大家好，我是小悟。

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Github：https://github.com/wukongmazi/store-site-analysis
Clawhub：https://clawhub.ai/wukongmazi/store-site-analysis

基于 高德开放平台 的 AI 商铺选址分析工具，让 AI Agent 一句话帮你做开店选址评估与多地址对比决策。

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✨ 功能亮点

功能	说明
🌍 地址智能解析	自然语言地址 → 精确经纬度坐标
🔍 竞品雷达	自动搜索周边同类型店铺，数量 + 距离 + 名称一目了然
🏠 配套评估	周边小区、地铁站、学校、商场、写字楼分布分析
🚦 交通态势	接入高德实时交通状态 API，评估区域通行能力
📊 业态分类统计	按 POI 类型自动归类竞品（餐饮/零售/服务等）
🗺️ 交互式热力图	自动生成含竞品/配套/选址点的高德地图可视化 HTML
🆚 多地址对比	2~5 个地址并行分析，雷达图 + 柱状图 + 数据表 + 聚合地图
📈 综合评分排名	5 维度加权评分，AI 给出推荐结论

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🚀 快速开始

安装

# ClawHub 安装
clawhub install wukongmazi/store-site-analysis

# 或 OpenClaw
openclaw skills install store-site-analysis

# 或 提示词
帮我安装clawhub上面的store-site-analysis这个skill

配置高德 Key

# 获取 Key：https://lbs.amap.com/api/
export AMAP_KEY="你的高德Web服务API_Key"

# （可选）如需 JS 热力图，可单独配置 JS API Key
export AMAP_JS_KEY="你的高德JS_API_Key"

获取 Key 步骤：注册高德开放平台 → 控制台 → 应用管理 → 新建应用 → 添加 Key（勾选 Web 服务 + Web 端 JS API）

使用

直接在对话中对 AI 说：

单地址分析：

“帮我在厦门市思明区中山路分析开一家奶茶店的选址情况”

“我在杭州市西湖区文三路想开便利店，帮我看看周边竞品”

“评估一下深圳市南山区科技园开健身房的条件”

多地址对比：

“帮我在厦门中山路、SM城市广场、湖滨南路三个地方对比开奶茶店哪个更好”

“北京国贸、望京、三里屯，哪个适合开健身房？帮我做个对比”

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📋 使用示例

单地址分析

输入：

帮我在上海市黄浦区南京东路分析开一家咖啡厅的选址情况，搜索半径 1500 米

AI 输出：

📍 选址分析报告 — 上海市黄浦区南京东路

📌 基础信息
- 行政区：黄浦区 · 南京东路街道
- 坐标：121.4737, 31.2355
- 分析半径：1500m

🔴 竞品分析
- 同类竞品总数：18 家
- 业态分布：咖啡厅(8) | 奶茶店(6) | 甜品店(4)
- 最近竞品：星巴克（距目标 120m）

🔵 配套设施
- 周边配套总数：32 个
- 住宅小区：12 个 | 地铁站：4 个 | 商场：3 个 | 写字楼：8 个

🚦 交通状况
- 区域交通状态：畅通（评分 3/5）

📊 综合评估
✅ 优势：人流量极大，地铁直达，商业氛围浓厚
⚠️ 风险：竞品密度高，租金成本可能偏高
💡 建议：适合品牌差异化定位，建议选择有独立出入口的铺位

🗺️ 热力图已生成：/tmp/store-site-analysis/上海南京东路_heatmap.html

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多地址对比

输入：

帮我在以下三个地方对比开奶茶店哪个更好：
1. 厦门中山路
2. 厦门SM城市广场
3. 厦门湖滨南路

AI 输出：

📊 多地址选址对比分析（奶茶店）

🏆 综合推荐排名：
🥇 厦门市思明区·中华街道（中山路） — 78分
🥈 厦门市湖里区·江头街道（SM城市广场） — 72分
🥉 厦门市思明区·筼筜街道（湖滨南路） — 65分

📡 维度对比：
- 中山路：竞品适中(70分)、配套丰富(85分)、交通优(90分)、商业活跃(80分)、居住潜力(65分)
- SM城市广场：竞品密集(55分)、配套极丰富(95分)、交通良(75分)、商业最活跃(95分)、居住一般(60分)
- 湖滨南路：竞品少(85分)、配套一般(60分)、交通良(70分)、商业偏弱(50分)、居住最强(80分)

💡 推荐结论：
- 🥇 中山路：旅游人流+地铁直达+商业成熟，综合最优，适合品牌旗舰店
- 🥈 SM城市广场：商场内人流量大但竞品密集，适合差异化产品入驻
- 🥉 湖滨南路：竞品少+居住密度高，适合社区型平价奶茶店

🗺️ 对比可视化已生成：/tmp/store-site-analysis/厦门中山路_vs_SM城市广场_vs_湖滨南路_compare.html

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⚙️ 参数说明

单地址分析参数

参数	类型	默认值	说明
address	string	必填	目标地址
business_keyword	string	“奶茶店|咖啡厅|小吃快餐|便利店”	竞品关键词
business_type	string	“”	POI 分类编码（精确匹配）
radius	number	1000	搜索半径（米）
output_dir	string	“/tmp/store-site-analysis”	热力图输出目录

多地址对比参数

参数	类型	默认值	说明
addresses	string[]	必填	地址数组（2~5 个）
business_keyword	string	“奶茶店|咖啡厅|小吃快餐|便利店”	竞品关键词
radius	number	1000	搜索半径（米）

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📊 评分维度说明

维度	权重	评分逻辑
🔴 竞品密度	25%	周边同类店铺越少，得分越高（100 - 竞品数 × 5）
🔵 配套丰富度	20%	周边设施总数（设施数 × 3，上限 100）
🚦 交通便捷度	20%	地铁站数 × 25 + 交通畅通加分 20
🏢 商业活跃度	20%	商场 + 写字楼数量 × 15
🏠 居住潜力	15%	住宅小区数量 × 8

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📁 项目结构

store-site-analysis/
├── skill.json              # Skill 元信息
├── SKILL.md                # Agent 触发说明（单地址 + 对比模式）
├── README.md               # 使用文档
├── index.js                # 核心逻辑（单地址分析 + 多地址对比）
├── heatmap_template.html   # 单地址热力图 HTML 模板
├── compare_template.html   # 多地址对比可视化模板
├── package.json            # 依赖声明
└── .env.example            # 环境变量模板

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🔑 获取高德 API Key

1. 访问 高德开放平台
2. 注册/登录 → 控制台 → 应用管理 → 新建应用
3. 添加 Key → 勾选「Web 服务」和「Web 端 JS API」
4. 复制 Key 配置到环境变量

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🛠️ 开发调试

cd store-site-analysis
npm install
export AMAP_KEY="your_key"
clawhub dev

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Clawhub：https://clawhub.ai/wukongmazi/store-site-analysis

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我手中的金箍棒，上能通天，下能探海