Google Flights

核心用法

google-flights 是围绕 Google Flights 数据构建的 CLI 工具集，专注于航班搜索、比价与价格监控。核心能力包括：

1. 智能搜索：支持自然语言日期（tomorrow、next friday）、±N 天灵活日期查询，可叠加非直达、价格上限、起降时间、舱位等多维筛选
2. 品质评分：独创 0-100 分连接质量算法，综合评估直飞偏好、航司信誉、转机时间、机场风险、红眼航班等因素
3. 价格追踪：针对具体航班或常飞航线设置目标价位，价格跌破阈值时主动告警
4. 自动化集成：内置 cron 模板，支持每日定时扫描与通知推送

显著优点

• 数据权威性：直接对接 Google Flights，覆盖全球航司与 OTA 价格，时效性高
• 决策智能化：连接质量评分解决"最便宜≠最优"的痛点，家庭出行、商务差旅场景尤其实用
• 自动化友好：JSON 输出、脚本化设计便于与其他工具链集成
• 成本敏感：价格追踪 + 灵活日期组合，可显著降低购票成本

潜在缺点与局限

• 依赖第三方：数据完全依赖 Google Flights，若其反爬策略调整或区域性屏蔽，可能导致接口不稳定
• 无预订闭环：仅提供查询与监控，实际出票需跳转至航司或 OTA 完成
• 地域限制：部分廉航（如东南亚 Lion Air、印度 IndiGo）覆盖可能不完整
• 评分主观性：连接质量算法基于通用规则，个人偏好（如愿意牺牲舒适度换低价）难以完全匹配

适合人群

• 差旅频繁的商务人士（需平衡时间成本与票价）
• 价格敏感型休闲旅客（愿意灵活调整日期）
• 常飞固定航线的通勤者（通勤路线价格监控）
• 家庭/团体出行组织者（需多维度筛选与品质把关）

常规风险

• 价格波动：航空票价实时变动，查询结果与最终支付价可能存在差异
• 缓存延迟：Google Flights 数据存在分钟级缓存，极端低价可能已被抢购
• 隐私暴露：频繁查询可能触发 rate limit，配置文件中 loyalty programs 等敏感信息需妥善保管
• 通知疲劳：过度激进的告警阈值（如设置低于市场价 30% 的阈值）可能导致无效提醒

核心用法

Google Flights Skill 是一套基于 Python 的 CLI 工具集，通过非官方库 fast-flights 抓取 Google Flights 数据，提供三大核心功能模块：

1. 航班搜索（`search.py`）
支持自然语言日期输入（如 "tomorrow"、"next friday"、"mar 15"），可灵活设置±N天日期窗口搜索最低价。提供丰富的筛选条件：直飞过滤（--nonstop）、价格上限（--max-price）、出发/到达时间区间、舱位等级、成人和儿童人数等。输出支持按价格、连接质量评分、飞行时长排序，并可导出 JSON 格式。

2. 价格追踪（`track.py`）
针对特定航班设置价格提醒阈值，系统自动记录价格历史（存储于 flight-prices.jsonl），当票价低于设定值时触发通知。支持往返程组合追踪和完整的价格历史回溯。

3. 路线监控（`watch-route.py`）
适合常飞航线（如通勤路线）的长期监控，可设置目标价格阈值，配合 Cron 定时任务实现每日自动巡检。所有监控数据本地持久化，无需外部服务器。

特色功能：连接质量评分
独创的 0-100 分智能评分系统，综合考量直飞奖励（+15）、首选航司（+10）、过短转机（-30）、过长等待（-5至-25）、问题机场（-10至-20）、冬季天气风险（-15）、红眼航班（-15）等多维因素，帮助用户避开体验糟糕的行程。

显著优点

• 零 API 成本：无需申请 Google API Key，直接复用 Google Flights 公开数据
• 本地化隐私保护：所有搜索历史、价格数据、监控列表均存储于 ~/clawd/memory/ 本地目录，不上传至任何第三方服务器，符合 GDPR/CCPA 最小数据收集原则
• 灵活的自然语言交互：日期输入支持口语化表达，大幅降低使用门槛
• 智能决策辅助：连接质量评分系统有效识别"廉价但体验差"的航班陷阱
• 自动化监控能力：Cron 集成实现无人值守的价格监控，适合提前数月规划出行
• 完全开源可审计：MIT-0 许可，代码结构清晰，无混淆或动态加载

潜在缺点与局限性

1. 第三方依赖风险
核心功能依赖社区维护的 fast-flights 库（非 Google 官方 SDK），该库通过逆向/抓取方式获取数据，存在以下隐患：

• Google 页面结构变更可能导致功能突然失效
• 库维护者停止更新后无替代方案
• 抓取行为可能违反 Google 服务条款，存在账号或 IP 限制风险

2. 数据实时性与准确性

• 非官方 API 导致数据更新频率不确定，极端情况下可能出现票价滞后
• 无法直接完成预订，最终购票仍需跳转至航司或 OTA 官网

3. 地理与语言限制

• 主要面向北美/国际市场，国内航班（如携程、飞猪覆盖的航线）支持有限
• 输出为英文界面，对中文用户不够友好

4. 评分系统主观性
连接质量评分中的"问题机场""首选航司"等权重依赖预设规则，可能与个体偏好存在偏差

适合的目标群体

• 个人自由行规划者：需要比价灵活日期、寻找最佳购票时机的休闲旅客
• 商旅常飞人士：有固定通勤路线（如 LAX-JFK），希望自动化监控价格波动的商务人士
• 预算敏感型学生/背包客：愿意牺牲便利性换取低价，但需要系统帮助识别"过度牺牲"的行程
• 技术爱好者/开发者：熟悉 CLI 操作，希望将航班搜索集成到自动化工作流中的用户

不适合人群：需要即时确认预订的企业差旅管理员、不熟悉命令行的普通消费者、追求一站式服务的懒人用户。

使用风险与注意事项

性能与稳定性风险
由于依赖网页抓取，高峰时段可能遇到 Google 的反爬机制导致请求失败或延迟。建议避免在短时间内高频调用，合理设置 Cron 间隔（如每日 1-2 次）。

数据残留风险
本地存储的 JSON 文件包含完整搜索历史与出行偏好，若设备共享或丢失可能造成隐私泄露。建议定期执行 ./scripts/track.py remove 清理或手动删除 ~/clawd/memory/ 下相关文件。

依赖项维护负担
用户需自行关注 fast-flights 库的安全公告，及时在虚拟环境中执行升级。若该库出现破坏性更新，Skill 功能可能受影响。

合规性灰色地带
虽然当前无已知法律风险，但通过非官方渠道抓取 Google 数据的行为处于服务条款边缘，企业用户应评估内部合规政策后再采用。