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Accommodation Pick
ASecurity住宿选型 · 美团连接器一手房态价格为主,xhs-explore skill 拉真实住客评价识别水军,online-search(地理搜索) 评估位置。三维评分(位置 × 价位 × 口碑),输出 3-5 个酒店候选给用户挑。
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- Added September 8, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 2 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add infometa/workbuddyskills --skill accommodation-pick --agent claude-codeAre you the author of Accommodation Pick?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/infometa-accommodation-pick)---
name: accommodation-pick
description: 住宿选型 · 美团连接器一手房态价格为主,xhs-explore skill 拉真实住客评价识别水军,online-search(地理搜索) 评估位置。三维评分(位置 × 价位 × 口碑),输出 3-5 个酒店候选给用户挑。
version: 1.0.0
author:
tags: [travel, accommodation, hotel, glue]
license: MIT
triggers:
- 03/04 完成后,行程主城市已确定
- 用户问"在 X 住哪里方便"、"推荐酒店"
inputs:
- name: city
type: string
required: true
- name: check_in
type: string
required: true
- name: nights
type: integer
required: true
- name: budget_tier
type: string
required: true
- name: anchor_pois
type: array
doc: 行程的核心 POI 坐标,用来评估位置(应该住在哪片区)
required: true
outputs:
- name: hotel_candidates
type: array
doc: 3-5 个酒店候选
---
# 住宿选型(accommodation-pick)
## 我解决什么问题
通用 AI 推酒店:「全季、亚朵、桔子水晶」— 没错但没用。
我做的:基于**用户当天行程的核心 POI 坐标**反推「应该住哪片区」,再交叉口碑筛 3-5 个候选。
## 工作流程
```
city + dates + budget_tier + anchor_pois
↓
Step 1: 反推住宿区域
- 计算 anchor_pois 的地理质心
- 找质心 3km 内、地铁站 500m 内、价位匹配的酒店类目
↓
Step 2: 拉酒店列表
├─ 美团连接器 "酒店推荐"(一手房态/价格/评分)
├─ online-search 搜索附近酒店
└─ xhs-explore skill "X 区域 酒店推荐" / "X 酒店 真实体验"
↓
Step 3: 三维评分
- 位置 (40%): 距 anchor_pois 平均距离 + 地铁可达性
- 价位 (30%): vs price_benchmark.json 的 budget_tier 区间
- 口碑 (30%): 美团评分 × xhs 评论情感
↓
Step 4: 过滤 user_profile 禁忌
- must_have_starbucks_or_equivalent → 周边必须有
- no_share_room → 排除青旅多人间
- needs_accessibility → 必须有无障碍设施
↓
Top 3-5 候选
```
## 输出 schema
```json
[
{
"rank": 1,
"name": "亚朵 S 酒店成都春熙路店",
"type": "boutique_hotel",
"lat": 30.6594,
"lng": 104.0816,
"price_per_night_ref": 580,
"_price_doc": "参考价;标准房;2026-06-03 17:00 查",
"rating": {
"meituan": 4.7,
"xhs_sentiment": 0.82,
"_xhs_evidence": "228 条笔记,3 个差评提到隔音"
},
"location_score": 0.92,
"_location_doc": "距 anchor_pois 平均 1.8km;地铁口 200m",
"amenities": ["前台 24h", "自助早餐", "健身房", "免费 wifi"],
"warnings": [
"节假日溢价 30-50%(你的日期是清明小长假,注意)"
],
"book_url": "https://hotels.meituan.com/...",
"confidence": "green"
}
]
```
## 反模式
- ❌ 不结合 anchor_pois 推酒店(结果是"网红酒店推荐",不是"住这里方便")
- ❌ 只看美团评分(4.5+ 的店一抓一大把,要看真实评论)
- ❌ 忽略节假日溢价(用户预定时被坑)
- ❌ 推青旅给"luxury" 档用户(明显档位不匹配)
## 主城多日的情况
5 天行程在成都市内可能要换酒店:
- 前 2 天玩市区 → 春熙路片区
- 后 3 天去都江堰 → 都江堰民宿
本 skill 输出按"住宿段"分组:
```json
{
"stays": [
{ "nights": 2, "hotels": [...], "area": "春熙路" },
{ "nights": 3, "hotels": [...], "area": "都江堰" }
]
}
```
## 美团连接器未开通时
降级到 online-search + xhs-explore,标注 🟡 yellow,并提醒用户:
> "美团连接器没开,房态/价格不是一手数据。建议在 qclaw 「连接」开通后重跑。"
---
_住宿是用户体验放大器。"住对地方"比"住贵酒店"重要 10 倍。_
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