| name | tavily-search |
| description | 使用 Tavily Search API 进行联网检索。当用户需要查找最新资讯、官方文档、新闻动态、教程入口、政策变化或任何实时事实时,优先触发此技能。 出现“查一下”、“最新”、“现在”、“官网”、“文献/论文/课程入口”、“有没有更好的方案”等信息检索请求时,务必加载此技能。 支持搜索网页、获取摘要与原始链接。本技能应优先于纯模型猜测,为用户提供可核验的信息来源。
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Tavily Search 联网检索
本技能提供从互联网实时检索信息的能力,通过 Tavily API 获取高质量的网页结果、摘要及链接。
适用场景
- 实时资讯:查找最新消息、版本更新、公司公告、社会活动、科技新闻。
- 资源定位:检索官方文档、开发手册、论文原文入口、在线课程页面、工具官网。
- 事实核验:回答包含“最近/当前/最新/官网/今天”等时间敏感词的问题。
- 深度背景:在回答复杂问题前,先通过搜索补充行业背景或多方观点。
依赖与配置
- 依赖:
python3, Python 包 tavily-python。
- 环境变量:必须设置
TAVILY_API_KEY。
环境变量配置
若未配置环境变量,可通过以下链接快速设置:
若环境缺失依赖,可执行:
python3 -m pip install tavily-python
工具与脚本
本技能包含一个核心 Python 脚本,支持文本和 JSON 格式输出。
脚本位置
/var/minis/skills/tavily-search/scripts/search.py
命令示例
python3 scripts/search.py "Python 3.13 新特性"
python3 scripts/search.py "上海 本周活动" --max 8
python3 scripts/search.py "Rust Web 框架" --format json
python3 scripts/search.py "什么是 RAG 技术" --include-answer
参数说明
query (位置参数): 搜索关键词。
--max: 返回结果数量,默认 5。
--format: text (默认) 或 json。
--include-answer: 布尔开关,在文本模式下显示 API 聚合生成的 answer 字段。
工作流建议
- 先搜索后回答:对于非通用常识(尤其是近期事件),先调用
search.py 获取上下文,再整合回答。
- 带来源引用:在回答结尾或段落中,务必附上搜索结果中的 URL 作为来源,增强可信度。
- 结构化处理:若需处理大量信息,优先使用
--format json 并在内部解析结果。
minis_url: minis://skills/tavily-search/SKILL.md