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🛠️ ローカル場所

local-places

Google Places APIを介して、レストランやカフェなどの場所をローカル環境で検索するためのSkillです。

⚡ ⏱ 障害ポストモーテム 1日 → 1時間

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Search for places (restaurants, cafes, etc.) via Google Places API proxy on localhost.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

Google Places APIを介して、レストランやカフェなどの場所をローカル環境で検索するためのSkillです。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⬇ このSkillをダウンロード(.skill) 元のソースを見る ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Local Places を使って、最小構成のサンプルコードを示して
  • › Local Places の主な使い方と注意点を教えて
  • › Local Places を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

📍 Local Places

Find places, Go fast

Search for nearby places using a local Google Places API proxy. Two-step flow: resolve location first, then search.

Setup

cd {baseDir}
echo "GOOGLE_PLACES_API_KEY=your-key" > .env
uv venv && uv pip install -e ".[dev]"
uv run --env-file .env uvicorn local_places.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000

Requires GOOGLE_PLACES_API_KEY in .env or environment.

Quick Start

  1. Check server: curl http://127.0.0.1:8000/ping

  2. Resolve location:

    curl -X POST http://127.0.0.1:8000/locations/resolve \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"location_text": "Soho, London", "limit": 5}'

  3. Search places:

    curl -X POST http://127.0.0.1:8000/places/search \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
 "query": "coffee shop",
 "location_bias": {"lat": 51.5137, "lng": -0.1366, "radius_m": 1000},
 "filters": {"open_now": true, "min_rating": 4.0},
 "limit": 10
}'

  4. Get details:

    curl http://127.0.0.1:8000/places/{place_id}

Conversation Flow

  1. If user says "near me" or gives vague location → resolve it first
  2. If multiple results → show numbered list, ask user to pick
  3. Ask for preferences: type, open now, rating, price level
  4. Search with location_bias from chosen location
  5. Present results with name, rating, address, open status
  6. Offer to fetch details or refine search

Filter Constraints

  • filters.types: exactly ONE type (e.g., "restaurant", "cafe", "gym")
  • filters.price_levels: integers 0-4 (0=free, 4=very expensive)
  • filters.min_rating: 0-5 in 0.5 increments
  • filters.open_now: boolean
  • limit: 1-20 for search, 1-10 for resolve
  • location_bias.radius_m: must be > 0

Response Format

{
  "results": [
    {
      "place_id": "ChIJ...",
      "name": "Coffee Shop",
      "address": "123 Main St",
      "location": {"lat": 51.5, "lng": -0.1},
      "rating": 4.6,
      "price_level": 2,
      "types": ["cafe", "food"],
      "open_now": true
    }
  ],
  "next_page_token": "..." 
}

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