| name | web-search |
| description | 通过 inference.sh CLI 进行 Web 搜索和内容提取，支持 Tavily 和 Exa。功能：AI 搜索、内容提取、直接回答、研究。用于：研究、RAG 管道、事实核查、内容聚合、agents。触发词：web search、tavily、exa、search api、content extraction、research、internet search、ai search、search assistant、web scraping、rag。 |
Web 搜索与提取
通过 inference.sh CLI 进行 Web 搜索和内容提取。
前置条件
需要 inference.sh CLI (infsh)。安装说明
infsh login
可用应用
Tavily
| 应用 | App ID | 说明 |
|---|
| Search Assistant | tavily/search-assistant | AI 驱动的搜索和回答 |
| Extract | tavily/extract | 从 URL 提取内容 |
Exa
| 应用 | App ID | 说明 |
|---|
| Search | exa/search | 智能 Web 搜索 |
| Answer | exa/answer | 直接的事实回答 |
| Extract | exa/extract | 提取和分析 Web 内容 |
示例
Tavily 搜索
infsh app run tavily/search-assistant --input '{"query": "2024年最新AI发展"}'
返回 AI 生成的答案，带来源和图片。
Tavily 提取
infsh app run tavily/extract --input '{"urls": ["https://example.com/article1"]}'
从多个 URL 提取干净的文本和图片。
Exa 搜索
infsh app run exa/search --input '{"query": "机器学习框架对比"}'
返回带上下文的高度相关内容链接。
Exa 回答
infsh app run exa/answer --input '{"question": "东京的人口是多少？"}'
返回直接的事实答案。
工作流：研究 + LLM
infsh app run tavily/search-assistant --input '{"query": "量子计算最新进展"}' > search_results.json
infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{"prompt": "基于这个研究，总结关键趋势: <search-results>"}'
工作流：提取 + 总结
infsh app run tavily/extract --input '{"urls": ["https://example.com/long-article"]}' > content.json
infsh app run openrouter/claude-haiku-45 --input '{"prompt": "用3个要点总结这篇文章: <content>"}'
使用场景
- 研究: 收集任何主题的信息
- RAG: 检索增强生成
- 事实核查: 用来源验证声明
- 内容聚合: 从多个来源收集数据
- Agents: 构建有研究能力的 AI agents
相关资源
cp -r inference-sh/skills "$HOME/.claude/skills/"
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文档
