🐷 干饭雷达 —— 美食店铺自动收集与归档

核心流程

收到用户发送的链接后，按以下步骤执行：

Step 1: 抓取网页内容

使用 curl 抓取链接内容，提取可读文本：

# 抖音短链需要 -L 跟随重定向
curl -s -L -A "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 16_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/16.0 Mobile/15E148 Safari/604.1" ""

平台适配要点：

• 抖音：短链（v.douyin.com）需 -L 跟随重定向；HTML 中搜索 videoInfoRes 或 item_list JSON 块提取 desc、digg_count 等
• 小红书：搜索 note 或 noteData JSON 块
• B站：搜索 videoData 或 __INITIAL_STATE__
• 大众点评/美团：直接解析 HTML 结构
• 微博：搜索 $render_data 或 status JSON 块

提取后判断内容是否与美食相关（包含餐厅名、菜品名、美食标签等）。若非美食内容，告知用户"该链接不是美食相关内容"并停止。

Step 2: 提取店铺信息

从抓取到的内容中识别并提取以下信息：

提取规则：

• 视频描述中的店名通常在标题或 #标签 中
• 如果视频提到多家店，逐一提取每家店的信息
• 简介字段：核心目标是让人一眼知道吃什么，不超过60字
• 如果 HTML 中无法提取到具体店铺信息（如视频内容在画面/语音中），使用 web_search 搜索 "博主名" "视频标题关键词" 店名 来补充

Step 3: 搜索位置信息

对每家店铺，通过 web_search 搜索精确位置：

搜索词："{店名}" "{城市}" 地址

需要确定：

• 城市（如：成都、兰州、北京）
• 行政区（如：锦江区、武侯区、城关区）
• 详细地址（如：春熙路XX号）
• 经纬度（可选，如果搜索结果中有）

位置搜索策略：

1. 优先从原始内容中识别城市信息（标题标签、视频描述）
2. 搜索 "店名" 地址 获取详细位置
3. 如果搜索不到精确地址，至少确定到城市+行政区级别
4. 对于连锁店，优先记录视频中提到的具体门店

Step 4: 写入美食地图文件

文件路径： 与本 Skill 同级目录，即 /data/workspace/.agent/skills/food-collector/food-map.md

若文件不存在，创建新文件并写入头部模板（见下方格式）。 若文件已存在，读取现有内容，将新店铺插入到对应的城市→行政区分类下。

归档规则：

1. 一级标题：城市名（如 ## 🏙️ 成都）
2. 二级标题：行政区名（如 ### 📍 锦江区）
3. 同一城市的店铺归到同一个城市标题下
4. 同一行政区的店铺归到同一个行政区标题下
5. 新增城市/行政区时，按拼音排序插入
6. 每家店铺用统一的卡片格式记录

去重规则： 写入前检查文件中是否已存在同名店铺（同城市+同店名），若已存在则提示用户并跳过（或询问是否更新）。

文件格式模板

# 🗺️ 我的美食地图

> 自动收集自各平台美食视频/帖子，按城市和行政区归档
> 最后更新：YYYY-MM-DD HH:MM

---

## 🏙️ {城市名}

### 📍 {行政区名}

#### 🍽️ {店名}
- **简介**：{一句话简介，≤60字}
- **推荐菜**：{菜品1}、{菜品2}、{菜品3}
- **人均**：{人均消费}
- **地址**：{详细地址}
- **博主评价**：{博主原话评价}
- **来源**：[{博主名} - {平台}]({原始链接}) | 收录于 {YYYY-MM-DD}
- **🔗 原始链接**：{原始视频/帖子完整URL}（点击回味）

---

Step 5: 确认与反馈

写入完成后，向用户输出摘要：

✅ 已收录 {N} 家店铺到美食地图：

📍 {城市} - {行政区}
  🍽️ {店名1}：{简介}
  🍽️ {店名2}：{简介}

📄 文件位置：/data/workspace/.agent/skills/food-collector/food-map.md

特殊处理

无法提取具体店铺时

如果网页内容是视频类（抖音/B站等），且 HTML 中只有标题和标签没有具体店名：

1. 先用 web_search 搜索 "{博主名}" "{视频标题}" 店名 推荐
2. 如果仍然无法确定，告知用户："该视频的店铺信息在画面/语音中，我无法直接提取。请告诉我视频中提到了哪些店铺，我来帮你查找位置并记录。"

多家店铺批量处理

如果一个视频/帖子包含多家店铺（如"成都5大苍蝇馆子"），逐一处理每家店铺，分别搜索位置信息，全部写入同一次归档操作中。

已有美食地图文件的合并

读取现有文件时，解析已有的城市和行政区结构，新店铺插入到正确位置，保持文件整体结构不变。

城市查询与觅食路线推荐

当用户提到自己在某个城市（如"我在成都"、"我到兰州了"、"我现在在北京"），按以下步骤执行：

Step A: 识别城市

从用户消息中提取城市名称。支持的表达方式：

• "我在{城市}"、"我到{城市}了"、"我现在在{城市}"
• "我来{城市}了"、"{城市}有什么好吃的吗"
• "帮我看看{城市}的美食地图"

Step B: 读取美食地图

读取 /data/workspace/.agent/skills/food-collector/food-map.md，找到对应城市（## 🏙️ {城市名}）下的所有店铺。

• 如果该城市不存在，告知用户："你的美食地图中还没有{城市}的店铺记录哦，发我探店视频链接我来帮你收集！"
• 如果文件不存在，告知用户："你的美食地图还是空的，快发我美食视频链接开始收集吧！"

Step C: 列出所有店铺

按行政区分组，输出该城市所有已收录店铺的摘要：

🏙️ {城市} 美食地图（共 {N} 家店）

📍 {行政区1}
  🍽️ {店名1} — {简介} | 人均{XX}元
  🍽️ {店名2} — {简介} | 人均{XX}元

📍 {行政区2}
  🍽️ {店名3} — {简介} | 人均{XX}元

Step D: 推荐觅食路线

根据店铺的地理位置（行政区 + 详细地址），规划一条合理的觅食路线：

1. 就近原则：同一行政区的店铺安排在一起吃
2. 时间分配：按 早餐→午餐→下午茶→晚餐→宵夜 的时间线安排
3. 路线优化：尽量减少跨区奔波，相邻行政区串联
4. 用餐节奏：每餐之间留出消化和移动时间

输出格式：

🗺️ 推荐觅食路线

🌅 早餐
  → {店名}（{行政区}）：{推荐菜}

🌞 午餐
  → {店名}（{行政区}）：{推荐菜}

🍵 下午茶
  → {店名}（{行政区}）：{推荐菜}

🌙 晚餐
  → {店名}（{行政区}）：{推荐菜}

🌃 宵夜
  → {店名}（{行政区}）：{推荐菜}

💡 路线说明：{简要说明路线逻辑，如"从XX区出发，沿途经过XX区，最后到XX区"}

如果店铺数量超过一天能吃完的量（>5家），则拆分为多天路线，标注"Day 1"、"Day 2"等。 如果店铺数量较少（≤3家），则简化为一条路线，不必强行填满所有时段。

注意事项

• 所有写入操作使用 edit_file 或 replace_in_file 工具，不要覆盖已有内容
• 简介字段必须精炼，核心是让人一眼知道吃什么
• 推荐菜来源优先级：视频/帖子明确提到 > 网络搜索到的招牌菜
• 地址信息尽量精确到门牌号
• 每次写入后更新文件头部的"最后更新"时间