coffee-prices

Fetch and compare mainstream coffee prices (latte, americano, etc.) from major chains like Starbucks, Luckin, and Cotti for a given Chinese city and output them as a table. Use when the user wants current city coffee pricing benchmarks or brand comparisons.

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This listing is from the official public ClawHub registry. Review SKILL.md and referenced scripts before running.

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Coffee Prices by City

获取当前城市主流连锁品牌咖啡(如星巴克、瑞幸、库迪等)的代表性品类(拿铁、美式等)价格,并以表格形式输出,方便横向对比。

⚠️ 说明:本技能内置的是按城市分级的「参考价」,适合作为对比和定价参考,不保证与每家门店实时售价完全一致。需要严谨财务/报销场景时,请以官方 App 或点单小程序为准。

能力概览

  • 按城市查看咖啡价格:输入城市名(如「上海」「北京」「成都」),获取该城市的主流品牌咖啡参考价。
  • 多品牌对比:支持星巴克、瑞幸、库迪,可扩展更多品牌。
  • 多品类对比:默认包含拿铁、美式、卡布奇诺、摩卡等常见品类。
  • 多种输出格式:支持 Markdown 表格(适合在对话中直接查看)、JSON、CSV。
  • 自动推断城市(可选):未显式传入城市时,尝试通过 IP 定位推断当前城市。

快速开始

1. 在本地安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 指定城市查询(推荐)

python3 scripts/coffee_prices.py \
  --city "上海" \
  --brands starbucks,luckin,cotti \
  --drinks latte,americano,cappuccino,mocha \
  --output markdown

3. 使用当前城市(IP 自动推断)

python3 scripts/coffee_prices.py --output markdown

4. 以 JSON / CSV 形式输出(便于后续加工)

# JSON
python3 scripts/coffee_prices.py --city "北京" --output json

# CSV
python3 scripts/coffee_prices.py --city "深圳" --output csv > coffee_prices_sz.csv

参数说明

脚本入口:scripts/coffee_prices.py

  • --city:城市名称(中文),如 上海北京成都
    • 省略时,脚本会尝试:
      1. 读取环境变量 OPENCLAW_CITY
      2. 通过 IP 定位接口自动推断当前城市
  • --brands:要查询的品牌,逗号分隔。支持值:
    • starbucks(星巴克)
    • luckin(瑞幸)
    • cotti(库迪)
    • 默认:starbucks,luckin,cotti
  • --drinks:要查询的咖啡品类,逗号分隔。支持值:
    • latte(拿铁)
    • americano(美式)
    • cappuccino(卡布奇诺)
    • mocha(摩卡)
    • 默认:latte,americano,cappuccino,mocha
  • --output:输出格式:
    • markdown(默认):Markdown 表格
    • json:结构化 JSON
    • csv:逗号分隔表格数据

输出示例(Markdown 表格)

示例命令:

python3 scripts/coffee_prices.py --city "上海" --output markdown

示例输出:

| 品牌 | 品牌英文 | 城市 | 品类 | 参考价格(元) |
| ---- | -------- | ---- | ---- | ------------ |
| 星巴克 | starbucks | 上海 | 拿铁 | 38.0 |
| 星巴克 | starbucks | 上海 | 美式 | 32.0 |
| 瑞幸 | luckin | 上海 | 拿铁 | 24.0 |
| 瑞幸 | luckin | 上海 | 美式 | 20.0 |
| 库迪 | cotti | 上海 | 拿铁 | 22.0 |
| 库迪 | cotti | 上海 | 美式 | 18.0 |

真实输出会根据城市「分级系数」做轻微上/下浮动,反映一线/二线/三线城市的价格差异。

城市分级与价格逻辑

脚本内置一个简单的 城市分级 + 价格系数模型

  • 一线城市(tier1):如北京、上海、深圳、广州、杭州等,价格系数略高
  • 二线城市(tier2):默认档位
  • 三线及以下(tier3):价格系数略低

每个品牌有一套「全国基础价」,根据城市档位乘以不同系数后,得到该城市的参考价。
如果城市未出现在内置城市列表中,会按照二线城市处理。

你可以直接修改 scripts/coffee_prices.py 中的 CITY_TIERSBASE_PRICES,替换为你自己调研的更精确价格,或者接入官方 API / 爬虫逻辑。

在 OpenClaw 中使用

  • 技能名称coffee-prices
  • 推荐触发描述
    • 「帮我看下上海星巴克/瑞幸/库迪一杯拿铁和美式大概多少钱,并做成表格」
    • 「对比一下北京和成都的星巴克咖啡价格」
    • 「给我一份当前城市主流连锁咖啡价格表,方便做定价参考」

推荐由 Agent 调用脚本时:

  1. 优先从对话中抽取城市信息(如「上海」「北京」);如果没有,则调用脚本让其自动推断城市。
  2. 默认查询 starbucks,luckin,cotti 三个品牌,latte,americano,cappuccino,mocha 四个品类。
  3. 选择 markdown 输出,并直接将表格返回给用户。

限制与注意事项

  • 价格为参考价:并非实时抓取官方价格,仅按城市分级对基础价做调整。
  • 品牌/品类可扩展:可以在脚本中补充更多品牌(Manner、Seesaw 等)和更多品类。
  • 网络依赖(自动定位):自动通过 IP 推断城市时,需要可以访问外网(https://ipinfo.io/json);在离线或受限网络环境下,请显式传入 --city

如果你需要我进一步根据你调研的真实价格数据,把 BASE_PRICES 改成真实价格表,或者增加新的品牌/品类,可以直接在对话中提供数据(可以是表格或 JSON),我会帮你改好脚本和文档。

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This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

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