印尼旅游资源解析入库技能

触发识别（使用前必读）

用户提示词关键词解析

收到入库任务时，从用户提示词中自动识别以下关键信息：

⚠️ 路径仅为示例，不可硬编码。 所有路径必须从用户提示词中动态提取，用作字段值传递给脚本。

示例提示词：

"检索 https://drive.google.com/drive/my-drive 所有合同并解析，模型文件路径在 C:\Users\a\Desktop\资源，目标路径为 C:\Users\a\Desktop\资源\target"

动态提取结果（作为变量使用）：

• 数据源 URL：https://drive.google.com/drive/my-drive → 传给 google-drive 技能
• 模型文件路径：C:\Users\a\Desktop\资源 → 拼接生产库 CSV 文件名，得到完整生产库路径
• 目标路径：C:\Users\a\Desktop\资源\target → 解析结果输出目录

技能依赖检测

使用前检查所需技能是否已安装：

缺失技能时的话术模板：

[技能缺失] 解析入库需要先安装 google-drive 技能。
请在终端执行：openclaw skills install google-drive
安装完成后请重新发送任务。

使用流程

Step 0：安装依赖

# 安装 Google Drive 技能（如需要）
openclaw skills install google-drive

# 安装 PDF 解析库
pip install pdfplumber

Step 1：下载合同文件

• Google Drive 来源：调用 google-drive 技能，从提示词中提取 Drive URL，列出文件并下载到目标路径
• 本地来源：从提示词中提取本地路径，定位 PDF/Word 文件

⚠️ 所有路径均为动态变量，不写死。

Step 2：读取生产库表头

⚠️ 必须先读取目标 CSV 的实际表头和 encoding，再生成数据行。

import csv

def read_production_csv(path):
    for enc in ['utf-8-sig', 'gbk', 'utf-8', 'latin1']:
        try:
            with open(path, 'r', encoding=enc) as f:
                headers = next(csv.reader(f))
            return headers, enc
        except UnicodeDecodeError:
            continue
    raise ValueError(f"无法读取 {path}")

# 示例
headers, enc = read_production_csv(r"C:\Users\a\Desktop\资源\活动标准化完整版_含人群标签与特色标签_V4.csv")
# headers = ['contract_id (合同编号)', 'activitynameen (活动英文名)', ...]
# ⚠️ 表头格式为 "fieldname (中文说明)"，提取时用 split(' (')[0] 取英文字段名

Step 3：解析合同内容

按合同内容识别资源类型：

Step 4：数据提取规则

提取原则（按优先级）：

字段格式规范：

Step 5：三层标签体系

每条资源必须标注三层标签：

人群标签（第一层）： #家庭 #亲子 #情侣 #商务 #蜜月 #年轻人 #老年人 #单身

风格标签（第二层）： #豪华 #经济型 #浪漫 #休闲 #刺激 #度假村风格 #自然 #文化

特色标签（第三层）： 按资源类型选用，详见下方各资源标签表。

Step 6：写入 CSV

⚠️ 关键规则：

1. 新增数据的字段名必须与生产库表头完全一致
2. encoding 必须与生产库一致（通常 activity 用 gbk，hotel 用 utf-8-sig）
3. 写入模式为追加（append），不覆盖原有数据

import csv, os

def append_to_production(prod_path, data_rows, enc):
    """追加数据到生产库 CSV"""
    with open(prod_path, 'r', encoding=enc, newline='') as f:
        prod_rows = list(csv.reader(f))

    prod_headers = prod_rows[0]  # ['fieldname (中文说明)', ...]
    prod_fieldnames = [h.split(' (')[0] for h in prod_headers]  # ['fieldname', ...]

    with open(prod_path, 'w', encoding=enc, newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(prod_headers)          # 保留原有表头
        writer.writerows(prod_rows[1:])        # 保留原有数据
        for row in data_rows:                 # 追加新数据
            out_row = [row.get(fn, '') for fn in prod_fieldnames]
            writer.writerow(out_row)

直接追加示例（不依赖 append_to_csv.py）：

# BOUNTY Cruises → 活动库
append_to_production(
    r"C:\Users\a\Desktop\资源\活动标准化完整版_含人群标签与特色标签_V4.csv",
    bounty_rows,  # list of dict
    'gbk'
)

# Maya Ubud → 酒店库
append_to_production(
    r"C:\Users\a\Desktop\资源\巴厘岛酒店资源库_2026标准版_V4_FINAL.csv",
    maya_rows,
    'utf-8-sig'
)

Step 7：输出报告

入库完成后，向用户报告（路径为实际从提示词中提取的值）：

✅ 入库完成
━━━━━━━━━━━━━━━
合同文件：BOUNTY Cruises - March 2026.pdf
资源类型：活动（Activity）
目标库：{从提示词提取的模型文件路径}\活动标准化完整版_含人群标签与特色标签_V4.csv
新增记录：4 条
输出目录：{从提示词提取的目标路径}\

Step 8：清理临时文件

目标文件夹只保留结果文件，入库完成后删除以下内容：

保留文件：

{目标路径}\
├── bounty_activity_out.csv   ← 新增的活动数据（追加到生产库）
└── maya_hotel_out.csv       ← 新增的酒店数据（追加到生产库）

import os

# 入库完成后清理
temp_files = [
    os.path.join(target_dir, "parsed_results.json"),
    os.path.join(target_dir, "BOUNTY Cruises - March 2026.pdf"),
    os.path.join(target_dir, "Maya Ubud Contract Valid 31 Mar 2025.pdf"),
]
for f in temp_files:
    if os.path.exists(f):
        os.remove(f)
        print(f"[清理] 已删除: {f}")

8类资源 CSV 文件

三层标签参考

人群标签（所有资源）

#家庭 #亲子 #情侣 #商务 #蜜月 #年轻人 #老年人 #单身

风格标签（所有资源）

#豪华 #经济型 #浪漫 #休闲 #刺激 #度假村风格 #自然 #文化

特色标签（按资源类型）

酒店： #海景房 #私人泳池 #儿童俱乐部 #水疗中心 #私人海滩 #日落景观 #Infinity泳池 #热带雨林景观 #乌布丛林

车辆： #中文司机 #婴儿座椅 #行李空间大 #全景天窗 #全天候服务 #机场接送 #VIP包车

景点： #日落观赏点 #浮潜点 #摄影圣地 #稻田风光 #印度教寺庙 #亲子友好 #小众秘境

活动： #潜水 #冲浪 #火山徒步 #漂流 #丛林探险 #文化体验 #极限运动 #浮潜 #深潜 #ATV #滑索

SPA： #巴厘岛传统按摩 #四手按摩 #情侣SPA #热石按摩 #排毒疗程 #蜜月套餐 #草本疗法 #花香浴

俱乐部： #DJ演出 #主题派对 #沙滩酒吧 #VIP包厢 #泳池派对 #现场乐队 #日落美景 #网红打卡

餐厅： #海鲜烧烤 #海滩景观 #网红餐厅 #蜜月餐厅 #私人包间 #现场音乐 #米其林 #亚洲50佳 #稻田景观

下午茶： #海景下午茶 #日落下午茶 #泳池下午茶 #花园下午茶 #闺蜜下午茶 #梯田景观 #绝美拍照点

异常处理规范

参考文档