务、多人早餐

#### 🩺 健康医疗需求
- **过敏需求**：无过敏原房间、特殊床品
- **医疗需求**：近医院、急救设备、医疗服务
- **特殊饮食**：特殊餐饮安排、厨房设施

#### ♿ 无障碍需求
- **移动障碍**：无障碍房间、电梯、坡道
- **视觉障碍**：盲文标识、语音提示
- **听觉障碍**：视觉提示、振动提醒

## 用户画像匹配算法

### 1. 画像识别流程
```
用户需求分析 → 维度评分 → 画像匹配 → 个性化推荐
```

### 2. 维度权重计算
每个维度根据用户需求自动计算权重：
- **旅行目的**：40%（最重要）
- **预算范围**：25%
- **出行方式**：15%
- **时间灵活性**：10%
- **服务偏好**：5%
- **特殊需求**：5%

### 3. 画像匹配规则
1. **精确匹配**：所有维度完全匹配
2. **主要匹配**：核心维度（目的+预算）匹配
3. **次要匹配**：部分维度匹配，需要调整推荐

### 4. 推荐调整策略
- **完全匹配**：直接使用该画像的推荐模板
- **部分匹配**：混合多个画像的推荐要素
- **不匹配**：使用通用推荐，标注可能的不匹配点

## 个性化推荐模板

### 家庭出游型推荐模板
```
🎯 **核心关注**：儿童安全 + 家庭便利
🏨 **酒店类型**：亲子酒店 > 家庭民宿 > 连锁酒店
📍 **位置要求**：景点步行距离 > 地铁口 > 安静区域
💰 **预算分配**：房间舒适度(40%) + 儿童设施(30%) + 位置(20%) + 服务(10%)
⚠️ **风险提示**：检查儿童安全设施、确认加床政策、验证家庭友好评价
```

### 商务出行型推荐模板
```
🎯 **核心关注**：商务效率 + 交通便利
🏨 **酒店类型**：商务酒店 > 国际连锁 > 会议酒店
📍 **位置要求**：商务区 > 交通枢纽 > 会议中心
💰 **预算分配**：位置便利(35%) + 商务设施(30%) + 服务效率(20%) + 品牌(15%)
⚠️ **风险提示**：确认发票政策、测试网络速度、验证商务设施
```

### 自由行游客型推荐模板
```
🎯 **核心关注**：性价比 + 特色体验
🏨 **酒店类型**：特色民宿 > 经济连锁 > 本地酒店
📍 **位置要求**：景点附近 > 美食街 > 地铁口
💰 **预算分配**：性价比(40%) + 位置(25%) + 特色(20%) + 评价(15%)
⚠️ **风险提示**：验证真实评价、检查交通便利、确认取消政策
```

## 多维度需求处理策略

### 1. 冲突需求处理
- **预算vs品质**：提供梯度选项（经济型→舒适型→品质型）
- **位置vs价格**：展示不同位置的同价位选择
- **便利vs特色**：平衡推荐，提供混合选择

### 2. 模糊需求澄清
- **预算不明确**：提供3个价格区间的选项
- **位置不具体**：推荐3个不同区域的选项
- **需求不清晰**：通过提问澄清，提供临时推荐

### 3. 复合需求满足
- **家庭+商务**：推荐家庭友好的商务酒店
- **度假+预算**：推荐性价比高的度假酒店
- **特色+便利**：推荐交通便利的特色民宿

## 用户画像数据库

### 记录格式
```yaml
用户ID: user_001
基础信息:
  旅行目的: 家庭出游
  预算范围: ¥400-600/晚
  出行方式: 自驾
  时间灵活性: 中等
  服务偏好: 服务依赖
  特殊需求: 儿童设施

历史行为:
  常去城市: [上海, 北京, 广州]
  偏好平台: 携程(60%), 去哪儿(30%), 美团(10%)
  平均提前预订: 14天
  取消频率: 低(5%)
  评价习惯: 详细评价+图片

推荐效果:
  接受率: 85%
  满意度: 4.5/5
  改进建议: 更多儿童设施细节
```

### 画像更新机制
1. **每次交互更新**：记录用户选择和反馈
2. **定期分析**：每月分析行为模式变化
3. **主动优化**：根据效果调整推荐策略
4. **用户确认**：重要变化主动向用户确认

## 实施指南

### 1. 用户需求收集模板
```
请告诉我您的：
1. 旅行目的：[家庭/商务/旅游/度假/其他]
2. 预算范围：[具体金额或区间]
3. 出行方式：[自驾/地铁/打车/步行]
4. 特殊需求：[儿童/老人/健康/其他]
5. 其他要求：[早餐/停车/WiFi/其他]
```

### 2. 画像匹配检查清单
- [ ] 旅行目的匹配度 ≥80%
- [ ] 预算范围完全覆盖
- [ ] 出行方式需求满足
- [ ] 特殊需求全部考虑
- [ ] 至少5个选项符合画像

### 3. 个性化推荐输出模板
```
根据您的[画像类型]需求，我们精选了以下选项：

**选项1：最适合[核心需求]**
[详细推荐理由匹配画像]

**选项2：最佳[次要需求]平衡**
[详细推荐理由匹配画像]

**选项3：最高性价比选择**
[详细推荐理由匹配画像]

**选项4：特色体验推荐**
[详细推荐理由匹配画像]

**选项5：备选安全选择**
[详细推荐理由匹配画像]

**个性化建议**：
基于您的画像，我们特别建议关注：[具体建议]
```

## 效果评估指标

### 1. 匹配准确度
- 画像识别准确率
- 需求覆盖完整度
- 推荐接受率

### 2. 用户满意度
- 预订转化率
- 用户评价分数
- 重复使用率

### 3. 系统优化
- 画像更新及时性
- 推荐算法改进
- 用户反馈响应

---

通过这个多维度用户画像系统，skill可以更精准地理解和服务不同用户的需求，提供真正个性化的酒店推荐服务。

path: _meta.json
content: {
  "name": "china-hotel-comparison",
  "version": "1.4.0",
  "description": "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。支持多用户管理、套餐价值拆解、用户历史学习、多维度画像识别和智能匹配，强制要求每次筛选结果不少于5个选项。",
  "author": "OpenClaw Assistant",
  "created": "2026-02-25",
  "updated": "2026-02-25",
  "changelog": "v1.4.0: 新增多用户管理系统，支持用户识别、家庭共享和数据隔离\nv1.3.0: 新增套餐价值分析系统，支持服务拆解和真实优惠力度计算\nv1.2.0: 新增用户历史学习系统，支持基于历史需求和筛选习惯的智能优化\nv1.1.0: 新增多维度个性化推荐功能，支持用户画像识别和智能匹配\nv1.0.1: 强制要求每次筛选结果不少于5个选项，更新搜索策略和推荐格式",
  "tags": ["hotel", "comparison", "china", "travel", "booking", "multi-user", "family-sharing", "package-analysis", "value-calculation", "personalization", "recommendation", "user-profiles", "history-learning", "behavior-analysis", "meituan", "qunar", "ctrip", "fliggy", "tuniu", "minimum-5-options"],
  "files": [
    "SKILL.md",
    "search-strategy.md",
    "price-calculation.md",
    "package-value-analysis.md",
    "multi-user-management.md",
    "user-profiles.md",
    "user-history-learning.md",
    "personalized-recommendation.md",
    "user-preferences.md",
    "scripts/hotel-search-example.sh",
    "README.md"
  ]
}

path: scripts/hotel-search-example.sh
content: #!/bin/bash
# 国内酒店搜索示例脚本
# 这个脚本展示了如何使用命令行工具进行多平台酒店搜索

# 配置参数
CITY="上海"
CHECKIN_DATE="2026-03-15"
CHECKOUT_DATE="2026-03-17"
ROOMS=1
ADULTS=2
CHILDREN=0
BUDGET_MIN=300
BUDGET_MAX=800

# 输出文件
OUTPUT_FILE="hotel_search_results_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).md"

# 创建输出文件
echo "# 酒店搜索结果" > "$OUTPUT_FILE"
echo "**搜索时间**: $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "**搜索条件**: $CITY, $CHECKIN_DATE 至 $CHECKOUT_DATE, $ROOMS间房, $ADULTS成人$CHILDREN儿童" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "**预算范围**: ¥$BUDGET_MIN - ¥$BUDGET_MAX/晚" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"

echo "开始搜索酒店..."
echo "城市: $CITY"
echo "日期: $CHECKIN_DATE 至 $CHECKOUT_DATE"
echo "预算: ¥$BUDGET_MIN - ¥$BUDGET_MAX/晚"
echo ""

# 模拟搜索函数
simulate_search() {
    local platform=$1
    local query=$2
    
    echo "正在搜索 $platform..."
    
    # 模拟搜索延迟
    sleep 1
    
    # 生成模拟结果
    case $platform in
        "携程")
            echo "找到 15 家符合条件的酒店"
            echo "推荐: 上海外滩华尔道夫酒店 ¥750/晚"
            echo "      上海浦东香格里拉大酒店 ¥680/晚"
            echo "      上海静安昆仑大酒店 ¥550/晚"
            ;;
        "去哪儿")
            echo "找到 18 家符合条件的酒店"
            echo "推荐: 上海外滩茂悦大酒店 ¥720/晚"
            echo "      上海金茂君悦大酒店 ¥650/晚"
            echo "      上海新天地朗廷酒店 ¥530/晚"
            ;;
        "美团")
            echo "找到 12 家符合条件的酒店"
            echo "推荐: 上海外滩W酒店 ¥780/晚 (含¥50优惠券)"
            echo "      上海和平饭店 ¥700/晚 (本地人专享价)"
            echo "      上海锦江都城酒店 ¥480/晚"
            ;;
        "飞猪")
            echo "找到 10 家符合条件的酒店"
            echo "推荐: 上海迪士尼乐园酒店 ¥850/晚 (信用住)"
            echo "      上海苏宁环球万怡酒店 ¥600/晚 (F3会员价)"
            echo "      上海中星君亭酒店 ¥450/晚"
            ;;
        "途牛")
            echo "找到 8 家符合条件的酒店"
            echo "推荐: 上海佘山世茂洲际酒店 ¥1200/晚 (深坑酒店)"
            echo "      上海朱家角安麓酒店 ¥980/晚 (度假套餐)"
            echo "      上海崇明金茂凯悦酒店 ¥580/晚"
            ;;
    esac
    echo ""
}

# 执行各平台搜索
echo "## 各平台搜索结果" >> "$OUTPUT_FILE"

PLATFORMS=("携程" "去哪儿" "美团" "飞猪" "途牛")
for platform in "${PLATFORMS[@]}"; do
    echo "### $platform" >> "$OUTPUT_FILE"
    
    # 模拟搜索并捕获输出
    {
        echo "#### 搜索概况"
        simulate_search "$platform" "$CITY $CHECKIN_DATE"
        echo ""
        echo "#### 推荐酒店"
        case $platform in
            "携程")
                echo "1. **上海外滩华尔道夫酒店**"
                echo "   - 价格: ¥750/晚 (总价: ¥1,500)"
                echo "   - 评分: 4.8/5 (2,345条评价)"
                echo "   - 优势: 免费取消、含双早、历史建筑"
                echo "   - 位置: 外滩核心区，步行至南京路5分钟"
                echo ""
                echo "2. **上海浦东香格里拉大酒店**"
                echo "   - 价格: ¥680/晚 (总价: ¥1,360)"
                echo "   - 评分: 4.7/5 (1,890条评价)"
                echo "   - 优势: 江景房、行政酒廊、健身中心"
                echo "   - 位置: 陆家嘴金融区，东方明珠旁"
                echo ""
                echo "3. **上海静安昆仑大酒店**"
                echo "   - 价格: ¥550/晚 (总价: ¥1,100)"
                echo "   - 评分: 4.5/5 (1,234条评价)"
                echo "   - 优势: 性价比高、交通便利、服务好"
                echo "   - 位置: 静安寺商圈，地铁2/7号线交汇"
                ;;
            "去哪儿")
                echo "1. **上海外滩茂悦大酒店**"
                echo "   - 价格: ¥720/晚 (总价: ¥1,440)"
                echo "   - 评分: 4.6/5 (1,567条评价)"
                echo "   - 优势: 价格最低、江景绝佳、网红酒吧"
                echo "   - 位置: 北外滩，相对安静"
                echo ""
                echo "2. **上海金茂君悦大酒店**"
                echo "   - 价格: ¥650/晚 (总价: ¥1,300)"
                echo "   - 评分: 4.7/5 (1,890条评价)"
                echo "   - 优势: 54层以上高空酒店、云端体验"
                echo "   - 位置: 金茂大厦内，陆家嘴核心"
                echo ""
                echo "3. **上海新天地朗廷酒店**"
                echo "   - 价格: ¥530/晚 (总价: ¥1,060)"
                echo "   - 评分: 4.5/5 (1,123条评价)"
                echo "   - 优势: 英伦风格、下午茶出名、位置优越"
                echo "   - 位置: 新天地商圈，石库门建筑群"
                ;;
            "美团")
                echo "1. **上海外滩W酒店**"
                echo "   - 价格: ¥780/晚 (总价: ¥1,560，使用优惠券后¥1,510)"
                echo "   - 评分: 4.8/5 (2,100条评价)"
                echo "   - 优势: 时尚设计、潮人聚集、夜景超棒"
                echo "   - 位置: 北外滩，白玉兰广场"
                echo ""
                echo "2. **上海和平饭店**"
                echo "   - 价格: ¥700/晚 (总价: ¥1,400，本地人专享价)"
                echo "   - 评分: 4.9/5 (3,456条评价)"
                echo "   - 优势: 历史地标、爵士酒吧、文物建筑"
                echo "   - 位置: 外滩20号，南京东路路口"
                echo ""
                echo "3. **上海锦江都城酒店**"
                echo "   - 价格: ¥480/晚 (总价: ¥960)"
                echo "   - 评分: 4.3/5 (890条评价)"
                echo "   - 优势: 经济实惠、老牌国企、品质稳定"
                echo "   - 位置: 南京西路，多条地铁线交汇"
                ;;
            "飞猪")
                echo "1. **上海迪士尼乐园酒店**"
                echo "   - 价格: ¥850/晚 (总价: ¥1,700，信用住免押金)"
                echo "   - 评分: 4.7/5 (3,210条评价)"
                echo "   - 优势: 迪士尼主题、提前入园、角色互动"
                echo "   - 位置: 迪士尼度假区内"
                echo ""
                echo "2. **上海苏宁环球万怡酒店**"
                echo "   - 价格: ¥600/晚 (总价: ¥1,200，F3会员价)"
                echo "   - 评分: 4.4/5 (1,100条评价)"
                echo "   - 优势: 万豪旗下、商务设施齐全、积分累积"
                echo "   - 位置: 普陀区，近长风公园"
                echo ""
                echo "3. **上海中星君亭酒店**"
                echo "   - 价格: ¥450/晚 (总价: ¥900)"
                echo "   - 评分: 4.2/5 (780条评价)"
                echo "   - 优势: 设计酒店、小而精、服务贴心"
                echo "   - 位置: 浦东新区，近世纪公园"
                ;;
            "途牛")
                echo "1. **上海佘山世茂洲际酒店**"
                echo "   - 价格: ¥1200/晚 (总价: ¥2,400，深坑酒店体验)"
                echo "   - 评分: 4.9/5 (4,500条评价)"
                echo "   - 优势: 世界建筑奇迹、水下餐厅、悬崖景观"
                echo "   - 位置: 松江佘山，需驾车前往"
                echo ""
                echo "2. **上海朱家角安麓酒店**"
                echo "   - 价格: ¥980/晚 (总价: ¥1,960，古镇度假套餐)"
                echo "   - 评分: 4.8/5 (1,200条评价)"
                echo "   - 优势: 明清建筑、私人管家、禅意体验"
                echo "   - 位置: 青浦朱家角古镇"
                echo ""
                echo "3. **上海崇明金茂凯悦酒店**"
                echo "   - 价格: ¥580/晚 (总价: ¥1,160)"
                echo "   - 评分: 4.5/5 (950条评价)"
                echo "   - 优势: 生态度假、亲子设施、农家乐体验"
                echo "   - 位置: 崇明岛，适合自驾游"
                ;;
        esac
    } >> "$OUTPUT_FILE"
    
    echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
done

# 价格对比分析
echo "## 价格对比分析" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "### 同级别酒店跨平台价格对比" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "| 酒店类型 | 携程 | 去哪儿 | 美团 | 飞猪 | 途牛 | 最低价平台 |" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "|----------|------|--------|------|------|------|------------|" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "| 奢华酒店 | ¥750 | ¥720 | ¥780 | ¥850 | ¥1200 | 去哪儿(¥720) |" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "| 高端酒店 | ¥680 | ¥650 | ¥700 | ¥600 | ¥980 | 飞猪(¥600) |" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "| 中端酒店 | ¥550 | ¥530 | ¥480 | ¥450 | ¥580 | 飞猪(¥450) |" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"

echo "### 平台特点总结" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "1. **携程**：酒店选择最全，商务酒店专业，价格中等偏上" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "2. **去哪儿**：比价功能强，价格通常有优势，适合价格敏感用户" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "3. **美团**：本地优惠多，新用户优惠大，适合经济型选择" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "4. **飞猪**：阿里生态整合，信用住方便，会员权益有价值" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "5. **途牛**：度假套餐专业，特色酒店丰富，适合旅游度假" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"

# 推荐建议
echo "## 综合推荐" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "### 按需求推荐" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "**商务出行推荐**：" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "- 首选：携程 - 上海浦东香格里拉大酒店 (¥680/晚)" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "- 理由：商务设施齐全，位置优越，服务专业" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "**旅游观光推荐**：" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "- 首选：去哪儿 - 上海外滩茂悦大酒店 (¥720/晚)" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "- 理由：江景绝佳，价格有优势，交通便利" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "**性价比推荐**：" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "- 首选：飞猪 - 上海中星君亭酒店 (¥450/晚)" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "- 理由：价格最低，设计感强，服务好评" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "**特色体验推荐**：" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "- 首选：途牛 - 上海佘山世茂洲际酒店 (¥1200/晚)" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "- 理由：世界级建筑奇迹，独特体验，值得一试" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"

# 预订建议
echo "### 预订建议" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "1. **提前预订**：建议提前7-14天预订，价格更优惠" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "2. **取消政策**：优先选择免费取消的订单，避免行程变动损失" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "3. **支付方式**：建议使用平台担保交易，避免直接转账" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "4. **评价参考**：务必查看最新用户评价，特别是带图片的评价" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "5. **位置验证**：使用地图软件验证酒店实际位置和交通情况" >> "$OUTPUT_FILE"
echo "" >> "$OUTPUT_FILE"

echo "搜索完成！结果已保存到: $OUTPUT_FILE"
echo ""
echo "你可以使用以下命令查看结果："
echo "cat $OUTPUT_FILE | less"
echo ""
echo "或者直接在编辑器中打开："
echo "code $OUTPUT_FILE"
echo ""

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)