Codex 帮我查到了便宜机票!

本文目录
  1. 挑选合适机票就是很麻烦
  2. AI 或许可以帮忙
  3. 先把问题形式化
  4. 变量
  5. 约束
  6. 目标
  7. 求解结果和我们的选择
  8. 生活问题也可以让 AI 帮忙
  9. 附录:可以怎样向 AI 提问
图文版(9 页) 点击查看 收起

文字版

今年国庆,我准备去日本玩几天。不出意外,挑选机票依旧是个大难题。出发城市、目的城市、出行日期和时间,都需要权衡;在 App 里不断刷新、比较,价格还一直变化,好麻烦呀。我忍不住感叹:都 2026 年了,为什么买一张合适的机票还这么麻烦?

面对大量机票变量的生活场景

挑选合适机票就是很麻烦

我想去东京和大阪,最多可以请两天年假,从深圳或者香港出发都可以。希望路程顺利、时间不要太赶、机票尽量便宜。

但是规划起来没这么简单。

首先是从哪里出发。

深圳和香港都有可选航班,不能只看机票页面上的价格。如果从香港出发,还要考虑跨境交通,以及回来以后能不能顺利返回深圳。

然后是旅行日期。

国庆假期看起来是固定的,但我最多可以请两天年假,因此真正可选的不是一组日期,而是从 9 月 30 日到 10 月 8 日之间连续旅行 6、7、8 或者 9 天。

日本的进出方向也没有确定。可以东京进、大阪出,也可以大阪进、东京出。方向一变,国际机票和日本境内的路线都会跟着变化。

除此之外,还要继续考虑:

  • 是不是直飞;
  • 几点起飞、几点到达;
  • 为了早班机是否需要提前一晚住在香港;
  • 晚上抵达香港以后还能不能顺利回深圳;
  • 便宜几百元,是否值得少玩一两天;
  • 廉航价格是否包含自己真正需要的行李。

自己一组一组查询当然也可以,但很麻烦。查得越多,我还越容易产生一种担心:页面会不会发现我一直在关注这条路线,下一次打开时反而变贵?

无论这种担心是否真的会发生,它都会让查询过程变得更加焦虑。

AI 或许可以帮忙

既然变量这么多,我很自然地想到:能不能让 AI 帮我查?

第一次尝试的效果并不好。我把日期、机场、旅行天数和路线偏好一股脑告诉了 Codex,希望它直接帮我找出最合适的路线。

问题主要有两个。

首先,我给出的信息比较混乱。哪些条件不能改变,哪些只是偏好,哪些组合需要一起比较,都没有说清楚。

其次,“最合适”这个目标本身也很模糊。它究竟是指价格最低、游玩时间最长,还是航班时刻最舒服?我没有定义,AI自然也不知道应该优化什么。结果它忙活了半天,仍然没有给出让我满意的结果。

后来我换了一个更简单的思路:先不要让 AI 替我做决定,而是让它干苦力活。

我把各种条件整理清楚,让它遍历所有组合、逐一查看航班并汇总结果;然后再明确什么叫“合适”,按照统一标准筛选和排序。

在求解之前,首先要把问题定义清楚。

先把问题形式化

所谓形式化,并不是什么复杂的数学方法。它只是把一句模糊的“帮我找一张便宜又合适的机票”,拆成 AI 可以逐项处理的变量、约束和目标。

这次机票问题最终被整理成了下面的结构:

将机票需求形式化为变量、约束和目标

变量

  • 日期窗口:在 2026 年 9 月 30 日至 10 月 8 日之间,连续旅行 6、7、8 或 9 天,共有 10 种日期组合;
  • 日本方向:东京进、大阪出,或者大阪进、东京出,共 2 种;
  • 国内机场组合:深圳出深圳回、深圳出香港回、香港出深圳回、香港出香港回,共 4 种。

这样一来,完整的搜索空间就是:

10 个日期窗口 × 2 种日本方向 × 4 种机场组合 = 80 种行程

约束

“路程顺利、时间不赶”原本只是一种感觉。为了让 AI 可以筛选,第一轮查询先把它转换成一些具体条件:

  • 直飞优先;
  • 不为了节省少量票价接受超长中转;
  • 从香港出发的航班不要太早;
  • 抵达日本的时间不要太晚;
  • 返程要给前往机场留出足够时间;
  • 回到香港以后,要考虑入境和返回深圳的时间。

这些数字不是永远不变的个人偏好,而是为了完成第一轮筛选设定的参数。结果出来以后,仍然可以继续调整。

目标

最后再明确什么叫“更好的方案”:

  1. 先排除明显不顺利的行程;
  2. 再比较实际可游玩的时间;
  3. 最后在相近体验下比较价格。

这个顺序很重要。如果只按照票面价格排序,一个深夜抵达香港、当天几乎无法回深圳的航班,很可能会排在最前面。

面对这 80 种可能的行程,我不再自己一组一组查询,而是让 Codex 完成遍历、筛选和排序。

原本让我感觉混乱的问题,到这里就变成了一项可以执行的搜索任务。

求解结果和我们的选择

经过一轮查询和计算,Codex 给我返回了一批可选方案。下面把两组候选和我们选择的方案放在一起,按照价格从低到高排列:

价格顺序 日期与天数 航班组合 价格
1(我们的选择) 10 月 1 日~10 月 8 日,8 天 MM064 香港飞大阪 + UO871 东京飞香港 2839 元
2 10 月 3 日~10 月 8 日,6 天 UO652 香港飞东京 + UO851 大阪飞香港 3061 元
3 10 月 2 日~10 月 8 日,7 天 UO650 香港飞东京 + UO851 大阪飞香港 3147 元

我们最终选择了第一组:10 月 1 日从香港飞大阪,10 月 8 日从东京飞回香港,共 8 天,两段机票合计 2839 元。

我又去携程搜索了这两趟航班,确实可以找到,航班时间和价格也与 Codex 查询的结果基本一致。AI 返回的不只是一个看起来合理的答案,而是真正可以继续购买的航班方案。

生活问题也可以让 AI 帮忙

机票只是一个例子。租房、选家电、安排旅行、规划时间……只要一个生活问题同时包含许多条件,都可以尝试让 AI 帮忙整理和比较。

关键不是简单地问 AI“哪个最好”,而是把自己的情况说清楚:想解决什么、哪些条件不能改变、哪些地方可以妥协,以及自己最看重什么。

如果一开始自己也说不清楚,可以先让 AI 反过来提问,和它一起把模糊的想法整理成变量、约束和目标。AI 不只是回答问题,也可以替我们完成原本烦琐的查询、比较和筛选。


附录:可以怎样向 AI 提问

下面的提示词根据这次真实的机票查询过程整理。它不要求每个人都照抄,而是展示怎样把自己的背景、变量、约束和输出要求一次说清楚。

给 AI 的提示词与参考回复,使用仿 GPT 对话界面展示

附录中的回复是根据当时实际查询结果整理的参考格式,不是某一次聊天记录的逐字截图。机票价格和航班时刻会变化,实际购买前仍需重新查询,并以航空公司最终结算页面为准。

聊聊这篇文章

评论提交后公开显示,请勿填写私人信息。