博物馆马拉松·一日三馆

要解决的具体问题

传统博物馆游览常陷入几个典型困境：信息过载却不知哪些是必看亮点；一天内跨三个博物馆时，交通衔接、时间分配和精力管理混乱；走马观花导致知识体系难以建立；不了解在地文化禁忌，可能错过隐藏玩法甚至冒犯他人。

技能如何工作

该技能基于 LLM 自身知识库，通过结构化执行流程将「一天三馆」从模糊想法转化为可执行方案，全程零外部依赖。

核心执行流程

触发 museum-marathon 指令或相关关键词后，技能按以下步骤推进：

1. 需求确认 —— 通过互动问答获取目的地偏好、时间预算和出行风格
2. 路线设计 —— 输出 2-3 条备选路线，标注亮点与节奏
3. 深度信息 —— 提供至少 5 个文化背景、必看亮点或隐藏玩法
4. 实用攻略 —— 覆盖交通、住宿、美食、预算四个维度
5. 风险提示 —— 标注安全注意事项、文化禁忌和季节风险
6. 行动清单 —— 生成可导出的出行准备清单

交互设计

技能采用渐进式探索机制：每 2-3 个知识点抛出互动问题，根据用户回应调整深度和方向，并通过「探索值」系统（🌱 初级 → 🌟 专家级）解锁更深层内容。

适用边界与注意点

该技能完全依赖 LLM 自身知识，不调用任何外部 API、插件或联网能力。这意味着：

• 知识时效性有限 —— 近期展览、临时闭馆信息可能不准确
• 地理范围受限 —— 更适合知名博物馆和文化目的地
• 个性化程度取决于输入 —— 模糊的需求会得到泛化的建议
• 不能替代实地向导 —— 紧急情况或深度文化解读仍需专业人士

此外，技能明确禁止单向知识灌输，要求互动提问不超过 3 个，避免变成「考试」。用户随时输入 退出 即可终止探索。