tamakyi
c5c2ffae68
零依赖 Node 服务，三步流程（选出发地 → 分析候选 → 生成方案 + 路线图 + 住宿参考）。 - 候选发现：高德 place/text 类型词跨城检索 + 内置景区/城市/小众库 + Photon 兜底 - 区县级「排除同城」判定（adname），过滤发生在轮转取样之前 - 路线图画的是 AI 方案里实际安排的每个地点，按正文顺序编号 + 虚线动线 + 真实高德底图 - 住宿：RollingGo 只读 CLI 取实时报价，无价格源时如实标注不编造 - 服务端内存缓存（指纹 + TTL + LRU），数据源层与 HTTP 层分别缓存 - 上下文瘦身：逐日天气只给 rank1，紧凑 JSON，实测约 1335 token
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7.3 KiB
JavaScript
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'use strict';
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/**
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* TripSense · 周边出行顾问 —— 全局配置
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* 所有密钥优先从环境变量读取；也可以在网页「AI 接口设置」里临时覆盖
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* （覆盖值只保存在浏览器 localStorage，并由前端通过请求头传给本服务代理）。
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* 生产环境请只用环境变量，不要把密钥写进前端。
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*/
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const env = process.env;
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module.exports = {
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PORT: Number(env.PORT || 8787),
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// 默认绑定 0.0.0.0，方便手机 / 同网段设备直接访问。
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// 只在本机用就把 HOST 设成 127.0.0.1（`HOST=127.0.0.1 node server.js`）。
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HOST: env.HOST || '0.0.0.0',
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// 端口被占用时，server.js 会自动往后找可用端口，启动日志会打印实际地址。
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// ---------------------------------------------------------------- 数据源
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ENDPOINTS: {
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geocoding: 'https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search',
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forecast: 'https://api.open-meteo.com/v1/forecast',
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archive: 'https://archive-api.open-meteo.com/v1/archive',
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airQuality: 'https://air-quality-api.open-meteo.com/v1/air-quality',
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photon: 'https://photon.komoot.io/api',
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reverse: 'https://api.bigdatacloud.net/data/reverse-geocode-client',
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osrmTable: 'https://router.project-osrm.org/table/v1/driving',
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amapDriving: 'https://restapi.amap.com/v3/direction/driving',
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amapAround: 'https://restapi.amap.com/v3/place/around',
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amapGeocode: 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo',
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amapPlaceText: 'https://restapi.amap.com/v3/place/text',
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// 反向地理编码（坐标 → 地名）：BigDataCloud / Photon reverse 在国内常被限流或返回空，
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// 高德 regeo 能稳定拿到「城市 + 区县 + 街道」，是住宿城市兜底的关键
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amapRegeo: 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo',
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// 静态地图（真实地图底图）：仅使用合规白名单内的地图服务商，Key 由后端代理，不下发前端
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amapStaticMap: 'https://restapi.amap.com/v3/staticmap',
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},
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// 选填：高德 Web 服务 Key。配置后公路耗时改用高德（国内路网/限行更贴近实际）
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AMAP_KEY: env.AMAP_KEY || '',
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// 选填：铁路/高铁接口模板（留给 12306 或第三方服务）。
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// 支持的占位符：{fromLat} {fromLon} {toLat} {toLon} {date} {fromName} {toName}
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// 期望返回 JSON：{ available:boolean, durationMinutes:number, distanceKm:number, fareCny:number, note:string }
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// 未配置或调用失败时，自动降级为「里程-速度」估算，并在结果里明确标注「估算」。
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RAIL_API_URL: env.RAIL_API_URL || '',
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RAIL_API_KEY: env.RAIL_API_KEY || '',
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// 选填：住宿价格数据源（高德 POI 的价格字段覆盖很差，多数酒店没有参考价）。
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// 支持占位符：{name} {lat} {lon} {city}
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// 期望返回 JSON：[{ name:string, price:number, currency?:string, url?:string }]
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// 按酒店名模糊匹配后合并；未配置或失败时不影响主流程，只是没有价格。
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HOTEL_PRICE_API_URL: env.HOTEL_PRICE_API_URL || '',
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HOTEL_PRICE_API_KEY: env.HOTEL_PRICE_API_KEY || '',
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// 选填：住宿数据来源。auto = 装了 rgh 且已登录就用 RollingGo，否则用高德 POI
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// amap 只用高德 POI（无实时房价，但零配置）
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// rollinggo 只尝试本机 rgh CLI（OAuth 登录后才有实时报价）
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// 注意：rgh 只以只读方式调用（status / search-hotels / hotel-detail），
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// 绝不调用 price-confirm / book / cancel 这类会产生真实交易的子命令。
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HOTEL_PROVIDER: (env.HOTEL_PROVIDER || 'auto').toLowerCase(),
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RHG_BIN: env.RHG_BIN || 'rgh',
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ROLLINGGO_TIMEOUT_MS: Number(env.ROLLINGGO_TIMEOUT_MS || 25000),
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// 检索参数
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SEARCH: {
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maxRadiusKm: 300, // 最大检索半径
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photonConcurrency: 5, // 对公共 Photon 服务保持克制
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photonPerCategory: 8, // 每个类别取多少条
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photonTimeoutMs: 4000, // Photon 公共实例易被限流，快速失败并走兜底
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photonRetries: 0,
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maxCandidates: 28, // 进入天气/路网计算的候选上限
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requestTimeoutMs: 15000, // 天气/地理编码等主数据源
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osrmTimeoutMs: 12000,
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amapAroundRadius: 50000, // 高德 around 检索上限 50km
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},
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// ------------------------------------------------- OpenAI 兼容接口（预留）
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AI: {
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// 任何兼容 /chat/completions 的服务都可以直接填这里
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BASE_URL: env.AI_BASE_URL || 'https://api.openai.com/v1',
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API_KEY: env.AI_API_KEY || '',
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MODEL: env.AI_MODEL || 'gpt-4o-mini',
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TEMPERATURE: Number(env.AI_TEMPERATURE || 0.7),
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MAX_TOKENS: Number(env.AI_MAX_TOKENS || 8000),
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TIMEOUT_MS: Number(env.AI_TIMEOUT_MS || 120000),
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},
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// ------------------------------------------------------------ 预设提示词
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// 这段提示词把「本站能做什么、数据从哪来、哪些是估算」写死给模型，
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// 避免模型编造票价/班次/景点，也保证输出结构稳定。
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SYSTEM_PROMPT: `你是「行知 · 周边出行顾问」的行程规划师。只使用输入 JSON 中的数据，禁止编造。
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【输入】
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origin 出发地；timeRange 起止/天数；constraints 单程上限与兴趣；
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shortlist 候选（name/kind/tags/distanceKm/direction/score/verdict/travel/weather/aqi）；
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只有 rank1 带 weather.daily 与 road/rail 明细，其余候选只有区间摘要与 bestHours；
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nearby 目的地周边可点名地点（food 餐饮、sights 景点，含 name/type/distanceKm/rating/cost）；
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hotels 住宿 POI；lodging 用户价位区间；userNeeds 用户需求；dataNotes 数据口径。
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【规则】
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1. 不编造未提供的景点、餐厅、票价、班次、营业时间；需要用户核实的写「出发前核对」。
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2. 估算数据（铁路耗时票价、历史气候替代、路网兜底）必须标注「估算」，不得当事实。
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3. 有 nearby 时，吃和玩必须从中点名：「名称（类型，距目的地 X km，评分 Y，人均 ¥Z）」，cost 没有就不写。
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禁止用「附近有很多小吃」这类空话代替点名。某一类确实缺失，才退回「片区 + 筛选方法」，并说明缺的是哪类。
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4. 住宿从 hotels 里挑，写名称 + 距离 + 参考价，注明房态与实时价需在平台核实；
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lodging 有 min/max 就必须落在区间内，与 hotels 价格冲突时直说并建议放宽，不要硬塞进预算。
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5. 住宿靠近当天主要活动地；跨片区要说明是否换住处、换的成本。
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6. 发现现实冲突（时间不够、天气差、闭馆、预算不足）直接指出，不要讨好式输出。
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【输出】Markdown，直接从「## 方案总览」开始，不要开场白、不要复述规则。
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篇幅硬约束：全文 ≤ 900 字；表格单元格 ≤ 18 字；只写可执行结论，不复述输入数据。
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## 方案总览（结论 + 主推理由 + 备选及原因 + 总节奏）
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## 逐日安排（### D1（日期 星期）+ 表格：时段｜安排｜交通与耗时｜天气应对；雨天给室内替换）
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## 天气与装备（逐日摘要 + 穿衣/雨具 + 降雨大风兜底动作）
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## 交通方案（按允许方式写耗时/里程/来源标注/停车换乘/末班提醒，车次余票需自行核对）
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## 预算粗估（表格：交通/门票/餐饮/住宿/其他 + 合计，注明粗略、不含购物）
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## 出发前清单（预订、证件、装备、需复核的信息）
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## 风险与备选（2-4 条，每条「触发条件 → 替换动作」）
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`,
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};
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