AI 规划，超乎所想。Travel That Understands You.
通过语音与大语言模型协同，自动生成智能行程、费用预算与地图导航的旅行助手。
- 智能规划：语音或文字描述旅行需求，快速生成个性化行程（目的地、天数、主题、预算等）。
- 云端行程库：行程保存在云端，可列表查看、详情查看与删除，地图与 POI 同步展示。
- 预算洞察：生成阶段给出预算分配；旅途中支持语音/手动记账，对比预估与实际开销。
- 语音交互：内置语音识别，支持阿里云识别或浏览器 Web Speech（自动降级）。
- 个性化偏好：设置旅行主题、默认预算与币种，规划表单自动预填，越用越懂你。
- 安全访问控制：基于 Supabase RLS 的用户级数据隔离，仅能访问自己的数据。
- 前端：Next.js 16（App Router）、React 19、TypeScript、Tailwind CSS 4
- 状态与表单：TanStack Query、React Hook Form、Zod
- 音频与地图：MediaRecorder API、高德地图 JS SDK
- 后端与数据：Next.js Route Handlers、Supabase（Auth/DB/Storage）
- AI 能力：阿里云百炼 DashScope（通义千问）、阿里云语音识别 API
- 克隆仓库
git clone https://github.com/quentin-77/grad1-llm-aided-se-ai-travel-planner
cd ai-travel-planner- 配置环境变量
本项目的所有 API 密钥均通过.env文件管理。
# 复制环境变量模板
cp .env.example .env然后，打开 .env 文件并填入所需的 API 密钥。
必填项说明：
# Supabase（用于登录和保存数据） NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL= NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY= # Supabase（用于后端管理操作） SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY= SUPABASE_JWT_SECRET= # 阿里云通义千问（AI） DASH_SCOPE_API_KEY= # AI 模型配置 DASH_SCOPE_MODEL=qwen-turbo DASH_SCOPE_TIMEOUT_MS=60000 # 阿里云语音识别（未配置时前端尝试 Web Speech API） ALIBABA_SPEECH_APP_ID= ALIBABA_SPEECH_ACCESS_TOKEN= ALIBABA_SPEECH_ACCESS_KEY_ID= ALIBABA_SPEECH_ACCESS_KEY_SECRET= ALIBABA_NLS_APP_KEY= ALIBABA_SPEECH_REGION=cn-shanghai # 高德地图（前端 JS Key 与后端 Web 服务 Key） AMAP_WEB_KEY= NEXT_PUBLIC_AMAP_WEB_KEY=降级说明：未配置 Supabase 时，应用以“本地演示模式”运行（无登录、无云端保存）。未配置阿里云语音时，前端尝试 Web Speech API。
此方法使用仓库内 Dockerfile 与 docker-compose.yml。
# -d 后台运行；--build 使用最新代码构建
docker compose up --build -dDocker Compose 会自动读取 .env 文件，传入 NEXT_PUBLIC_* 等变量并启动容器。
由 GitHub Actions 自动构建并推送至阿里云 ACR 的镜像。
- 拉取镜像（将 <IMAGE_URL> 替换为你的 ACR 镜像地址）
docker pull <IMAGE_URL>:latest
# docker pull --platform linux/amd64 crpi-knzvyjdnous12lp3.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/weiqi-projects/ai-travel-planner:latest- 运行镜像（需在当前目录准备好
.env文件）
# --env-file .env 会将所有密钥安全注入容器
docker run --rm -p 3000:3000 --env-file .env <IMAGE_URL>:latest
# docker run --rm -p 3000:3000 --env-file .env crpi-knzvyjdnous12lp3.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/weiqi-projects/ai-travel-planner:latest启动成功后，打开浏览器访问： http://localhost:3000
- 环境要求
- Node.js ≥ 20（推荐
corepack enable后使用 pnpm） - pnpm ≥ 8
- 安装依赖
pnpm install- 配置环境变量
- 复制
.env.example为.env.local（本地开发）或.env（容器/生产），并按需填写；见下文“环境变量说明”。
- 本地开发
pnpm dev访问 http://localhost:3000（默认跳转至 /planner）。
- 代码质量
pnpm lint # ESLint
pnpm typecheck # TypeScript 类型检查- 身份认证与路由保护：
- 登录/注册：
/login、/signup；右上角可登出。 - 未登录访问
/planner、/plan、/expenses、/settings将跳转登录。
- 登录/注册：
- 行程规划流程：
- 语音或文字录入 → 点击“解析并填充表单”（
/api/plan/intent） → 确认/编辑参数 → 生成行程（/api/plan）。 - 结果包含：行程亮点、每日安排、预算分配图表、地图 POI（缺少 Key 或坐标时有友好提示）。
- 点击“保存此计划”写入
travel_plans；“我的行程”列表支持查看与删除。
- 语音或文字录入 → 点击“解析并填充表单”（
- 费用管理：
- 在“费用管理”页面或行程详情页记账/查看/删除；支持语音录入（如“午餐 68 元”、“地铁 3 块”）。
- 个性化偏好：
- 在“设置”配置旅行主题、默认预算与币种；进入“智能行程规划”时自动预填。
- 预算建议映射（可自定义）：节省≈5000，中等≈10000，宽松≈20000。
在 Supabase SQL Editor 运行 supabase/schema.sql 可初始化数据库：
travel_plans：存储用户保存的旅行计划（含plan_dataJSON）。user_preferences：存储用户的个性化偏好。expenses：存储与travel_plans关联的单笔记账。
所有表均已启用 RLS（行级安全），仅允许读写自己的数据，确保用户数据隔离。
仓库已配置 GitHub Actions（.github/workflows/docker.yml），用于在 main 分支 push 时自动执行：
- 登录 阿里云 ACR (需配置 ACR_* Secrets)。
- 构建 Docker 镜像（使用 Dockerfile）。
- 注入 NEXT_PUBLIC_* 构建时参数 (需配置同名 Secrets)。
- 推送 镜像到您的 ACR 仓库。 推送产物即为“选项 B”中可拉取的云端镜像。
ai-travel-planner
├── app
│ ├── (routes)
│ │ ├── planner # 智能行程规划
│ │ ├── plan # 行程列表与详情（含 [id]）
│ │ ├── expenses # 费用管理
│ │ └── settings # 偏好设置
│ ├── api # Next.js Route Handlers
│ │ ├── plan[/intent] # 计划生成与意图解析
│ │ ├── travel-plans[/id] # 行程 CRUD
│ │ ├── expenses[/id] # 费用 CRUD
│ │ ├── preferences # 偏好保存
│ │ ├── speech/file # 语音文件处理
│ │ └── map-* # 地图相关服务
│ ├── layout.tsx # 全局布局
│ └── page.tsx # 入口（重定向）
├── components # UI、表单、地图、语音等组件
├── lib # 配置、类型、工具、Supabase 客户端
├── middleware.ts # 路由保护
├── supabase/schema.sql # 数据库表结构与 RLS 策略
└── Dockerfile / docker-compose.yml