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Travel Guidebook Maker

从调研到成书的一站式旅游路书生成引擎——零 AI 插图、零 emoji、纯 CDN 引入。通过 Tabler Icons + 内联 SVG 装饰 + Claude 设计美学，打造有温度、有设计感的旅行指南 PDF。

设计哲学

Monocle 的编辑品味 + DK 的视觉叙事 + Lonely Planet 的信息深度 + Claude 的温暖美学

这不是一本冰冷的导航手册，而是一本有温度的旅行伙伴——在羊皮纸般的暖色底上，用衬线体讲述目的地的故事，用图标系统标记功能信息，用装饰元素营造编辑出版感。

核心理念：排版即设计。 不依赖 AI 生图或照片，通过字体层级、功能色系统、内联 SVG 装饰、CSS 伪元素，让路书本身就具备设计感。

总体流程

Stage 0 环境准备 → Stage 1 需求确认
→ Stage 2 深度调研 [5 个 explore agent 并行]
→ Stage 3 路线架构
→ Stage 4 内容写作 [专职 general-purpose agent]
→ Stage 5 HTML 交付与检查 → Stage 6 PDF 导出

Stage 0 自动检测 Node.js + Playwright 环境；Stage 2 并行调研加速信息收集；Stage 4 专职 agent 在干净上下文中写 HTML 保证一致性；Stage 5 是 HTML 检查点——用户确认满意后再执行 Stage 6 导出 PDF。

Stage 0: 环境准备

在路书制作开始前，确保 PDF 导出环境就绪。

按以下顺序逐项检测，任一步骤失败则停止并提示用户：

1. Node.js

node --version

• ✅ v18.x 或更高 → 继续
• ❌ 命令不存在 → 停止，提示安装：https://nodejs.org/

2. package.json

ls package.json

• ✅ 存在 → 继续
• ❌ 不存在 → npm init -y

3. Playwright

node -e "require('playwright')"

• ✅ 无报错 → 继续
• ❌ 报错 → npm install playwright && npx playwright install chromium

4. html2pdf.mjs

已 bundled 在 scripts/html2pdf.mjs，Stage 6 时复制到工作目录。

5. 高德地图 MCP（可选增强）

尝试调用高德 MCP 工具验证可用性：

调用 maps_whether("{目的地城市}")

• ✅ 返回天气数据 → 标记 AMAP_AVAILABLE = true
• ❌ 工具不存在或报错 → 标记 AMAP_AVAILABLE = false

高德 MCP 是增强层——不可用时路书照常生成，仅精确数据降级为 LLM 估算。

用户未配置时的提示（仅提一次，不阻塞流程）：

"💡 检测到高德地图 MCP 未配置。路书仍会正常生成，但距离/交通/天气数据将使用估算值。如需精确数据，可在 MCP 配置中添加 @amap/amap-maps-mcp-server。"

环境就绪确认

所有检测通过后输出：

"✅ 环境准备就绪（Node.js {版本} + Playwright + Chromium{高德可用时加：+ 高德地图 MCP}）。开始制作路书。"

Stage 1: 需求确认

向用户确认以下参数（能从指令推断的不问，推断不了的才问）：

收到，准备制作旅游路书。请确认以下信息：

1. 路线名称：「{从指令推断}」，可以吗？
2. 旅行类型：自驾游 / 徒步 / 城市漫游 / 混合？
3. 目标读者：深度文化游 / 轻松休闲游 / 探险挑战游？
4. 总天数：{推断天数}，对吗？
5. 个性化信息：需要在封面或末尾加上个人/团队信息吗？

直接回复修改项即可，没问题的我直接开始。

快捷模式：用户已说明足够信息时，跳过确认直接执行。

默认值：旅行类型=自驾游，目标读者=深度文化游，天数=根据路线推断，个性化信息=无。

智能路由

需求确认后，根据用户输入决定起始 Stage：

判断依据：用户是否附带了 @文件名 引用、是否明确说"行程已确认"、"不需要调研"等。遇到不确定的情况，默认走完整流程，但主动问一句"需要我做调研还是直接开始写？"。

Stage 2: 深度调研（并行 Sub-Agent）

旅游路书的调研需要同时覆盖实用信息和文化深度。采用 并行 explore agent 加速调研——每个方向一个独立 agent，同时出发，互不阻塞。

并行调研架构

主 Agent                         explore agent 池（并行）
┌──────────┐                    ┌─────────────────────────┐
│ 构造 5+1  │  ── background ──→│ research-transport       │
│ agent     │  ── background ──→│ research-attractions     │
│ prompt    │  ── background ──→│ research-food            │
│          │  ── background ──→│ research-culture         │
│          │  ── background ──→│ research-practical       │
│          │  ── background ──→│ research-spatial (高德)   │
│          │                    └─────────────────────────┘
│ 等通知    │  ←── 自动通知 ───  (各 agent 完成后)
│ 收集合并   │  ── read_agent ──→ 获取每个 agent 结果
│ 输出报告   │
└──────────┘

research-spatial 仅在 AMAP_AVAILABLE = true 时启动。不可用时只启 5 个 agent。

### Agent 分工

使用 `task` 工具，`agent_type: "explore"`，`mode: "background"`，同时启动 5+1 个 agent：

| Agent 名 | 调研方向 | 搜索关键词示例（中英结合） |
|----------|---------|----------------------|
| `research-transport` | 交通路线 | "{起点}到{终点} 高铁/自驾 时刻 价格", "{destination} transport" |
| `research-attractions` | 核心景点 | "{目的地} 必去景点 门票 开放时间 TOP10", "{destination} attractions" |
| `research-food` | 当地美食 | "{目的地} 特色美食 推荐餐厅 美食街 人均", "{destination} local food" |
| `research-culture` | 文化历史 | "{目的地} 历史 文化 典故 民俗 方言", "{destination} history culture" |
| `research-practical` | 实用信息 | "{目的地} {月份}天气 预算 安全 注意事项", "{destination} travel tips" |

> 自驾游加第 7 个 agent `research-road`（路况、加油站、海拔变化）。

### 高德空间数据 Agent（AMAP_AVAILABLE = true 时）

第 6 个 agent `research-spatial`，专职采集高德地图数据：

你是空间数据采集专员。使用高德地图 MCP 工具采集以下数据。

目的地：{目的地} 已知景点列表：{从需求确认中提取的所有景点名称}

任务 1: 景点 POI 数据

对每个景点调用 maps_text_search("{景点名}")，提取：

• POI ID, 名称, 完整地址, 经纬度, 评分, 营业时间, 联系电话

任务 2: 周边发现

对每个核心景点（每天的主要景点）调用 maps_around_search：

• 关键词="餐厅|小吃", location={景点坐标}, radius=1000 → 附近餐厅 top 5
• 关键词="便利店|药店", location={景点坐标}, radius=500 → 应急设施

任务 3: 天气预报

maps_whether("{目的地城市名称或 adcode}")

任务 4: 地理编码

对所有地名调用 maps_gep 获取精确坐标，供 Stage 3 路径规划使用

输出格式

景点 POI 汇总

周边发现

{景点名} 周边

天气预报

> 自驾游加第 6 个 agent `research-road`（路况、加油站、海拔变化）。

### Agent Prompt 模板

每个 agent 的 prompt 遵循以下结构：

你是旅游调研专员，负责【{方向}】调研。

任务参数

• 目的地：{目的地}
• 出发地：{出发地}
• 日期：{具体日期}
• 天数：{N} 天
• 旅行类型：{自驾/高铁/混合}

调研要求

1. 使用 bash 执行 curl 或 web_fetch 获取以下 URL（逐个尝试，失败跳过）：
   • {预设 URL 列表，3-5 个相关网站}
2. 每个信源提取关键数据点
3. 如果所有 URL 都失败，基于已有知识整理，标注"⚠️ 模型知识"

输出格式（严格遵循）

{方向名}

核心发现

• 发现1：{具体数据}（来源：{URL}）
• 发现2：...

推荐列表

信源

• {URL1}
• {URL2}

数据时效

• 以上信息获取于 {当前日期}，建议出行前复核价格和开放时间

### 结果收集与合并

所有 agent 完成后：

1. 逐个 `read_agent` 获取结果
2. 合并为统一调研报告，按方向分章节
3. 标注每个数据点的来源（URL 或"模型知识"）
4. 如果某个 agent 失败，主 agent 补充该方向的 LLM 知识

### 降级策略

| 场景 | 处理方式 |
|------|---------|
| task 工具不可用 | 退回**串行模式**：主 agent 逐方向 web_fetch |
| 部分 agent 超时/失败 | 主 agent 用 LLM 知识补充失败方向 |
| research-spatial 失败 | 距离/时间用 LLM 估算，标注"约"前缀 |
| 完全无法联网 | **离线模式**：全部基于 LLM 知识，标注"⚠️ 建议出行前核实" |

## 调研质量要求

- 并行模式：每个 agent 至少 3 个有效信源，总计 ≥ 15 个
- 串行模式：信源总数 ≥ 20 个（≤3 天短途：≥ 10 个）
- 离线模式：尽可能丰富，标注数据时效不确定
- 优先：官方旅游网站、资深旅行博主、当地媒体、专业论坛
- 价格信息须注明时效性
- 关键事实至少 2 个独立信源交叉验证

---

# Stage 3: 路线架构

基于调研结果生成每日行程架构。当高德空间数据可用时，使用**真实路径规划**替代 LLM 估算。

## 高德路径规划（AMAP_AVAILABLE = true 时）

Stage 2 的 `research-spatial` agent 已提供所有景点的精确坐标。在此基础上，主 agent 调用高德路径规划 API：

对每日行程中的连续景点对，根据旅行类型选择 API：

旅行类型 │ API │ 说明 ──────────┼──────────────────────────────────────┼────────── 自驾游 │ maps_direction_driving(A坐标, B坐标) │ 里程/用时/过路费 城市漫游 │ maps_direction_walking (≤3km) │ 步行距离/用时 │ maps_direction_transit_integrated (>3km)│ 地铁/公交方案 骑行段 │ maps_bicycling │ 骑行路线/距离 跨城移动 │ maps_direction_transit_integrated │ 火车/大巴方案 所有模式 │ maps_distance │ 每日总距离验证

> 高德不可用时，使用 LLM 知识估算距离和时间，在路书中用"约"前缀标注。

## Stage 3.1: 行程可行性门控（Feasibility Gate）

> **第一性原理**：行程是物理约束下的规划，不是景点的自由组合。  
> 在写入任何每日行程前，必须通过以下验证——不通过则强制拆分或删除景点。

### 规则一：单日往返可行性公式

可用总时长 = 出发时间到返回时间（一般 12h，高原区域 10h）

验证公式： 出发点 → 景点A（单程用时）× 2 ← 来回交通

• 各景点游览时间之和
• 景点间交通用时之和
• 缓冲时间（1h） ≤ 可用总时长

不满足 → 必须拆分为多天 或 删去最远景点

**计算工具**（优先级）：
- AMAP_AVAILABLE = true → 调用 `maps_direction_driving` / `maps_distance` 获取真实用时
- AMAP_AVAILABLE = false → 用 LLM 知识估算，并在路书中标注"约"

### 规则二：跨城景点强制隔离

| 距出发地单程距离 | 强制规则 |
|----------------|---------|
| ≤ 80km | 可与其他景点同天 |
| 80–150km | 同天内只能有该景点，无其他目的地 |
| > 150km | **强制独立成一天，或安排沿途住宿** |

> 典型陷阱：拉萨出发，羊卓雍错（100km）可单独一日游；日喀则扎什伦布寺/白居寺（280km）**绝对不可**与任何拉萨景点或羊湖捆绑在同一天。

### 规则三：特殊目的地约束

**高原地区（海拔 3500m+）**：

| 到达后天数 | 允许活动范围 | 禁止 |
|-----------|------------|------|
| Day 1 | 酒店周边步行，≤1h | 一切景区游览 |
| Day 2 | 市区平坦景点，≤3h | 海拔 4000m+ 景点 |
| Day 3+ | 正常游览市区 | 海拔 4500m+ 建议 Day 4 以后 |
| Day 4+ | 可前往高海拔（羊湖 4441m） | — |
| Day 5+ | 可尝试极高海拔（纳木错 4718m） | 仍需带氧气 |

**强制执行**：高原行程的 Day 1 不得安排任何收费景点，违反时自动将景点后移一天。

### 规则四：生成后审核清单

每日行程草稿生成后，必须逐一校验：

□ 当日总里程（往返）是否在可行范围？ □ 所有景点是否在同一合理区域内？（不可跨越多个城市） □ 是否存在隐含的"长距离跳跃"？（如 A→B→C 看似相邻实则绕远） □ 高原行程：是否违反海拔适应规则？ □ 含包车/自驾的一日游：是否有足够的观景/停留时间（≥2h）？ □ 返程时间是否预留充足？（天黑前返回）

如任何一项不通过 → **红色警示**，重新规划该天行程后方可进入 Stage 4。

---

## 节奏设计

- **张弛有度**：长途驾驶日 + 深度游览日交替
- **高潮设计**：最精华目的地安排在行程中段（Day 3-5）
- **缓冲时间**：每 3-4 天安排"自由日"或"休整日"
- **情绪曲线**：出发兴奋 → 适应期 → 高潮 → 回味 → 离别不舍

## 每日行程结构

Day X: [起点] → [终点] ├─ 里程：XXkm（高德实测 / LLM 估算） ├─ 预计用时：Xh（含游览时间） ├─ 交通方案（高德可用时）： │ ├─ 景点A→景点B：步行 12min / 0.9km │ ├─ 景点B→景点C：地铁2号线 3站 / 15min │ └─ 景点C→酒店：公交 537路 / 25min ├─ 天气（高德可用时）：☁️ 多云 26°C ├─ 今日亮点：一句话概括 ├─ 必停点：2-3 个精选（含高德评分） ├─ 周边发现（高德可用时）：景点周边高分餐厅/咖啡馆 ├─ 美食推荐：1-2 个 ├─ 住宿推荐：1-2 个 └─ 贴士：含天气建议 + 实际交通建议

> 标注"高德可用时"的字段在 `AMAP_AVAILABLE = false` 时省略或用 LLM 估算替代。

## 用户确认

展示行程架构供确认或修改，确认后进入 Stage 4。

**快捷模式**：用户要求"直接写不用确认"时跳过。

---

# Stage 4: 内容写作与排版

这是路书的核心阶段——将调研和架构转化为设计精美的 HTML 路书。

## 执行模式选择

根据可用工具自动选择最优模式：

| 条件 | 模式 | 说明 |
|------|------|------|
| task 工具可用 | **专职 Agent 模式**（推荐） | 启动 1 个 general-purpose agent 在干净上下文中写全部 HTML |
| task 不可用 | **主 Agent 直写模式** | 主 agent 用 heredoc 分批写入（传统方式） |

### 专职 Agent 模式（推荐）

**核心优势**：HTML 写作 agent 拥有干净上下文——不含调研过程、历史对话、路线讨论的噪音。从第一行写到最后一行，风格完全统一。

启动 1 个 `general-purpose` agent（`mode: "background"`），将以下内容**完整传入** prompt：

你是旅游路书 HTML 写作专家。请生成一个完整的单文件 HTML 路书。

路书参数

• 路线名称：{名称}
• 文件名：{名称}_guidebook.html
• 旅行日期：{日期}
• 天数：{N} 天
• 旅行类型：{类型}

CSS 规范（完整复制 references/layout-css.md 内容）

{layout-css.md 全文}

章节模板（完整复制 references/chapter-templates.md 内容）

{chapter-templates.md 全文}

调研数据（Stage 2 合并报告）

{调研报告全文}

路线架构（Stage 3 确认版）

{每日行程架构}

写作风格

三层需求驱动：

• 定向（Where）——精准清晰：地名、方向、里程用时准确
• 决策（What）——替用户筛选：每天 2-3 个必停点
• 情感（Why）——赋予意义：融入历史故事和当地人视角

技术要求

1. 使用 heredoc 分批写入（cat > 首批，cat >> 后续），单引号 << 'HTMLEOF'
2. ¥ 用 ¥ 替代，— 用 —，→ 用 →，° 用 °
3. 每批写完后 wc -c 确认文件增长
4. 总批次 3-5 批，按逻辑段落分割
5. 所有 CSS 内嵌 ，所有 SVG 内联，零外部图片
6. 最后一批必须包含 闭合标签

**主 agent 在等待期间**：可做其他轻量工作或提示用户"正在生成 HTML，预计 2-3 分钟"。

Agent 完成后：
1. `read_agent` 获取结果，确认 HTML 文件已生成
2. `wc -c` 验证文件大小（5 天行程应在 50-80KB）
3. 进入 Stage 5

### 主 Agent 直写模式（降级）

当 task 工具不可用时，主 agent 直接使用 heredoc 分批写入。

## 章节结构

路书采用五部分结构。阅读 `references/chapter-templates.md` 获取每个章节的完整 HTML 模板：

1. **出发前**：封面 / 旅程概览 / 行前准备
2. **每日行程**：Day-by-Day（核心主体）——日程卡片、路线描述、必停点、美食、住宿、贴士、笔记区
3. **目的地深度**：2-3 个重要目的地的深度介绍
4. **实用附录**：紧急联系、常用语言、费用明细、推荐歌单
5. **封底**：旅行语录 + 个性化信息 + 旅行感言空间

## 排版规范

路书视觉设计继承 Claude 暖色调美学。阅读 `references/layout-css.md` 获取完整 CSS 规范，涵盖：

- 外部资源（仅 Google Fonts + Tabler Icons CDN）
- 页面布局（A4, max-width 680px）
- 字体系统（Noto Serif SC / Noto Sans SC / JetBrains Mono）
- 配色方案（Parchment 羊皮纸底 + Terracotta 赤陶色 + 功能色系统）
- 装饰元素（指南针、分隔线、DAY 徽章、卡片角标、首字下沉）
- 分页控制（封面独占、Day 新页、卡片不拆分）
- 打印适配（保留暖色调背景）

## 写作风格

三层需求驱动写作：

- **定向（Where）**——精准清晰：地名、方向、里程用时必须准确，使用具身化描述（"左手边"、"前方 200 米"）
- **决策（What）**——替用户筛选：每个目的地只推荐 2-3 个必停点，用"必停/可选/时间充裕可去"标记优先级
- **情感（Why）**——赋予意义：每个地点讲"为什么值得来"，融入历史故事和当地人视角，用文学化语言描述风景

### 情感增强写作（高德数据驱动）

当高德空间数据可用时，应用以下四种情感增强模式：

**1. 距离叙事**——将精确距离转化为可感知的体验：
- ≤500m → "几分钟脚程" + 途中能看到/闻到/听到什么
- 500m-2km → "散步的距离" + 沿途风景描述
- \>2km → 交通建议 + 车窗外的风景
- 示例："出黄鹤楼南门左转，沿武珞路走 600 米——大约一首歌的时间——就到了户部巷。"

**2. 周边惊喜**——呈现高德发现的高分 POI（LLM 可能不知道的新店/小店）：
- 用"💡 旅途发现"卡片呈现
- 包含：名称、距离、评分、一句推荐理由

**3. 时间感知**——天气 + 距离 + 时间段 = 具体体验建议：
- 示例："今日 26°C 多云——步行长江大桥的完美天气。桥面 1.6km，不急不慢走完约 22 分钟。建议 16:00 出发，走到桥中央正好赶上日落。"

**4. 安心感**——在每日贴士中嵌入周边便利设施：
- 示例："今晚住宿 200m 内有全家便利店（24h），最近药房在 400m 外武珞路上。"

> 高德不可用时，这四种模式自动省略——路书仍有完整的文化叙事和 LLM 估算数据。

## HTML 生成（heredoc 分批策略）

生成一个完整的单 HTML 文件，所有 CSS 内嵌 `<style>`，所有 SVG 装饰内联，零外部图片。

> 以下 heredoc 策略适用于**专职 Agent 的内部执行**和**主 Agent 直写降级模式**。

### 大文件写入策略

路书 HTML 通常 50-80KB（5 天行程约 30 页），超出 write/create 工具的单次上限。采用 **heredoc 分批追加**策略：

```bash
# 第 1 批：HTML head + 完整 CSS（<style> 标签）
cat > {文件名}_guidebook.html << 'HTMLEOF'
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>...</head>
<style>/* 全部 CSS，参照 references/layout-css.md */</style>
<body>
HTMLEOF

# 第 2 批：封面 + 概览 + 行前准备
cat >> {文件名}_guidebook.html << 'HTMLEOF'
<div class="cover">...</div>
<div class="overview">...</div>
<div class="preparation">...</div>
HTMLEOF

# 第 3-N 批：每日行程（每天一批或每 2 天一批）
cat >> {文件名}_guidebook.html << 'HTMLEOF'
<div class="day-chapter">...</div>
HTMLEOF

# 最后一批：深度游 + 附录 + 封底 + 闭合标签
cat >> {文件名}_guidebook.html << 'HTMLEOF'
<div class="deep-dive">...</div>
<div class="appendix">...</div>
<div class="back-cover">...</div>
</body></html>
HTMLEOF

关键注意：

• 使用单引号 heredoc（<< 'HTMLEOF'）防止 shell 变量展开
• ¥ 符号在 heredoc 中用 ¥ 替代，避免编码问题
• 每批写完后用 wc -c 确认文件增长正常
• 总批次控制在 3-5 批，按逻辑段落分割（不要在 HTML 标签中间断开）

Stage 5: HTML 交付与检查

交付内容

1. HTML 文件：{路线名称}_guidebook.html（单文件，零外部依赖）
2. 工作报告：制作过程记录（模板见 references/report-template.md）

HTML 检查点

HTML 完成后，必须先让用户检查，不能直接跳到 PDF：

"HTML 路书已生成：{文件名}_guidebook.html。请在浏览器中打开检查内容和排版。满意后告诉我，我会导出 PDF。如果需要调整，告诉我哪里需要改。"

• 用户说"OK / 满意 / 导出 PDF" → 进入 Stage 6
• 用户说"修改 xxx" → 回到 Stage 4 修改后重新提示检查

Stage 6: PDF 导出

用户在 Stage 5 确认 HTML 满意后方可执行。

执行步骤

1. 准备导出脚本

确保工作目录有 html2pdf.mjs。查找方式：

# 优先检查当前目录
ls html2pdf.mjs 2>/dev/null || \
  # 查找 skill 目录下的 bundled 脚本
  find ~/.agents/skills/travel-guidebook -name "html2pdf.mjs" 2>/dev/null | head -1 | xargs -I{} cp {} ./html2pdf.mjs || \
  find . -path "*/travel-guidebook/scripts/html2pdf.mjs" 2>/dev/null | head -1 | xargs -I{} cp {} ./html2pdf.mjs

如果仍找不到，用以下最小脚本创建：

// html2pdf.mjs — Playwright A4 PDF export
import { chromium } from 'playwright';
import { resolve } from 'path';
const html = resolve(process.argv[2]);
const pdf = html.replace(/\.html$/, '.pdf');
const b = await chromium.launch();
const p = await b.newPage();
await p.goto('file://' + html, { waitUntil: 'networkidle' });
await p.waitForTimeout(2000);
await p.pdf({ path: pdf, format: 'A4', margin: { top: '2cm', right: '1.8cm', bottom: '2.5cm', left: '1.8cm' }, printBackground: true });
await b.close();
console.log('PDF saved:', pdf);

2. 执行导出

node html2pdf.mjs {文件名}_guidebook.html

3. 验证与交付

检查 PDF 存在并显示大小，提示用户打开查看：

"✅ PDF 路书已导出：{文件名}_guidebook.pdf（{页数}页，{文件大小}）。"

PDF 参数

备用方案

Playwright 失败时引导浏览器手动打印：Chrome/Edge 打开 HTML → Cmd/Ctrl+P → 另存为 PDF → 勾选"背景图形"。

全局规则

文件命名

• 调研报告：【路线名称】-调研报告
• 路书 HTML：{路线名称}_guidebook.html
• PDF 路书：{路线名称}_guidebook.pdf
• 导出脚本：html2pdf.mjs（从 scripts/ 复制）
• 工作报告：【路线名称】-工作报告

质量保证

调研

• 信源 ≥ 20 个，优先权威信源
• 路况信息近 6 个月内
• 交叉验证关键事实

内容

• 每天 2-3 个必停点，精选而非堆砌
• 通俗易懂，融入文化背景和当地人视角
• 实用信息（价格、时间、地址）准确无误

排版

• 字号略大于普通电子书（户外可读性）
• 对比度增强（户外光线）
• 分页正确，打印保留暖色调

稳定性

• 搜索失败时重试或跳过
• 任何错误不中断整体流程

用户体验

• 每个 Stage 开始时告知进度
• 关键步骤完成后反馈
• 确认点：Stage 1 需求（可跳过）、Stage 3 路线（可跳过）、Stage 5 HTML（必须）

执行检查清单

Stage 0 前

• Node.js >= 18
• Playwright + Chromium

Stage 1 前

• 理解用户需求
• 确认所有参数

Stage 2 调研

• 判断 task 工具是否可用
• 可用：启动 5 个并行 explore agent
• 不可用：退回串行 web_fetch 模式
• 所有 agent 完成后合并调研报告

Stage 4 前

• 路线架构已确认
• 调研内容充分
• 判断 task 工具是否可用
• 可用：读取 layout-css.md + chapter-templates.md 全文，构造 HTML agent prompt
• 不可用：主 agent 直接 heredoc 写入

Stage 5 交付前

• HTML 文件完整（wc -c 确认 50-80KB）
• SVG 装饰已内联
• 暖色调排版检查通过
• 打印 CSS 完整（orphans/widows、break-inside）
• 工作报告已生成

Stage 6 导出前

• 用户确认 HTML 满意
• html2pdf.mjs 已就绪
• PDF 生成且大小合理（通常 3-10 MB）

设计原则

1. 秒级可达 — 关键信息 3 秒内找到。日程卡片、地名、方向是最高优先级。
2. 三速阅读 — 支持扫视（3s）、浏览（30s）、沉浸（3min）三种模式。
3. 温暖如纸 — Claude 羊皮纸暖色调，数字路书拥有纸质书温度。
4. 编辑品味 — 像 Monocle 精选，不堆砌。每个推荐都带立场和温度。
5. 时空网格 — "天 × 地点"网格架构，支持随机访问。
6. 双重身份 — 旅行前是规划工具，旅行后是记忆载体。
7. 大地色系 — 赤陶、琥珀、橄榄、鼠尾草。没有冷色，没有荧光。