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效率需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

historical-map历史地图

Agent Skill

historical-map 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

总安装

3,552

周安装

148

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,184
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:historical-map(历史地图)
来源仓库:https://github.com/muxueqingze/historical-map
安装命令:
openclaw skills install historical-map
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 historical-map

简介

从 GeoJSON 数据生成复古风格历史地图。historical-map 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

  • 适用于教育课件、展览导览或文化研究项目可视化。
  • 支持投影变换、时间轴与羊皮纸纹理等多种样式选项。
  • 地理数据来源需合法授权,避免侵犯第三方知识产权。
  • 输出分辨率应根据展示媒介选择,平衡画质与加载速度。

SKILL.md

name
historical-map
description
Generate beautiful vintage-style historical maps from GeoJSON data. Supports multiple projections, color palettes, timelines, compass roses, parchment overlays, and vignette effects. Perfect for history blogs, videos, articles, and educational content.
metadata
keywords

Historical Map Generator

Generate beautiful vintage-style historical maps from GeoJSON data.

Quick Start

# Install dependencies
pip install geopandas matplotlib numpy Pillow pyproj shapely

# Download historical GeoJSON data
git clone https://github.com/aourednik/historical-basemaps.git
# Copy world_YYYY.geojson files to ./data/

# Generate a map
python generate.py --year 1914 --region europe --output europe_1914.png

What It Does

  • Historical boundaries from 10,000 BC to 2010 AD (50+ time slices)
  • Multiple projections: Lambert Azimuthal, Lambert Conformal Conic, Mollweide, Plate Carrée
  • 4 color palettes: Vintage (HOI4-inspired), Pastel, Dark, Satellite
  • Decorative elements: Compass rose, scale bar, timeline, legend, ocean labels
  • Post-processing: Parchment overlay, vignette darkening, paper grain noise
  • Customizable: Override any country color, add custom events, swap basemap textures

Available Time Slices

Commonly used years from historical-basemaps:

world_bc3000.geojson, world_bc1500.geojson, world_100.geojson
world_500.geojson, world_1000.geojson, world_1200.geojson
world_1400.geojson, world_1492.geojson, world_1600.geojson
world_1700.geojson, world_1783.geojson, world_1815.geojson
world_1880.geojson, world_1900.geojson, world_1914.geojson
world_1920.geojson, world_1930.geojson, world_1938.geojson
world_1945.geojson, world_1960.geojson, world_2000.geojson

Usage Examples

Basic: Europe 1914

python generate.py --year 1914 --region europe --output europe_1914.png

World map with custom palette

python generate.py --year 1600 --region world --projection mollweide --palette dark --output world_1600.png

China with custom colors

python generate.py --year 1400 --region china --palette pastel \
  --title "MING DYNASTY" --title-cn "明朝疆域" --output ming.png

Custom region (Balkans)

python generate.py --year 1815 --region 18,34,32,48 --output balkans_1815.png

With custom events timeline

Create my_events.json:

[
  {"year": "1789", "label": "Revolution", "cn": "法国大革命", "color": "#4169E1"},
  {"year": "1804", "label": "Empire", "cn": "拿破仑称帝", "color": "#2E5E2E"},
  {"year": "1815", "label": "Fall", "cn": "滑铁卢", "color": "#8B0000"}
]
python generate.py --year 1815 --events my_events.json --output napoleon.png

Custom country colors

python generate.py --year 1945 --region world \
  --title "POST-WAR WORLD" --title-cn "二战后的世界" \
  --palette vintage --output postwar.png

Parameters

ParameterDefaultDescription
--yearrequiredHistorical year (must match a GeoJSON file)
--regioneuropeRegion preset or lon_min,lat_min,lon_max,lat_max
--projectionlaealaea, lcc, mollweide, platecarree
--palettevintagevintage, pastel, dark, satellite
--titleautoMain title (Latin/English)
--title-cnautoChinese subtitle
--dataauto-detectPath to GeoJSON file
--basemapnonePath to satellite basemap image
--parchmentnonePath to parchment texture image
--eventsauto-presetPath to events JSON file
--dpi300Output resolution
--no-timelinefalseDisable bottom timeline
--no-compassfalseDisable compass rose
--no-postprocessfalseSkip vignette/noise effects
--outputhistorical_map.pngOutput file path

Region Presets

KeyCoverage
europeFull European continent
balkansBalkan Peninsula
worldGlobal view
asiaAsian continent
chinaChina and surroundings
mediterraneanMediterranean basin
middle_eastMiddle East
americasNorth + South America

Color Palettes

Vintage (Default)

HOI4-inspired desaturated military colors. Ocean: dark teal. Perfect for war maps.

Pastel

Light, soft colors on off-white background. Great for educational content.

Dark

Deep navy background with gold accents. Dramatic, cinematic feel.

Satellite

Modern cartography style with clean lines. Professional and neutral.

Post-Processing Pipeline

  1. Parchment overlay — Semi-transparent parchment texture (alpha=18/255)
  2. Vignette — Edge darkening for focal point emphasis
  3. Paper grain — Subtle noise for aged paper texture
  4. Desaturation — 14% color reduction for vintage feel

Python API

from generate import HistoricalMapGenerator

gen = HistoricalMapGenerator(
    data_path='data/world_1914.geojson',
    basemap_path='textures/satellite.jpg',
    parchment_path='textures/parchment.jpg',
)

gen.generate(
    year=1914,
    region='europe',
    projection='laea',
    title='EUROPA ANNO DOMINI MCMXIV',
    title_cn='第一次世界大战前夜的欧洲',
    color_palette='vintage',
    dpi=300,
    output_path='my_map.png',
)

Data Source

historical-basemaps by @aourednik. 50+ GeoJSON time slices covering 10,000 BC to 2010 AD.

Note: Border precision varies. The BORDERPRECISION field indicates accuracy (1=high, 3=approximate). Some regions (especially Balkans) may have minor gaps between neighboring territories. For publication-quality maps, consider manually editing the GeoJSON or using commercial data.

Requirements

  • Python 3.9+
  • geopandas >= 0.14
  • matplotlib >= 3.8
  • numpy >= 1.24
  • Pillow >= 10.0
  • pyproj >= 3.6
  • shapely >= 2.0

License

MIT

Credits

Developed by Lumielle / OpenClaw Agent Data: historical-basemaps (CC BY 4.0)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

87.43%
按下载量换算1,035

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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