Rainman Travel

rainman-travel: 旅行研究

一条命令完成：城市画像 → 动态维度研究 → org 文档 + 便携卡片。

方法论：维度从城市本身生长出来，不是把城市塞进固定框架。西安用考古框架，成都用美食框架，拉萨用宗教框架，威海用海洋框架——每座城市自带它该被研究的方式。

模式

强制 NATIVE 模式。 本 workflow 是多 skill 管道（城市画像 → 并行 Agent 研究 → rainman-card），不走 Algorithm 七步流程。

参数

执行

1. 城市画像（City Profiling）

这是与原版最关键的区别。不直接进入研究，先判断这座城市的性格。

用 WebSearch 快速搜索「{城市} 旅游特色」「{城市} 文化标签」，结合自身知识，从以下维度池中选出 4—6 个最匹配的研究维度：

维度池（选，不是全做）：

输出城市画像：

城市：{城市名}
性格标签：{2—3个关键词，如"甲午之殇·道教圣山·海洋渔村"}
选定维度：{列出4—6个维度及选择理由}
排除维度：{哪些维度不适用及原因}

如有 -f 聚焦主题，该主题对应的维度必选，其余维度权重降低但不完全排除。

2. 并行研究（12 个 Agent）

根据步骤 1 选定的维度，生成研究提纲，启动 12 个并行 Agent（每个维度中英文各一个 Agent，加上通用的「深度内容发现」和「实用信息」Agent）。

Agent 分配规则：

• 每个选定维度分配 2 个 Agent（中文 + 英文），共用 8—10 个 Agent 槽位
• 1 个 Agent 固定分配给「深度内容发现」（B站/知乎/公众号/小红书搜索）
• 1 个 Agent 固定分配给「实用信息」（交通、住宿、门票、预约、当季注意事项）
• 剩余槽位分配给权重最高的维度做加深

每个维度的研究提纲模板：

对「{城市}」的「{维度名}」进行深度研究。这不是旅游攻略，是出发前的案头研究。

{根据维度类型生成具体研究问题，示例：}

【历史分层】经历哪些重要历史时期？每个时期留下什么物质遗存？
【博物馆】有哪些重要博物馆？镇馆之宝？具体文物名称和展厅位置？
【古建遗存】现存哪些重要古建筑？营造年代、形制、保护级别？看什么细节？
【美食体系】地方菜系的核心逻辑？必吃菜品的历史和讲究？去哪家吃？
【海洋与海岸】海岸线特征？渔业文化？海防历史？海洋地质？
【宗教与信仰】核心寺庙/道观？宗派传承？建筑特色？参拜礼仪？
【自然地理】地质成因？核心景观？最佳观赏时间和角度？
【民族与民俗】主要民族？核心非遗项目？节庆日历？禁忌？
【近现代史】重大历史事件？遗址现状？历史人物？
【当代城市】建筑地标？艺术区？本地人去的地方？

用 WebSearch 搜索以下关键词（每个都搜）：
{根据维度和城市生成6—8个具体搜索关键词}

返回详细的、有据可查的信息。不编造，没有确切信息就说明。

深度内容发现 Agent 的搜索范围：

搜索 B站、知乎、公众号、小红书上关于该城市 所有选定维度 的深度内容（不限于博物馆和古建）。筛选标准不变：要知识增量，不要打卡和软文。

实用信息 Agent 的搜索范围：

搜索「{城市}」的实用旅行信息：
- 交通：如何到达？市内交通方式？租车是否必要？
- 住宿：推荐住宿区域及理由？不同预算的选择？
- 门票与预约：核心景点门票价格？哪些需要提前预约？预约渠道？
- 当季信息：{当前月份}去的天气和穿衣？淡旺季？特殊注意事项？
- 行程节奏：各景点之间的距离和交通时间？一天能看几个？

3. 内容提炼（可选，同原版）

-q 快速模式跳过。否则对步骤 2 中发现的有效 URL 并行调用 ContentAnalysis 提取核心知识点。失败不阻塞。

4. 合成 org-mode 文档

文档结构是动态的，跟着步骤 1 选定的维度走。

固定章节（所有城市都有）：

#+title: {城市}旅行研究
#+date: {当前日期}
#+filetags: :travel:{根据维度生成标签}:

* 城市概览
  这座城市的独特坐标——为什么值得去，去了看什么。
  性格标签：{步骤1的标签}

* {维度1章节}
  ...

* {维度2章节}
  ...

* {维度N章节}
  ...

* 实用信息
** 交通
** 住宿
** 门票与预约
** 当季贴士

* 参观路线
** 路线一：{主题名}（{预计时间}）
   适合谁：{描述}
   1. {地点} → 重点看/吃/体验 {什么}（{停留建议时间}）
   2. ...

* 深度内容推荐
** 视频
** 文章
** 书籍

每个维度的章节模板参照其类型：

• 博物馆 → 镇馆之宝 / 重点展厅 / 容易错过的
• 古建 → 形制概述 / 看什么
• 美食 → 菜系逻辑 / 必吃清单（菜名+去哪吃+为什么） / 避雷
• 海洋 → 海岸地理 / 渔业文化 / 海防历史
• 宗教 → 核心寺庙 / 宗派传承 / 参拜须知
• 自然 → 地质成因 / 核心景观 / 最佳时间角度
• 民族 → 文化背景 / 非遗项目 / 节庆日历 / 禁忌

写作要求（同原版）：

• 每个推荐必须有「为什么看/吃/去」和「具体怎么看/吃/去」
• 语气是给自己写的笔记，不是导游词
• 有确切信息写确切的，没有的不编

文件命名：{YYYYMMDDTHHMMSS}==z--{城市}旅行研究.org，保存到 ~/Documents/notes/

5. 铸造便携卡片（rainman-card）

并行铸造两张卡片：

卡片 A — 城市概览（信息图 -i）：

内容从 org 文档提取：城市性格标签 + 各维度核心信息的精华摘要。一张图看懂这座城市。

卡片 B — 参观路线速查（长图 -l）：

参观路线建议 + 每个地点的核心看点/吃点 + 实用信息速查。手机上随时查看。

6. 汇总报告

════ 旅行研究完成 ═══════════════════════
🏛️ 城市: {城市名}
🏷️ 性格: {性格标签}
📝 知识文档: {org 文件路径}
🖼️ 概览卡: {PNG 文件路径}
🖼️ 路线卡: {PNG 文件路径}
📊 研究维度: {列出选定维度}
📎 深度内容: {X}个视频 | {Y}篇文章

关键约束

• 步骤 1（城市画像）是灵魂——维度选错，后面全偏。宁可多花30秒判断，不要机械套用
• 步骤 2 的 12 个 Agent 分配跟着维度走，不是固定6×2
• 「实用信息」Agent 是新增的，必须有——研究再深，不知道怎么去也白搭
• 美食维度不是"推荐餐厅"，是研究菜系背后的文化逻辑，然后才给出具体去处
• org 文档是主产出，卡片是衍生产出——文档质量优先
• 不产出泛泛的旅游攻略，每个推荐必须有「为什么」和「具体怎么做」
• 中英文双语搜索，扩大覆盖面
• 没有确切信息时宁可留空，不编造

Known Pitfalls

• 威海实测：原版6个固定文化维度遗漏了海洋文化、渔民民俗、海草房建筑、美食等威海真正独特的内容。新版通过城市画像动态选维度解决。
• rainman-card skill 首次使用需安装 playwright：cd ~/.claude/skills/rainman-card && npm install playwright && npx playwright install chromium
• Research / ContentAnalysis skill 如不可用，直接用 Agent + WebSearch 替代，效果一致

rainman-travel

English | 中文

A Claude Code Skill for deep travel research. Dimensions grow from the city itself — not a fixed template forced onto every destination.

What It Does

Input a city name, and Claude will:

1. Profile the city — identify its unique character from 11 possible research dimensions 2. Launch 12 parallel agents — deep-dive the selected dimensions with bilingual (CN/EN) web research 3. Generate an org-mode knowledge document — structured, source-backed, written as personal notes (not tourist copy) 4. Cast two portable cards (PNG) — a city overview infograph + a route reference card for your phone

Dimension Pool

Not every city is an ancient capital. The skill dynamically selects 4–6 dimensions that fit:

Practical Info (transport, accommodation, tickets, seasonal tips) is always included — research without logistics is useless.

Installation

Option 1: Manual

git clone https://github.com/deusyu/rainman-travel.git
cp -r rainman-travel ~/.claude/skills/rainman-travel

Option 2: Symlink

git clone https://github.com/deusyu/rainman-travel.git ~/path/to/rainman-travel
ln -s ~/path/to/rainman-travel ~/.claude/skills/rainman-travel

Restart Claude Code after installation.

Usage

/rainman-travel 厦门

/rainman-travel 西安 -f 唐代

/rainman-travel 成都 3天

/rainman-travel 拉萨 -q

Output

Dependencies

• rainman-card skill (for PNG card generation)
• Playwright (npm install playwright && npx playwright install chromium in rainman-card directory)

Tested Cities

Design Philosophy

Every city carries its own way of being understood. Xi'an demands an archaeological lens. Chengdu demands a culinary one. Lhasa demands a spiritual one. The skill's job is to detect which lens fits, not to impose a universal framework.

Credits

Inspired by ljg-travel by @lijigang. The original skill introduced the DBA (Desk-Based Assessment) methodology for cultural travel research. This version extends it with dynamic dimension selection, food/logistics coverage, and adaptive document structure.

License

MIT

rainman-travel

English | 中文

一个 Claude Code Skill，用于深度旅行研究。维度从城市本身生长出来，而不是把所有城市塞进同一个模板。

它做什么

输入一个城市名，Claude 会：

1. 城市画像 — 从 11 个研究维度池中识别这座城市的独特性格 2. 12 个并行 Agent 深度研究 — 中英文双语 Web 搜索，覆盖选定维度 3. 生成 org-mode 知识文档 — 结构化、有据可查、给自己写的笔记（不是导游词） 4. 铸造两张便携卡片（PNG）— 城市概览信息图 + 参观路线速查长图

维度池

不是每座城市都是古都。Skill 会动态选择 4-6 个最匹配的维度：

实用信息（交通、住宿、门票、当季贴士）始终包含——研究再深，不知道怎么去也白搭。

安装

git clone https://github.com/deusyu/rainman-travel.git
cp -r rainman-travel ~/.claude/skills/rainman-travel

重启 Claude Code 生效。

使用

/rainman-travel 厦门

/rainman-travel 西安 -f 唐代

/rainman-travel 成都 3天

产出

设计理念

每座城市自带它该被研究的方式。西安需要考古视角，成都需要美食视角，拉萨需要宗教视角。Skill 的工作是发现哪个视角合适，而不是强加一个通用框架。

致谢

灵感来自 @lijigang 的 ljg-travel。原版引入了考古学 DBA（Desk-Based Assessment）方法论做文化旅行研究。本版在此基础上增加了动态维度选择、美食/实用信息覆盖和自适应文档结构。

许可

MIT