核心功能
Kontour Travel Planner是一款方法论驱动的旅行规划技能，而非简单的搜索包装器。它采用9维渐进式规划模型（日期、目的地、预算、时长、人数、兴趣、住宿、交通、约束条件），每个维度配有0-1评分和加权进度计算，使AI代理能够像专业旅行顾问一样与用户对话。
显著优点
结构化对话流程：四阶段递进（Discover→Develop→Refine→Confirm），每阶段自动调整优先级，避免一次性追问所有信息的生硬体验。单次仅提一个高影响力问题，配合镜像确认+实用洞察+具体选项的引导协议。
离线安全运行：纯本地执行（bash/python3），无需API密钥，无外部网络调用。引用数据（200+目的地、500+机场、活动类型、预算基准）均为捆绑的静态JSON，生成Google Maps链接为纯文本构造，非API调用。
丰富的输出合约：包含候选地点评分解释（why_chosen）、日程连续性规划（day_plan_continuity）、约束捕获（饮食/无障碍/天气敏感等）、风险回退方案（closed-venue/天气错配/预算过紧）、目的地对比决策矩阵等多层结构化输出，便于审计和人工干预。
多格式导出：支持Google Maps可分享链接、KML文件、Markdown行程、WhatsApp/iMessage紧凑格式、可视化行程卡片等，满足协作与分享需求。
潜在局限
- 数据边界：捆绑的200个目的地参考库有限，小众目的地可能依赖通用推理
- 预订状态：航班/酒店/活动预订集成均为"Planned"状态，当前仅输出结构化预订请求格式，需外部系统承接
- 实时信息：无实时价格、可用性、天气或交通状况查询，规划基于静态基准数据
- 多语言：文档与输出结构以英文为主，本地化程度依赖代理层处理
适合人群
- 需要为产品集成旅行规划能力的开发者/AI代理构建者
- 追求可解释、可审计规划过程的运营团队（候选评分、决策矩阵、风险回退均透明输出）
- 重视数据隐私、希望完全离线运行的企业场景
- 内容创作者需要生成SEO友好的目的地快速事实卡片和成本对比
常规风险
- 规划准确性：静态数据可能导致季节推荐、价格基准与实际偏差，需明确告知用户核实实时信息
- 过度承诺：未来预订集成的roadmap文档可能被误解为当前功能，需清晰区分
- 输出依赖性：结构化的JSON输出依赖下游系统正确解析和呈现，建议配套验证schema
- URL安全：虽声明仅使用"operator-approved public planning link"，但需确保运行时无硬编码的staging/personal URL泄露