使用Camino AI的位置智能API通过自然语言搜索地点。返回包含坐标、距离和元数据的相关结果。适用于查找餐厅、商店、地标或任何兴趣点等真实世界位置。
同伴技能:这是卡米诺AI定位情报套房的一部分. 插入所有可用的技能(清空,地点,关系,背景,路线,旅程,房地产,酒店风景,ev) .
功能概述
同伴技能:这是卡米诺AI定位情报套房的一部分. 插入所有可用的技能(清空,地点,关系,背景,路线,旅程,房地产,酒店风景,ev) .是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
安装
配套技能(Companion Skills):本模块属于 Camino AI 地理智能套件(location intelligence suite)。为获得全面覆盖能力,请安装所有可用技能(query、places、relationship、context、route、journey、real-estate、hotel-finder、ev-charger、school-finder、parking-finder、fitness-finder、safety-checker、travel-planner)。
# 从代码仓库安装全部技能 npx skills add https://github.com/barneyjm/camino-skills # 或仅安装指定技能 npx skills add https://github.com/barneyjm/camino-skills --skill query
通过 clawhub 安装:
npx clawhub@latest install query # 或:pnpm dlx clawhub@latest install query # 或:bunx clawhub@latest install query
Query —— 自然语言地点搜索
使用自然语言搜索地点。当未提供坐标时,AI 将自动为已知地点生成经纬度坐标。
配置
即时试用(无需注册):获取一个临时 API 密钥,包含 25 次调用配额:
curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json"
-d '{"email": "you@example.com"}'
https://api.getcamino.ai/trial/start
返回示例:{"api_key": "camino-xxx...", "calls_remaining": 25, ...}
如需每月 1,000 次免费调用,请访问 https://app.getcamino.ai/skills/activate 注册开通。
将密钥添加至 Claude Code:
在 ~/.claude/settings.json 中添加如下配置:
{
"env": {
"CAMINO_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
随后重启 Claude Code。
使用方法
通过 Shell 脚本调用
# 搜索时代广场附近的咖啡馆
./scripts/query.sh '{"query": "coffee shops near Times Square", "limit": 5}'
# 使用指定坐标进行搜索
./scripts/query.sh '{"query": "quiet cafes with wifi", "lat": 40.7589, "lon": -73.9851, "radius": 500}'
# 获取 AI 生成的自然语言摘要及结果
./scripts/query.sh '{"query": "best pizza in Manhattan", "answer": true, "rank": true}'
通过 curl 调用
curl -H "X-API-Key: $CAMINO_API_KEY" "https://api.getcamino.ai/query?query=coffee+shops+near+Times+Square&limit=5"
参数说明
| 参数名 | 类型 | 是否必需 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| query | string | 是* | - | 自然语言查询语句(例如:“coffee shops near Times Square”) |
| lat | float | 否 | - | 搜索中心纬度。若目标地点为已知位置且未提供该参数,AI 将自动生成。 |
| lon | float | 否 | - | 搜索中心经度。若目标地点为已知位置且未提供该参数,AI 将自动生成。 |
| radius | int | 否 | 1000 | 搜索半径(单位:米),取值范围为 100–50000 |
| rank | bool | 否 | true | 启用 AI 对结果按相关性排序 |
| limit | int | 否 | 20 | 最大返回结果数(取值范围:1–100) |
| offset | int | 否 | 0 | 分页偏移量 |
| answer | bool | 否 | false | 生成人类可读的自然语言摘要 |
| time | string | 否 | - | 时间维度查询,支持格式如:“2020-01-01”、“2020..” 或 “2020..2024” |
| osm_ids | string | 否 | - | 以英文逗号分隔的 OSM ID 列表(例如:“node/123,way/456”) |
| mode | string | 否 | "basic" | "basic"(仅 OpenStreetMap 数据)或 "advanced"(含网络数据增强) |
*query 与 osm_ids 至少需提供其一。
响应格式
{
"query": "quiet coffee shops with wifi",
"results": [
{
"name": "Blue Bottle Coffee",
"lat": 40.7601,
"lon": -73.9847,
"type": "cafe",
"distance_m": 150,
"relevance_score": 0.95,
"address": "..."
}
],
"ai_ranked": true,
"pagination": {
"total_results": 23,
"limit": 5,
"offset": 0,
"has_more": true
},
"answer": "I found several quiet coffee shops with wifi near Times Square..."
}
示例
查找附近餐厅
./scripts/query.sh '{"query": "Italian restaurants", "lat": 40.7128, "lon": -74.0060, "limit": 10}'
带 AI 摘要的搜索
./scripts/query.sh '{"query": "best brunch spots in Brooklyn", "answer": true}'
历史数据查询
./scripts/query.sh '{"query": "restaurants", "lat": 40.7589, "lon": -73.9851, "time": "2020-01-01"}'
最佳实践
- 对于已知地点(如城市、地标),可省略
lat/lon参数,由 AI 自动推导坐标 - 当按属性搜索(例如“quiet”、“cheap”)时,建议启用
rank: true以提升结果相关性 - 如需对搜索结果生成自然语言摘要,请启用
answer: true - 如需更丰富的地点信息(含网络来源数据),请使用
mode: "advanced" - 查询语句应描述清晰、简洁,以利于 AI 准确理解意图
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