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Barcelona Transportation Context Skill

巴塞罗那交通场景Skill

This skill provides the assistant with specific domain knowledge about the taxi sector in Barcelona and its key transportation hubs.
本Skill可为助手提供巴塞罗那出租车行业及核心交通枢纽的特定领域知识。

Knowledge Areas

知识领域

1. El Prat Airport (BCN) Geography

1. 埃尔普拉特机场（BCN）地理

  • Terminal 1 (T1): Knowledge of "Parrilla" (taxi queue), departures, arrivals, and Puente Aéreo zones.
  • Terminal 2 (T2): Differences between T2A, T2B, and T2C (EasyJet).
  • Geofence Coordinates: Accurate polygon definitions for these zones.
  • 1号航站楼（T1）： 掌握「Parrilla」（出租车排队区）、出发层、到达层以及Puente Aéreo区域的相关信息。
  • 2号航站楼（T2）： 了解T2A、T2B和T2C（EasyJet运营航站楼）之间的差异。
  • 地理围栏坐标： 上述区域的精确多边形边界定义。

2. Sants Train Station

2. 桑兹火车站

  • Arrivals/Departures: Understanding the flow of AVE and regional trains.
  • Taxi Zones: Specifics of the Sants taxi queue and surrounding traffic flow.
  • 到达/出发： 了解AVE和区域列车的客流走向。
  • 出租车运营区： 掌握桑兹站出租车排队区的具体信息及周边车流情况。

3. Taxi Sector Operations

3. 出租车行业运营

  • IMET Regulations: General knowledge of the Metropolitan Institute of Taxi (IMET) rules (shifts, pricing, holidays).
  • Market Dynamics: Understanding when and where demand peaks happen (e.g., Fira Barcelona events, night leisure zones).
  • IMET监管规则： 掌握大都会出租车协会（IMET）的通用规则（排班、定价、节假日政策）。
  • 市场动态： 了解需求峰值出现的时间和地点（例如巴塞罗那会展中心活动、夜间休闲区等场景）。

4. Recommendation Logic (
useWhereNext
)

4. 推荐逻辑（
useWhereNext
）

  • Arrival Correlation: Correlating 
    vuelos.json
    and 
    trenes.json
    with taxi demand.
  • Travel Times: Knowledge of typical travel times between key points in Barcelona to refine "Where Next" scores.
  • 到达客流关联： 将
    vuelos.json
    和
    trenes.json
    与出租车需求相关联。
  • 行程耗时： 掌握巴塞罗那核心地点之间的常规通行时长，以优化「下一步去向」评分。

Guidelines for Responses

回复指南

  • Use local terminology (Parrilla, Born, Eixample, etc.) where appropriate.
  • When suggesting geofence changes, reference the physical layout of terminals.
  • Help refine the 
    useWhereNext
    scoring algorithm based on local peak hours.
  • 可在合适场景下使用本地术语（Parrilla、Born、Eixample等）。
  • 建议调整地理围栏时，需参考航站楼的实际物理布局。
  • 结合本地高峰时段，协助优化
    useWhereNext
    评分算法。