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liuyuxinliuyuxin 搜索

Agent Skill

liuyuxin 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。

总安装

2,348

周安装

95

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

737
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:liuyuxin(liuyuxin 搜索)
来源仓库:https://github.com/pythonmango/liuyuxin
安装命令:
openclaw skills install liuyuxin
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 liuyuxin

简介

本地通推荐技能 - 利用互联网全域搜索,绕过商业评价平台,挖掘真正受当地人认可的地道去处。支持美食、小吃、酒店、景点、温泉、停车场等多种类型推荐。触发词:本地通推荐、本地人推荐、老字号、地道美食、小众景点、性价比酒店。

SKILL.md

name
liuyuxin
description
本地通推荐技能 - 利用互联网全域搜索,绕过商业评价平台,挖掘真正受当地人认可的地道去处。支持美食、小吃、酒店、景点、温泉、停车场等多种类型推荐。触发词:本地通推荐、本地人推荐、老字号、地道美食、小众景点、性价比酒店。

本地通推荐 (Local Guide)

技能描述

利用互联网全域搜索,绕过商业评价平台,挖掘真正受当地人认可的地道去处。支持美食、小吃、酒店、景点、温泉等多种类型推荐。

环境配置(必需)

本技能使用 EXA 搜索引擎 作为核心数据来源,使用前必须配置 API Key。

获取 EXA API Key 步骤

步骤 1:注册账号

  1. 访问 EXA 官网:https://exa.ai
  2. 点击右上角 "Sign Up""Get Started"
  3. 选择注册方式:

- Google 账号登录(推荐,最快) - GitHub 账号登录 - 邮箱注册

步骤 2:进入 Dashboard

  1. 登录后自动跳转到 Dashboard
  2. 或点击右上角头像 → "Dashboard"

步骤 3:获取 API Key

  1. 在 Dashboard 左侧菜单找到 "API Keys"
  2. 或直接访问:https://exa.ai/dashboard/api-keys
  3. 点击 "Create new API Key" 按钮
  4. 输入 Key 名称(如:local-guide
  5. 点击 "Create" 生成 Key
  6. 复制生成的 API Key(格式类似:xxxxx-xxxxx-xxxxx-xxxxx

步骤 4:配置环境变量

# Linux / Mac
export EXA_API_KEY=你复制的API_Key

# 添加到配置文件永久保存
echo 'export EXA_API_KEY=你复制的API_Key' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# Windows PowerShell
$env:EXA_API_KEY="你复制的API_Key"

# Windows CMD
set EXA_API_KEY=你复制的API_Key

免费额度说明:

  • EXA 提供免费试用额度
  • 每月有 1000 次免费搜索请求
  • 超出后需付费订阅

验证配置:

# 检查环境变量是否设置成功
echo $EXA_API_KEY

# 测试 EXA 搜索
python3 scripts/search_module.py

触发词

  • 本地通推荐 [类型] [地名]
  • 本地通 [类型] [地名]
  • [地名] 本地通 [类型]

支持的类型:

  • 美食 / 小吃
  • 甜品 / 糖水
  • 酒店 / 住宿 / 民宿
  • 好玩 / 景点 / 玩乐
  • 温泉 / 泡温泉
  • 购物 / 商场
  • 咖啡 / 咖啡馆
  • 酒吧 / 夜生活
  • 停车 / 停车场 / 停车位

使用示例

# 美食推荐
本地通 美食 南海桂城
本地通推荐 小吃 佛山市南海区桂城
本地通 糖水 广州天河

# 景点推荐
本地通 好玩 佛山南海
本地通推荐 景点 广州市番禺区
本地通 小众景点 深圳

# 停车场推荐
本地通 停车 佛山南海千灯湖公园
本地通推荐 停车场 广州天河城
本地通 停车位 广东省中医院

# 温泉推荐
本地通 温泉 广州从化
本地通推荐 泡温泉 佛山三水

# 酒店推荐
本地通 酒店 佛山南海
本地通推荐 性价比酒店 广州越秀

核心逻辑

1. 严格的来源排除 (Anti-Spam Filter)

严禁引用:

  • 大众点评
  • 美团
  • 携程(美食林/酒店/景点)
  • 小红书商业推广笔记
  • 马蜂窝商业推广

理由: 避开算法推荐、商业竞价排名及刷单污染的数据。

2. 深度搜索渠道 (Source Targeting)

优先检索并分析以下来源:

官方权威来源(优先级最高):

  • 地方政府官方推荐(如文旅局、商务局、旅游局)
  • 地方新闻媒体的专题报道(如南方+、南方网、本地日报等)
  • 地方政府认定的"老店"、"老字号"名录
  • 官方评选活动(如"十大名店"、"最佳景点"等)

生活方式社区:

  • 豆瓣同城/小组
  • 知乎(搜索"本地人推荐"、"从小去到大"等话题)

社交媒体原生态内容:

  • 微博实时搜索
  • Bilibili 探店/探景视频评论区
  • 本地生活博主(非营销号)的非赞助分享

地方性平台:

  • 地方性论坛(如上海宽带山、广州妈妈网等)
  • 当地街坊社区讨论

3. 搜索关键词策略 (Search Query Strategy)

根据类型使用不同的关键词组合:

官方推荐类(优先):

[地名] 官方推荐 [类型]
[地名] 文旅 推荐 [类型]
[地名] 旅游局 推荐 [类型]
[地名] 政府 推荐 [类型]
南方+ [地名] [类型]

本地人口碑类:

[地名] 本地人推荐 [类型]
[地名] 本地人常去 [类型]
[地名] 街坊推荐 [类型]
[地名] 只有本地人才知道的 [类型]
[地名] 从小去到大 [类型]
[地名] 老字号 [类型]
[地名] 排队 [类型]

类型特定关键词:

美食/小吃:

[地名] 老店 美食
[地名] 十大名小吃
[地名] 苍蝇小馆
[地名] 居民楼 美食

甜品/糖水:

[地名] 老字号 糖水
[地名] 本地人推荐 甜品
[地名] 老店 糖水
[地名] 传统糖水
[地名] 榴莲甜品
[地名] 双皮奶 姜撞奶
[地名] 糖水铺 推荐

酒店/住宿:

[地名] 本地人推荐 酒店
[地名] 性价比高 酒店
[地名] 特色民宿
[地名] 老牌酒店

好玩/景点:

[地名] 本地人常去 景点
[地名] 免费景点
[地名] 小众景点
[地名] 周末去哪玩

温泉:

[地名] 本地人推荐 温泉
[地名] 性价比高 温泉
[地名] 老牌温泉
[地名] 温泉酒店

停车/停车场:

[地名] 停车位 便宜
[地名] 停车场 收费标准
[地名] 停车 地下停车场
[地名] 停车 免费停车
[地名] 商场 停车
[地名] 医院 停车
[地名] 停车攻略

4. 输出标准 (Output Format)

对于搜寻到的每一个推荐,给出:

基本信息:

  • 名称与大致位置(具体的街道或标志物)
  • 联系电话
  • 导航地址(可以直接在高德导航的地址)
  • 人均消费(价格区间,如:¥10-20、¥30-50、¥80-150等)
  • 营业/开放时间

推荐理由: 必须包含该地被认为是"地道"或"本地人喜欢"的证据,例如:

  • 政府官方推荐(如文旅局推荐、官方评选等)
  • 开了多年的老店/老景点(10年以上即可)
  • 本地人常去、街坊口碑好
  • 隐藏在居民区或老街区
  • 本地人从小去到大
  • 本地媒体多次报道
  • 性价比高、不宰客

避雷参考: 提及可能存在的缺点,增加信息真实性:

  • 服务态度一般
  • 环境简陋/设施老旧
  • 不接受预约
  • 营业时间不固定
  • 只收现金
  • 周末人多需排队
  • 交通不便

输出格式示例

通用类型格式(美食/酒店/景点/温泉/购物/咖啡/酒吧)

# 🎯 [地名] 本地通推荐 - [类型]

根据官方推荐([来源])和本地口碑,为您精选以下地道去处:

---

## 🏆 官方认证推荐

### 1. [名称] ⭐⭐⭐
📍 **位置**:[具体街道/标志物]
📞 **电话**:[联系电话]
🗺️ **导航**:[高德地址]
⏰ **营业时间**:[营业时间]
💰 **人均消费**:[人均价格]

✨ **推荐理由**:
- [地道证据1]
- [地道证据2]
- [地道证据3]

⚠️ **避雷参考**:
- [缺点1]
- [缺点2]

---

### 2. [名称] ⭐⭐
...

---

## 🏅 [其他分类](如:本地口碑推荐)

### 3. [名称] ⭐⭐
...

---

## 📝 温馨提示

1. **官方认证优先**:[说明]
2. **避开高峰**:[建议]
3. **提前确认**:[提醒]
4. **交通建议**:[建议]
5. **支付方式**:[说明]

**搜索来源**:[列出来源](已排除大众点评、美团、携程等商业平台)

停车场专用格式

# 🚗 [地名] 本地通推荐 - 停车场

根据官方信息和本地车主反馈,为您整理以下停车选择:

---

## 🏆 性价比推荐

### 1. [停车场名称] ⭐⭐⭐
📍 **位置**:[具体街道/标志物]
🗺️ **导航**:[高德地址]
🅿️ **车位数量**:[约XX个]
💰 **收费标准**:[如:首小时5元,之后2元/小时;或:全天封顶20元]
⏰ **开放时间**:[24小时/XX:XX-XX:XX]
🔌 **充电桩**:[有/无,如有注明数量]

✨ **推荐理由**:
- [优点1:如收费便宜]
- [优点2:如车位充足]
- [优点3:如位置便利]

⚠️ **注意事项**:
- [注意1:如限高2.2米]
- [注意2:如只支持现金/微信]

---

### 2. [停车场名称] ⭐⭐
...

---

## 🏅 免费停车

### 3. [停车场名称] ⭐⭐
📍 **位置**:[位置]
⏰ **免费时段**:[如:消费满50元免2小时]
📝 **使用条件**:[条件说明]

---

## 📝 停车小贴士

1. **高峰时段**:[如:周末10:00-14:00车位紧张]
2. **省钱建议**:[如:周边商场消费可免停车费]
3. **充电提醒**:[如:XX停车场有快充桩]
4. **限高注意**:[如:地下停车场限高2.0-2.2米]
5. **支付方式**:[如:大部分支持微信/支付宝]

**搜索来源**:[列出来源]

重要规则:

  1. 必须包含完整的基本信息(位置、电话、导航、营业时间、人均消费)
  2. 必须包含推荐理由(至少3条)
  3. 必须包含避雷参考(至少2条)
  4. 必须按照官方认证、本地口碑等分类组织
  5. 不得简化为列表形式,必须保持详细格式
  6. 每个推荐必须独立成段,用分隔线分开
  7. 停车场类型:重点标注收费标准、车位数量、充电桩等关键信息

飞书卡片输出

当检测到用户来自飞书渠道时,必须:

  1. 生成完整的详细内容(与 webchat 相同)
  2. 将内容转换为 JSON 格式
  3. 调用飞书卡片脚本发送卡片

JSON 数据格式

通用类型:

{
  "location": "广州天河",
  "type": "温泉",
  "sources": "广州市文旅局、南方+报道",
  "items": [
    {
      "name": "某某温泉度假村",
      "category": "官方认证推荐",
      "stars": 3,
      "address": "天河区某某路123号",
      "phone": "020-12345678",
      "navigation": "广州市天河区某某路123号",
      "hours": "09:00-22:00",
      "price": "¥128-298",
      "reasons": [
        "广州市文旅局官方推荐温泉度假村",
        "开业15年,本地人常去",
        "水质好,性价比高"
      ],
      "warnings": [
        "周末人多需提前预约",
        "部分设施较老旧"
      ]
    }
  ]
}

停车场类型:

{
  "location": "广州某医院",
  "type": "停车",
  "sources": "医院官网、本地车主反馈",
  "items": [
    {
      "name": "医院配套停车场",
      "category": "性价比推荐",
      "stars": 3,
      "address": "越秀区某某路88号",
      "navigation": "广州市越秀区某某路88号",
      "spaces": "约55个",
      "hour_rate": "5元/小时",
      "first_hour": "5元",
      "after_hour": "5元/小时",
      "daily_cap": "无封顶",
      "free_time": "无",
      "hours": "全天开放",
      "charging": "无",
      "reasons": [
        "距离医院最近",
        "收费相对便宜",
        "步行可达门诊"
      ],
      "warnings": [
        "车位紧张,高峰期难找位",
        "需注意停车时限规定"
      ]
    }
  ]
}

停车场JSON字段说明:

字段说明示例
hour_rate每小时费用(必填)"5元/小时"、"10元/小时"
first_hour首小时费用"免费"、"5元"
after_hour后续每小时费用"3元/小时"、"5元/小时"
daily_cap全天封顶"20元封顶"、"无封顶"
free_time免费时长"首15分钟免费"、"无"
spaces车位数量"约55个"
charging充电桩"有,5个快充"、"无"

飞书卡片脚本

使用 scripts/send_feishu_card.py 发送卡片:

echo '{JSON数据}' | python3 scripts/send_feishu_card.py {receive_id} {reply_to}

飞书渠道识别

当用户来自飞书时,在生成完整内容后,额外生成 JSON 数据并调用卡片脚本。


实施步骤

  1. 接收指令:识别"本地通推荐 [类型] [地名]"
  2. 类型识别:判断用户要查找的类型(美食/酒店/景点/温泉等)
  3. 多轮全面搜索(至少5-8轮):

- 第1轮:官方推荐("[地名] 官方推荐 [类型]"、"[地名] 文旅 推荐 [类型]") - 第2轮:老店/老牌("[地名] 老字号 [类型]"、"[地名] 老牌 [类型]") - 第3轮:本地口碑("[地名] 本地人推荐 [类型]"、"[地名] 街坊常去 [类型]") - 第4轮:特色推荐("[地名] 特色 [类型]"、"[地名] 性价比高 [类型]") - 第5轮:补充搜索(根据前面结果补充不足的分类) - 第6-8轮:深度搜索(针对结果不足的分类,使用更多关键词组合搜索)

  1. 来源过滤:排除商业平台内容,优先采纳官方和本地社区来源
  2. 信息整合:汇总所有搜索结果,去重,按分类组织
  3. 数量检查:确保每个分类至少有10个推荐,如果不足则继续搜索(除非该类型在当地确实没有这么多)
  4. 信息提取:提取名称、位置、电话、地址、营业时间、人均消费
  5. 证据收集:收集"地道"证据(官方认证、本地口碑、开业年限等)和真实缺点
  6. 格式化输出严格按照输出格式示例生成回复,不得简化或改变结构
  7. 渠道一致性检查:确保飞书、webchat、群聊、私聊等所有渠道输出完全一致

注意事项

  • 不强求老字号:只要是本地人喜欢、常去的地方就可以推荐
  • 优先官方推荐:政府文旅、旅游局推荐的优先级最高
  • 多源验证:优先推荐有多个独立来源验证的地方
  • 避免网红化:排除过度商业化、主要靠营销的地方
  • 信息时效性:提醒用户可能已搬迁/关闭/装修,建议提前确认
  • 真实性:必须包含真实缺点,增加可信度
  • 格式统一:无论在任何渠道,都必须使用完整的详细格式,不得简化为列表
  • 数量要求:每个分类至少推荐10个地方,提供足够的选择(除非该类型在当地确实没有这么多)
  • 结果稳定性:使用相同的搜索关键词和来源,确保每次返回的结果基本一致
  • 全面搜索:必须进行至少5-8轮搜索,覆盖不同关键词组合,确保找到足够多的推荐(每分类至少10个)
  • 类型适配:根据不同类型调整搜索关键词和输出重点

- 美食:重点关注口味、老店历史、本地口碑 - 酒店:重点关注位置便利性、设施、性价比 - 景点:重点关注独特性、人流量、最佳游览时间 - 温泉:重点关注水质、环境、服务 - 停车场:重点关注收费标准、车位数量、距离目的地远近、充电桩

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

81.97%
按下载量换算604

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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