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Agent Skill · 研究检索

map-search(地图搜索)

map-search 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

map-search 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 5,336。

总安装 26,472周安装 1,103GitHub Stars 1下载 8,824核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:map-search(地图搜索)
来源仓库:https://github.com/shoucangjia1qu/map-search
安装命令:
openclaw skills install map-search
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install map-search

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

支持高德、百度、腾讯地图聚合搜索,更适合中国用户的地图工具。适合在 OpenClaw 中进行地点查询、导航或地理信息检索。安装命令:openclaw skills install map-search,通过 clawhub 安装。使用前应确认 API 密钥配置及是否涉及位置隐私问题。

建议核对原始 README 了解支持的地图源和调用限制。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install map-search;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

map-search 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install map-search。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

map-search 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

map-search 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

map-search 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

map-search 用的人多吗?

公开数据是累计安装 26,472 次,近一周安装 1,103 次,下载 8,824 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

map-search 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
map-search

地图搜索 · 本页

26,4721接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
map-search
description
更适合中国体质宝宝的地图搜索工具,支持高德、百度、腾讯地图聚合搜索。
metadata
openclaw
emoji
🗺️
requires
bins
["python3"]
env

🗺️ Map Search Skill

多地图聚合搜索工具,支持高德、百度、腾讯。

核心代码

#!/usr/bin/env python3
"""地图搜索工具"""

import os
import json
import requests

# ========== 配置路径 ==========
CONFIG_PATH = os.path.expanduser("~/.config/openclaw/map_config.json")


# ========== 读取配置函数 ==========
def get_config():
    """从配置文件读取所有配置(API Keys + 优先级)"""
    if os.path.exists(CONFIG_PATH):
        with open(CONFIG_PATH, 'r') as f:
            config = json.load(f)
            return {
                "api_keys": {
                    "amap": config.get("amap", {}).get("api_key", ""),
                    "baidu": config.get("baidu", {}).get("api_key", ""),
                    "tencent": config.get("tencent", {}).get("api_key", "")
                },
                "priority": config.get("priority", ["amap", "tencent", "baidu"])
            }
    
    # 回退到环境变量
    return {
        "api_keys": {
            "amap": os.getenv("AMAP_API_KEY", ""),
            "baidu": os.getenv("BAIDU_MAP_API_KEY", ""),
            "tencent": os.getenv("TENCENT_MAP_API_KEY", "")
        },
        "priority": ["amap", "tencent", "baidu"]
    }


# ========== 初始化全局变量 ==========
CONFIG = get_config()           # 获取配置
API_KEYS = CONFIG["api_keys"]   # 提取 API Keys
PRIORITY = CONFIG["priority"]   # 提取优先级

AMAP_KEY = API_KEYS["amap"]
BAIDU_KEY = API_KEYS["baidu"]
TENCENT_KEY = API_KEYS["tencent"]


# ========== 核心搜索函数 ==========
def search_maps(keyword, region="全国", priority=None):
    """地图聚合搜索"""
    if priority is None:
        priority = PRIORITY  # 使用配置文件中的优先级
    
    results = {}
    
    # 高德搜索
    if "amap" in priority and AMAP_KEY:
        url = f"https://restapi.amap.com/v3/place/text?key={AMAP_KEY}&keywords={keyword}&city={region}&output=json"
        r = requests.get(url, timeout=5).json()
        if r.get("status") == "1":
            results["高德"] = [{"name": p["name"], "address": p["address"], "location": p["location"]}
                              for p in r.get("pois", [])[:5]]
    
    # 百度搜索
    if "baidu" in priority and BAIDU_KEY:
        url = f"https://api.map.baidu.com/place/v2/search?query={keyword}&region={region}&ak={BAIDU_KEY}&output=json"
        r = requests.get(url, timeout=5).json()
        if r.get("status") == 0:
            results["百度"] = [{"name": p["name"], "address": p.get("address", ""), "location": p.get("location", "")}
                             for p in r.get("results", [])[:5]]
    
    # 腾讯搜索
    if "tencent" in priority and TENCENT_KEY:
        url = f"https://apis.map.qq.com/ws/place/v1/search?keyword={keyword}&region={region}&key={TENCENT_KEY}&output=json"
        r = requests.get(url, timeout=5).json()
        if r.get("status") == 0:
            results["腾讯"] = [{"name": p["name"], "address": p.get("address", ""), "location": p.get("location", "")}
                             for p in r.get("data", [])[:5]]
    
    return results


# ========== 主入口 ==========
if __name__ == "__main__":
    import sys
    keyword = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "咖啡馆"
    region = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "上海"
    
    results = search_maps(keyword, region)
    
    for source, items in results.items():
        print(f"\
【{source}】")
        for i, item in enumerate(items, 1):
            print(f"  {i}. {item['name']}")
            print(f"     地址: {item['address']}")

使用方式

1. 通过 exec 调用

python /root/.openclaw/workspace/skills/map-search/map_search.py "咖啡馆" "上海"

2. 封装成 CLI 工具

# 创建软链接
ln -s /root/.openclaw/workspace/skills/map-search/map_search.py /usr/local/bin/map-search

# 直接使用
map-search "火锅" "北京"
map-search "酒店" "深圳"

配置文件

路径: ~/.config/openclaw/map_config.json

{
  "amap": {
    "api_key": "你的高德API Key"
  },
  "baidu": {
    "api_key": "你的百度API Key"
  },
  "tencent": {
    "api_key": "你的腾讯API Key"
  },
  "priority": ["amap", "tencent", "baidu"]
}

设置优先级

"priority": ["amap", "tencent", "baidu"]
  • "amap" - 高德
  • "baidu" - 百度
  • "tencent" - 腾讯

按数组顺序搜索,找到一个有效结果就停止。

环境变量(备选)

如果配置文件不存在,会回退到环境变量:

export AMAP_API_KEY="你的高德Key"
export BAIDU_MAP_API_KEY="你的百度Key"
export TENCENT_MAP_API_KEY="你的腾讯Key"

API Keys 申请

平台地址
高德https://lbs.amap.com/
百度https://lbsyun.baidu.com/
腾讯https://lbs.qq.com/

输出示例

关键词搜索

【高德】
  1. 星巴克(人民广场店)
     地址: 黄浦区南京西路123号
  2. 瑞幸咖啡(来福士店)
     地址: 黄浦区西藏中路268号

附近搜索

🔍 附近搜索: 咖啡馆 (半径 2000 米)
正在获取当前位置...
当前位置: 经度 121.47, 纬度 31.23

【高德】
  1. 星巴克(人民广场店)
     地址: 黄浦区南京西路123号
     距离: 520米
  2. 瑞幸咖啡(来福士店)
     地址: 黄浦区西藏中路268号
     距离: 890米

🆕 附近搜索功能

自动获取当前位置(通过 IP 定位)

python /root/.openclaw/workspace/skills/map-search/map_search.py --nearby -k "咖啡馆"

指定经纬度

python /root/.openclaw/workspace/skills/map-search/map_search.py --nearby -k "咖啡馆" --lat 31.230416 --lng 121.473701

指定搜索半径

python /root/.openclaw/workspace/skills/map-search/map_search.py --nearby -k "火锅" -r 1000

命令行参数

参数说明示例
--nearby 或 -n启用附近搜索模式--nearby
-k 或 --keyword搜索关键词-k "咖啡馆"
--lat纬度--lat 31.230416
--lng经度--lng 121.473701
-r 或 --radius搜索半径(米,默认2000)-r 1000

使用场景示例

场景命令
搜附近咖啡馆map-search --nearby -k "咖啡馆"
搜附近1公里的火锅map-search --nearby -k "火锅" -r 1000
搜指定位置附近的酒店map-search --nearby -k "酒店" --lat 39.9 --lng 116.4

注意事项

  • 需要安装 requests 库: pip install requests
  • 每个地图 API 有每日调用次数限制
  • 配置文件优先级 > 环境变量
  • 附近搜索需要配置高德 API Key(用于 IP 定位)

平台分布

OpenClaw

71.05%
按下载量换算6,269

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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