Trip Planner Skill#

行程规划助手，支持往返行程（当天/隔天/多天）和单程行程规划。

前置条件#

本技能使用DuMate自带的携程connector查询交通信息，无需额外安装依赖。

可选配置：

• BMAP_WEBAPI_AK - 百度地图API密钥，用于驾车时间查询（如未配置将使用估算值）

可用工具#

工具功能数据源___query_flight查询航班携程___query_train查询高铁/火车携程___query_hotel查询酒店携程___query_ticket查询景点门票携程

触发场景#

用户需要规划行程，涉及飞机、高铁、驾车等交通方式的选择和组合。

行程类型#

• 往返：可能是当天往返，也可能是隔天或多天
• 单程：按"可以出发的时间"或"需要到达的时间"推算

核心规则#

一、硬性约束（必须满足）#

• 明确了出发时间 → 不能比那个时间更早出发
• 明确了到达时间 → 不能比那个时间更晚到达
• 停留时间 → 必须满足
• 说了"当天往返" → 必须找当天往返的方案（定义：早上6:30可以从出发地出发，晚上23:00前回到出发地）

二、软性约束（尽量满足）#

• 用户说"早去早回" → 在满足硬性约束下尽量早出发、早返回

三、时间预留#

• 国内航班：提前1小时到机场
• 高铁：提前30分钟到站
• 中转：预留足够时间（建议30分钟以上）

四、交通方式选择#

• 优先直达
• 无直达时，考虑出发地或目的地周边城市的机场/火车站
• 选择标准：总时长最短（从最初出发地到最终目的地）

五、驾车限制#

• 驾车时间不超过2.5小时
• 例外情况：没有其他交通方式可选，或替代方案（飞机/高铁）比驾车多出1小时以上

六、不考虑价格因素#

时间最关键，不因价格差异改变推荐方案。

航班查询规则（携程）#

1. 打开页面#

• 访问携程航班搜索页面
• 等待页面加载完成（sleep 3-5秒）

2. 按时间排序#

• 点击"起飞时间早-晚"排序
• 便于后续筛选

3. 滚动加载完整数据（关键！）#

携程等网站使用懒加载，必须滚动到底部才能获取所有航班。

操作步骤：

1. 获取初始快照
2. 滚动页面： playwright-cli mousewheel 0 500
3. 等待2秒让数据加载
4. 获取新快照
5. 重复步骤2-4，直到页面不再加载新内容

判断是否加载完成：

• 快照中的航班数量不再增加
• 页面底部出现"没有更多"提示
• 滚动后快照内容与上次相同

常见错误：

• 只获取第一屏数据就停止 → 遗漏后面的航班
• 假设数据已完整 → 实际还有更多航班未加载

实际案例：

• 查询烟台→北京返程航班时，第一屏只显示到14:00的航班
• 继续滚动后，发现19:30起飞的航班（这才是当天往返的关键）

4. 数据提取#

• 提取所有直飞航班
• 区分虹桥机场（SHA）和浦东机场（PVG）
• 区分直飞、经停、中转
• 标注次日到达（+1）

携程connector数据解析规则：

使用 ___query_flight 工具时，返回的 routeList 中每个 route 包含 flights 数组：

• 直飞： flights 数组长度为1，且 aport.name 为目标机场
• 经停： flights 数组长度为1，但 stops 不为空
• 中转： flights 数组长度大于1

筛选直飞航班时，必须同时满足：

1. len(flights) == 1
2. flights[0].aport.name == 目标机场名称

错误示例：只按 len(flights) == 1 筛选，未检查到达机场，导致遗漏部分直飞航班

5. 数据完整性验证#

• 提取后，对比"应该有多少航班"vs"实际提取了多少"
• 关键决策前，抽查几个航班确认数据准确
• 验证方法：用户提及某个航班时，立即在原始数据中搜索确认是否存在

6. 出发机场优先#

• 优先选择离用户出发地最近的机场
• 例如：用户在浦东，优先选浦东机场出发的航班

高铁查询规则（12306）#

1. 查询实时数据#

• 使用浏览器自动化访问12306

2. 未开售处理#

• 如目标日期未开售，查询历史同期/相近日期的时刻表作为参考
• 标注"参考历史时刻表，实际以开售后为准"

穷尽周边机场#

触发条件#

• 目的地城市进出港航班较少（如小城市、县城）
• 目的地没有机场或机场航班选择有限

操作方法#

1. 确定目的地具体位置
2. 在地图上搜索周边200-300km范围内的所有机场
3. 不能凭印象列举，要系统性地排查
4. 逐一查询每个机场的航班

优先级#

• 先查最近的机场
• 航班选择少时，再查周边更远的机场

示例#

• 郎酒庄园（古蔺县二郎镇）→ 周边机场：泸州、遵义、重庆、贵阳、宜宾、昭通
• 龙口（山东烟台下辖县级市）→ 周边机场：烟台、青岛、潍坊

综合排序#

• 不是按价格排序，而是按"总耗时"排序
• 总耗时 = 出发地到机场/车站时间 + 候机/候车时间 + 航班/高铁时间 + 机场/车站到目的地时间
• 输出时只输出筛选后的方案，不输出完整列表

驾车时间查询#

• 使用百度地图 webapi（需配置 BMAP_WEBAPI_AK 环境变量）
• 如未配置，可使用估算值并标注

工作流程#

1. 明确需求#

• 出发地、目的地
• 出发日期
• 行程类型（往返/单程）
• 时间约束（出发时间/到达时间/停留时间）
• 其他偏好（如"早去早回"）

2. 确定目的地位置#

• 查询目的地具体位置
• 搜索周边机场（200-300km范围）

3. 调研交通方式#

• 查询各机场航班时刻表
• 查询高铁时刻表
• 查询驾车时间（如适用）
• 查询目的地到机场/车站的交通时间

4. 生成方案#

• 根据约束条件筛选可行方案
• 计算每个方案的总耗时
• 按总耗时排序

5. 呈现方案#

• 方案对比表
• 最优方案详细时间线
• 注意事项

输出格式#

方案对比表#

方案出发时间到达时间总耗时交通方式备注方案AXX:XXXX:XXX小时XX→XX→XX简要说明方案BXX:XXXX:XXX小时XX→XX→XX简要说明

最优方案详细时间线#

text

06:30-08:10  北京首都机场  值机、安检、候机
08:10-09:35  北京首都机场 → 烟台蓬莱机场  乘坐SC5069航班
09:35-10:30  烟台机场 → 龙口  打车
...

注意事项#

• 航班号、航站楼信息
• 中转交通建议
• 到达时间较晚时的提醒

输出前自洽性检查（必须！）#

时间线输出前，逐行检查：

1. 时间段长度与耗时说明一致

• 例：写"05:50-06:08"则时长为18分钟，不能写"地铁30分钟"
• 例：写"地铁30分钟"则时间段必须跨越30分钟

2. 每个交通节点预留候车/候机时间

• 高铁发车前必须预留30分钟到站检票
• 航班起飞前必须预留1小时到机场值机
• 例：高铁14:09发车 → 最晚13:39到站 → 出发时间往前推
• 错误示例：写"12:30-14:09 打车到威海站"然后"14:09高铁发车"——没有预留候车时间

常见错误#

1. 只查去程不查返程：导致返程时间不合适
2. 忽略机场/车站到目的地的交通时间：导致实际停留时间不足
3. 不考虑值机时间：导致赶不上航班
4. 不区分机场/车站：导致用户跑错地方
5. 违反硬性约束：推荐了不满足用户时间要求的方案
6. 航班数据提取不完整：只获取了部分航班，遗漏更优方案
7. 凭印象列举周边机场：遗漏更近的机场
8. 只按价格排序：忽略了出发机场、总耗时等因素
9. 时间线自相矛盾：时间段长度与耗时说明不一致（如写"05:50-06:08"但说明"地铁30分钟"）
10. 数据解析错误：携程connector返回了完整数据，但解析时筛选条件不正确，遗漏了部分航班（如只按 len(flights)==1 筛选，未检查到达机场是否为目标机场）

示例#

用户需求：4月25日从上海浦东去泸州郎酒庄园，9:30后出发

目的地位置分析：

• 郎酒庄园位于泸州市古蔺县二郎镇，地处川黔交界
• 周边机场：泸州云龙（100km）、遵义新舟（150km）、重庆江北（200km）、贵阳龙洞堡（280km）

调研结果：

• 上海→泸州：仅1班直飞（MF8857，16:25-19:30，虹桥T1）
• 上海→重庆：多班航班，CA4576（12:05-14:55，浦东T2）较优
• 上海→遵义：需查询
• 上海→贵阳：多班航班

方案对比：

方案出发时间到达庄园时间总耗时航班价格驾车距离A（泸州直飞）14:2521:30约7小时¥740100kmB（重庆转车）10:0018:30约7小时¥900200km

推荐：方案B，从浦东出发更方便，到达时间更早。