query-china-flights

name: query-china-flights description: "查询从西雅图（SEA）直飞中国主要城市（上海PVG、重庆CKG）的暑假往返机票，并将搜索结果发布到 GitHub Pages 网站。当用户询问相关机票信息时，使用此 skill 来指导查询、比较和发布过程。"

查询西雅图直飞中国机票

概述

本 skill 用于系统地查询和比较从西雅图（SEA）直飞中国主要城市（上海PVG、重庆CKG）的暑假往返机票，重点关注达美航空和海南航空的直飞航班，并在查询完成后将结果发布到 GitHub Pages 展示网站。

查询工作流

1. 固定搜索参数（无需与用户确认）

本 skill 使用以下固定参数，无需在每次执行前与用户确认，直接进入搜索步骤：

若用户在调用时明确指定了不同参数，则以用户指定值为准；否则直接使用上述默认值开始搜索。

2. 查询达美航空（西雅图 → 上海）

达美航空每日均有直飞上海的航班（DL129），是首选查询目标。由于达美官网的灵活日期功能最准确，优先使用该功能。

查询步骤：

1. 访问达美航空官网的灵活日期搜索页面，设置好出发地（SEA）、目的地（PVG）、乘客人数，并勾选"My dates are flexible"。
2. 覆盖所有可能的日期组合：出发窗口（6月20日–7月15日）与返回窗口（8月20日–9月1日）的所有日期两两组合均需纳入考虑。达美航空每日均有航班，因此出发窗口内的每一天都是有效出发日。使用灵活日期矩阵（7×7 grid）系统地搜索多个中心日期，确保完整覆盖：
   • 推荐中心日期组合（每次搜索覆盖中心日期前后各3天）：
     • 出发 Jun 23 + 返回 Aug 23
     • 出发 Jun 30 + 返回 Aug 23
     • 出发 Jul 7 + 返回 Aug 25
     • 出发 Jul 12 + 返回 Aug 28
   • 每次搜索后，使用 browser_console_exec 提取7×7价格矩阵的数据并保存到本地文件。
3. 整合所有价格数据时，过滤掉出发日与返回日间隔小于45天的组合（例如出发 Jul 15 + 返回 Aug 20 仅相36天，不符合要求）。找出最便宜的日期组合，并注意区分 Basic Economy 和 Main Cabin 的价格。除非该日期确认无航班，否则不要主动排除任何日期。

3. 查询海南航空（西雅图 → 重庆）

海南航空直飞重庆的航班每周只有周四运营，因此查询重点是找出指定日期范围内的周四航班价格。

查询步骤：

1. 使用 Kayak.com 进行查询，因为它能更方便地筛选特定航司和直飞航班。
2. 覆盖所有可能的日期组合：海南航空直飞重庆每周只在周四运营，因此出发日期仅限于出发窗口内的周四，返回日期仅限于返回窗口内的周四。除了航班不飞的非周四日期外，所有周四组合均需查询，不得主动跳过任何周四。
   • 出发窗口内的周四：6月25日、7月2日、7月9日
   • 返回窗口内的周四：8月20日、8月27日
   • 需查询的组合（共6个）：

     出发	返回
     6月25日	8月20日
     6月25日	8月27日
     7月2日	8月20日
     7月2日	8月27日
     7月9日	8月20日
     7月9日	8月27日

3. 对每个组合在 Kayak 上单独搜索前，先过滤掉出发日与返回日间隔小于45天的组合（所有组合均超过45天，无需过滤）。记录海南航空直飞的价格（2人总价）。若某日期确认无航班则跳过并注明。

4. 整理并呈现结果

综合达美航空和海南航空的查询结果，为用户提供最终推荐。

报告内容应包括：

• 最优推荐：明确指出最便宜的日期组合、航空公司、航班号、价格。
• 价格总览表：清晰展示不同日期组合的价格对比。
• 与另一航线的对比：帮助用户权衡选择。
• 购票建议：包括购票渠道、行李政策、儿童票等实用信息。

5. 发布结果到网站

查询完成后，将结果更新到 GitHub Pages 展示网站，使结果持久保存并可随时访问。

网站信息：

• 项目路径：/home/ubuntu/sea-china-flights/（本地开发）
• GitHub 仓库：renweizhukov/home-automation，子目录 china-flight-search/
• 已部署网址：https://renweizhukov.github.io/home-automation/
• 数据文件：client/src/data/flightData.ts（所有查询结果均存储于此）

发布步骤：

5a. 更新数据文件

编辑 /home/ubuntu/sea-china-flights/client/src/data/flightData.ts：

1. 将旧的 latestQuery 的 isLatest 改为 false，并将其加入 allQueryResults 数组（保留历史记录）。

2. 新增一个 QueryResult 对象，填入本次查询结果，字段说明如下：

const newQuery: QueryResult = {
  id: "YYYY-MM-DD HH:MM",        // 查询时间戳，格式 YYYY-MM-DD HH:MM（PST），同一天多次查询不会冲突
  queryDate: "YYYY-MM-DD",
  queryDateLabel: "YYYY年M月D日 HH:MM",  // 显示时间，如「2026年3月1日 08:00」
  isLatest: true,
  searchParams: {
    origin: "西雅图（SEA）",
    departWindow: "YYYY年M月D日 – M月D日",
    returnWindow: "YYYY年M月D日 – M月D日",
    passengers: "X位成人 + X位儿童（X岁）",
  },
  shanghaiResults: {
    airline: "达美航空",
    flightNumber: "DL 129 / DL 128",
    departureTimes: [...],       // 出发日期标签数组，如 "Jun 20"
    returnTimes: [...],          // 返回日期标签数组，如 "Aug 20"
    prices: [[...]],             // 二维数组，prices[出发索引][返回索引]，无数据填 null
    note: "...",                 // 可选注释，如 Basic Economy 警告
  },
  chongqingResults: [...],       // ChongqingResult[] 数组，每个周四组合一条记录
  topRecommendations: [...],     // Recommendation[] 数组，按2人总价升序排列，最多5条
};

3. 更新导出：

export const allQueryResults: QueryResult[] = [newQuery, ...previousQueries];
export const latestQueryResult = newQuery;

5b. 同步到 GitHub 仓库并触发部署

# 1. 将更新后的数据文件复制到 home-automation 仓库
cp /home/ubuntu/sea-china-flights/client/src/data/flightData.ts \
   /home/ubuntu/home-automation/china-flight-search/client/src/data/flightData.ts

# 2. 提交并推送（会自动触发 GitHub Actions 重新部署）
cd /home/ubuntu/home-automation
git add china-flight-search/client/src/data/flightData.ts
git commit -m "data: update flight search results YYYY-MM-DD HH:MM PST"
git pull origin main --rebase   # 先拉取避免冲突
git push origin main

5c. 等待部署完成并验证

# 监控 GitHub Actions 工作流状态
cd /home/ubuntu/home-automation
gh run list --workflow=deploy-china-flight-search.yml --limit=3

# 等待最新运行完成（约 30–60 秒）
RUN_ID=$(gh run list --workflow=deploy-china-flight-search.yml --limit=1 --json databaseId \
  | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)[0]['databaseId'])")
gh run watch $RUN_ID

部署成功后，访问 https://renweizhukov.github.io/home-automation/ 验证新数据是否正确显示。

5d. 常见问题排查