核心用法
Travel Companion 是基于 Aizzie CLI 的旅行规划技能，通过 npx @aizzie/cli@latest 命令行工具实现完整行程生命周期管理。用户触发旅行相关话题（如"下个月去东京""巴塞罗那攻略"）时，系统调用 place search 获取真实地点结构化数据，创建持久化行程计划。
核心工作流：
1. 初始化：始终先执行 npx @aizzie/cli docs 加载完整 CLI 参考文档
2. 地点规划：基于真实 POI 数据聚类安排，遵循"博物馆2-3h、餐厅1-1.5h、公园1-2h、寺庙30-60min"的时长规范，构建晨间活动→午餐→下午行程→晚餐的逻辑日流
3. 可视化输出：生成可交互地图，标注各点位及路线，支持拖拽重排
4. 协作共享：生成 aizzie.ai 永久链接，支持旅伴实时协同编辑
5. 行中管理：提供打包清单追踪功能，跨设备同步
显著优点
- 数据真实性：直接对接结构化地点数据库，杜绝 LLM 常见的"幻觉地名"问题
- 持久化存储：行程存储于云端，对话结束后仍可随时访问修改，突破单次会话限制
- 多维度可视化：地图渲染、路线规划、时间轴整合，远超纯文本行程表
- 原生协作：无需第三方工具即可实现多人实时编辑，降低团队出行协调成本
- 离线可用：行中模式支持清单追踪，适配机场、境外等弱网场景
潜在局限
- 依赖第三方 CLI：需用户本地安装 Node.js 环境并执行 npx 命令，技术门槛对非开发者存在摩擦
- 地域覆盖未知：未明确说明支持的目的地范围，小众旅行地可能存在数据盲区
- 实时性限制：地点开放时间、临时闭馆等信息依赖上游数据源更新频率
- 深度定制受限：CLI 接口可能无法覆盖特殊需求（如轮椅无障碍路线、特定饮食禁忌的深度筛选）
适合人群
- 计划多城市/多日深度游的自由行旅客
- 需要协调多位旅伴行程的团体出行组织者
- 希望保存历史行程、建立个人旅行数据库的重复旅行者
- 对"真实地图可视化"有强需求、不满于纯文字攻略的视觉型用户
常规风险
- 数据隐私：行程包含出行时间、地点、同行人员信息，需确认 aizzie.ai 的数据留存与共享政策
- 服务可用性：依赖 Aizzie 平台持续性，若服务终止可能导致历史行程丢失
- CLI 安全风险：npx 执行远程代码需信任 @aizzie/cli 包供应链安全
- 过度依赖建议：内置时长规范为通用估算，实际需结合目的地文化调整（如南欧晚餐时间、日本新年歇业）