SyncTravel 多人异地高铁汇合

要解决什么问题

多人约在同一城市见面，却从广州、武汉等不同城市出发时，难点不在「各自买一张票」，而在策略空间：能否同一趟车、不同站上车；是否在中转枢纽汇合再一起走；到达时间差能否压到可接受范围。人工在 12306 上逐条比对车次、换乘与票价，很容易漏掉可行组合，也更难在「时间 / 票价 / 换乘 / 到达差」之间做一致性的权衡。

技能如何工作

SyncTravel 面向 N 人、多起点、单终点 的铁路行程，由技能侧完成数据拉取、策略生成、约束校验与打分排序，大模型只负责理解意图、补问缺失信息并呈现结果。

• 实时数据优先：默认走 data_source=auto 的三级回退（12306-direct → 12306-mcp → distance-estimation），不编造车次时刻与票价。
• 策略多样性：结果会覆盖同车、部分同车、中转汇合、同步到达等类型，而不是单一策略的微调。
• 入口工具：多数场景先用 trip_planner_quick_plan(origins, destination, date)；自然语言可先 trip_planner_parse_request；需要完整约束与权重时用 trip_planner_plan。
• 权重画像：balanced、speed-first、comfort-first、budget-first、sync-first 等，用于强调到达差、换乘或预算等不同偏好。

当 total_feasible == 0 时，应查看 relaxation_suggestions 再放宽约束重跑，而不是直接断言「无解」。

边界与注意点

• 大模型不得自行过滤候选、决定采用哪些策略，或覆盖校验结果；数据来源须在输出中透明（实时 12306 与距离估算的近似值需区分说明）。
• 支持中文城市名（如广州、武汉、北京）及「同车」「中转」「同步到达」等表述；站名可用 trip_planner_validate_stations 核对。
• 无可行方案时技能会给出放宽建议；API 失败时会降级到估算，此时时间与票价仅为参考。