Smart Hotel Search#

用"内容平台理解需求 + 交易平台对接供给"的组合，承接任意非标准酒店搜索诉求。

Prerequisites#

必须先检查并安装所需工具，确保闭环可用。

快速检查#

bash

# 检查工具是否已安装
which opencli && echo "✅ opencli 已安装" || echo "❌ opencli 未安装"
which flyai && echo "✅ flyai 已安装" || echo "❌ flyai 未安装"

如果两个工具都已安装，跳过安装步骤，直接进入 Workflow。

安装指南#

如果任一工具未安装，详见 references/installation.md 获取完整安装步骤：

• flyai: npm i -g @fly-ai/flyai-cli
• opencli: Chrome + Playwright MCP Bridge插件 + 登录小红书

环境就绪确认#

继续前，确认以下条件满足：

• ✅ opencli 命令可用
• ✅ flyai 命令可用
• ✅ Chrome 已登录小红书

如果任一条件不满足，先阅读 installation.md 完成安装再继续。

Workflow#

触发条件： 用户需求是自然语言、非结构化的，标准搜索接口无法承接。

text

用户需求（自然语言）
    ↓
语义理解层 - opencli xiaohongshu search
    ↓
内容发现 → AI 提取酒店名
    ↓
供给对接层 - flyai search-hotel
    ↓
输出：测评 + 价格 + 链接

Step 1: 内容发现#

使用 opencli xiaohongshu search 在小红书搜索用户真实测评：

bash

opencli xiaohongshu search "三亚带狗住酒店推荐"
opencli xiaohongshu search "无边泳池酒店 网红打卡"
opencli xiaohongshu search "适合带老人的酒店 安静"

从搜索结果中提取：

• 酒店名称
• 用户真实评价（环境、设施、服务）
• 实际体验（图片、视频）

Step 2: AI提取酒店名#

从小红书搜索结果中识别候选酒店：

• 提取酒店名称（注意区分民宿、公寓、酒店）
• 收集用户评价关键词
• 过滤广告内容、推广贴

Step 3: 飞猪搜索#

对每个候选酒店，使用 flyai search-hotel 获取可预订信息：

bash

flyai search-hotel --key-words "三亚某度假酒店" --check-in "2024-01-15" --check-out "2024-01-17"

获取：

• 实时价格
• 房型信息
• 预订链接
• 用户评分

Step 4: 综合输出#

返回给用户：

1. 小红书真实测评（1-2条精华内容）
2. 飞猪预订信息（价格、链接）
3. 综合推荐结论（为什么推荐）

失败处理#

情况处理方式小红书搜不到相关内容扩大搜索范围，或提示"暂无相关内容，建议换个说法试试"提取的酒店名在飞猪搜不到提示"该酒店可能不在飞猪，建议联系酒店直接预订"内容平台评价不客观标注来源，提示"信息来自用户分享，建议入住前与酒店确认"用户需求太模糊引导用户补充关键信息（目的地、时间、预算等）

Examples#

详见 references/examples.md 获取完整输入输出示例。

Tips#

• 语义理解优先：先理解用户真实需求，再选择合适的关键词搜索小红书
• 多角度搜索：一个需求可能需要多次搜索（如"宠物友好"可搜"带狗住"、"宠物入住"、"狗狗友好"）
• 信息交叉验证：小红书评价 + 飞猪评分 = 更可靠的推荐
• 标注来源：让用户知道信息来自真实用户分享，而非官方宣传