# travel-planner **Repository Path**: GWanan/travel-planner ## Basic Information - **Project Name**: travel-planner - **Description**: 基于Flask + Coze AI的智能旅游规划助手,支持心情匹配目的地、定制旅行攻略、智能路线规划和天气预报查询功能。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-05-27 - **Last Updated**: 2026-06-01 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 智行AI旅游规划系统 一个基于Flask和Coze大模型的智能旅游规划助手,支持心情匹配目的地、定制旅行攻略、规划出行路线和查询天气预报四大核心功能。 ## ✨ 功能特性 - 🧠 **心情匹配推荐**:根据用户心情、旅行天数和风格,智能推荐最适合的目的地 - 📝 **定制旅行攻略**:输入城市、天数和偏好,生成个性化的详细旅行攻略 - 🗺️ **智能路线规划**:规划从起点到终点的多日旅行路线,合理安排行程 - 🌤️ **天气预报查询**:查询任意城市未来7天的天气预报,助力出行准备 - 🎨 **现代化UI**:基于Tailwind CSS构建的响应式界面,美观易用 - 🛡️ **异常兜底机制**:所有API调用都有本地兜底,确保系统永不宕机 ## 🚀 快速开始 ### 环境准备 - Python 3.8+ - Coze账号和API密钥 ### 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 配置文件 1. 复制 .env.example 为 .env 2. 填写你的 Coze API 密钥和四个工作流 ID ### 运行项目 ```bash python app.py ``` ### 访问系统 打开浏览器访问:http://127.0.0.1:5000 ## 📁 项目结构 ```plaintext travel_planner/ ├── api_code/ # API接口模块 │ ├── __init__.py # 统一导出接口 │ ├── mood_match.py # 心情匹配接口 │ ├── travel_guide.py # 旅行攻略接口 │ ├── route_plan.py # 路线规划接口 │ └── weather_forecast.py # 天气预报接口 ├── templates/ # 前端模板 │ ├── index.html # 首页 │ ├── easy-start.html # 快速开始页 │ ├── mood-match.html # 心情匹配页 │ ├── mood-match-result.html # 心情匹配结果页 │ ├── travel-guide.html # 旅行攻略页 │ ├── travel-guide-result.html # 攻略结果页 │ ├── travel-guide-optimize.html # 攻略优化页 │ ├── route-plan.html # 路线规划页 │ ├── route-plan-result.html # 路线结果页 │ ├── weather-forecast.html # 天气预报页 │ └── weather-forecast-result.html # 天气结果页 ├── app.py # Flask主应用 ├── requirements.txt # 依赖列表 ├── .env.example # 环境变量示例 ├── .gitignore # Git忽略文件 ├── README.md # 项目说明 └── WORKFLOW.md # Coze工作流搭建说明 ``` ## 🛠️ 技术栈 后端:Flask + Python 前端:HTML + Tailwind CSS + JavaScript AI 能力:Coze 大模型平台 + DeepSeek-V3.2 部署:支持本地运行和生产环境部署 ## 📄 工作流搭建 详细的 Coze 工作流搭建步骤请参考:[WORKFLOW.md](WORKFLOW.md) ## 🚢 部署说明 ### 本地开发 ```bash python app.py ``` ### 生产环境部署 推荐使用 Gunicorn + Nginx: ```bash pip install gunicorn gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 app:app ``` ## 📝 许可证 MIT License