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search-router

基于 opencli 的智能搜索路由器，根据话题和场景将查询路由到最佳搜索源。当用户需要从网络获取信息时务必使用此技能——包括但不限于：查资料、搜新闻、找帖子、比价格、搜职位、查论文、搜视频、搜天气、查股价、找商品。即使用户没有明确说"用 opencli 搜索"，只要需要网络信息就加载此技能。

تشغيل في Manus

نظرة عامة

أمر التثبيت

npx skills add https://github.com/CNife/skills --skill search-router

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المصدر

CNife/skills

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آخر تحديث٢٨ مايو ٢٠٢٦ في ٠٧:١٥

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2 ملفات

SKILL.md

readonly

name

search-router

description

搜索路由器

根据话题和场景，将查询路由到最佳的 opencli 搜索源。核心原则：每次搜索前先想清楚为什么搜、搜什么、去哪搜。

工作流

步骤 1：判断是否需要搜索

收到用户问题后，先问自己：

这个问题能用已有对话中的搜索结果回答吗？
这个问题是常识/静态知识，不需要搜索吗？
这个问题需要实时/最新/来自特定平台的信息吗？

只有信息确实不足时才启动搜索。如果已有信息足够，直接回答。

判断完成后，如果确定需要搜索，输出一行决策：

🔍 需要搜索：<一句话说明为什么已有信息不足>

如果不需要搜索，直接回答用户。

步骤 2：选源

根据用户问题和场景选择搜索源。参考 references/sources.md 中的分类站点表，按以下优先级：

用户明确指定了网站/平台 → 直接用该站点
用户没有指定，属于通用问题 → 从 AI 源（grok / doubao / gemini）中选一个，按语言和语境判断：
- 中文语境、国内热点、生活方式 → doubao
- 英文实时讨论、Twitter/X 语境、热点追踪 → grok
- 全球网页、英文资料、背景综述 → gemini
AI 源返回不足，需要原始数据/权威来源/垂直结果 → 从 references/sources.md 中找 1-2 个专用源

不要一开始就并行跑多个 AI 源。先选一个，不够再补。

步骤 3：检查站点可用性

选定站点后，不要假设它可用。分两步验证：

第一步：确认站点存在。 如果对这个站点不熟悉，运行紧凑的站点列表命令，一次拿到所有可用站点名：

opencli list -f json | python3 -c "import json,sys; print(', '.join(sorted(set(c['site'] for c in json.load(sys.stdin)))))"

如果确定目标站点在常用列表中（如 grok、gemini、doubao），可以跳过这一步，直接验证子命令。

第二步：查看子命令。 运行：

opencli <site> -h

如果还需要了解具体子命令的参数和输出列，再运行：

opencli <site> <command> -h

命令签名和参数以 -h 实时输出为准，不要在技能文档里硬编码。

如果站点不可用，记录跳过原因，回退到同类其他站点或 AI 源。

步骤 4：构造查询词

不要只丢一个关键词。按以下结构构造查询：

<主题> + <目标> + <限定条件>

主题：要查的对象、事件、产品、人物、技术名词
目标：想要什么结果——总结、对比、原因、趋势、推荐、原始数据
限定条件：语言、地区、时间范围、平台范围、输出要求

示例：

❌ Rust 新特性
✅ Rust 2026年最新稳定版有哪些主要新特性，简洁汇总

AI 源查询模板：

场景	模板
热点/新闻	`<事件> + 最新进展 + <时间范围> + <地区/平台>`
对比/推荐	`<对象A> vs <对象B> + <关注维度> + <人群/预算/用途>`
中文社区	`<主题> + 中文讨论里主要观点 + <时间范围>`
全球资料	`<主题> + overview/background + with sources`
求职	`<岗位> + <城市/国家> + market trends/hiring + <时间范围>`
购物	`<商品> + reviews/price/value + <地区/预算>`

步骤 5：执行搜索并记录理由

执行搜索命令。每次搜索前，输出一行理由：

🔍 使用 <site> 搜索 "<query>"，因为 <理由>

理由必须具体说明为什么选这个站点、为什么已有信息不足以回答当前问题。

搜索次数约束（软性）：

每条用户消息，AI 源最多搜 1 次——选一个最合适的，搜一次拿到初步答案
如果 AI 源结果不够，最多再补 1-2 个专用源
不要对同一条用户消息反复搜索同一个站点
如果搜索失败（报错、超时、需要登录），不要无脑重试——记录失败原因，换一个同类站点或直接说明缺口

步骤 6：结果评估与补充

搜索完成后评估结果：

足够 → 基于结果回答用户
不足 → 说明缺口，补 1-2 个专用源（非 AI 站点），不要再搜 AI 源
两次补充后仍不足 → 停止扩搜，明确说明覆盖范围和信息缺口，不要进入无限搜索循环

步骤 7：搜索摘要

每次查询结束后，在回答末尾追加搜索摘要：

搜索摘要
- 网站：<site1> | 查询词：<term1> | 理由：<reason1>
- 网站：<site2> | 查询词：<term2> | 理由：<reason2>
- 已跳过：<site3>，原因：<不可用/报错/信息已够>

处理不可用的源

不要因为单个源失败而中止整个搜索
记录跳过原因：「已跳过：，原因：<具体原因>」
回退到同类其他站点，或回退到一个 AI 源
始终以实际执行结果为准，不要假设任何站点"绝对可用"

参考文件

references/sources.md — 所有站点按分类整理（AI 源 + 专用源），包含适用场景和路由提示。当需要选源时，读取此文件查找合适的站点。

只读与当前查询相关的分类段落，无需全量加载。

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CNife

CNife/skills

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مطوّرو البرمجياتمهن الحاسوب والرياضيات15-1252L4

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搜索路由器

根据话题和场景，将查询路由到最佳的 opencli 搜索源。核心原则：每次搜索前先想清楚为什么搜、搜什么、去哪搜。

工作流

步骤 1：判断是否需要搜索

收到用户问题后，先问自己：

这个问题能用已有对话中的搜索结果回答吗？
这个问题是常识/静态知识，不需要搜索吗？
这个问题需要实时/最新/来自特定平台的信息吗？

只有信息确实不足时才启动搜索。如果已有信息足够，直接回答。

判断完成后，如果确定需要搜索，输出一行决策：

🔍 需要搜索：<一句话说明为什么已有信息不足>

如果不需要搜索，直接回答用户。

步骤 2：选源

根据用户问题和场景选择搜索源。参考 references/sources.md 中的分类站点表，按以下优先级：

用户明确指定了网站/平台 → 直接用该站点
用户没有指定，属于通用问题 → 从 AI 源（grok / doubao / gemini）中选一个，按语言和语境判断：
- 中文语境、国内热点、生活方式 → doubao
- 英文实时讨论、Twitter/X 语境、热点追踪 → grok
- 全球网页、英文资料、背景综述 → gemini
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不要一开始就并行跑多个 AI 源。先选一个，不够再补。

步骤 3：检查站点可用性

选定站点后，不要假设它可用。分两步验证：

第一步：确认站点存在。 如果对这个站点不熟悉，运行紧凑的站点列表命令，一次拿到所有可用站点名：

opencli list -f json | python3 -c "import json,sys; print(', '.join(sorted(set(c['site'] for c in json.load(sys.stdin)))))"

如果确定目标站点在常用列表中（如 grok、gemini、doubao），可以跳过这一步，直接验证子命令。

第二步：查看子命令。 运行：

opencli <site> -h

如果还需要了解具体子命令的参数和输出列，再运行：

opencli <site> <command> -h

命令签名和参数以 -h 实时输出为准，不要在技能文档里硬编码。

如果站点不可用，记录跳过原因，回退到同类其他站点或 AI 源。

步骤 4：构造查询词

不要只丢一个关键词。按以下结构构造查询：

<主题> + <目标> + <限定条件>

主题：要查的对象、事件、产品、人物、技术名词
目标：想要什么结果——总结、对比、原因、趋势、推荐、原始数据
限定条件：语言、地区、时间范围、平台范围、输出要求

示例：

❌ Rust 新特性
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AI 源查询模板：

场景	模板
热点/新闻	`<事件> + 最新进展 + <时间范围> + <地区/平台>`
对比/推荐	`<对象A> vs <对象B> + <关注维度> + <人群/预算/用途>`
中文社区	`<主题> + 中文讨论里主要观点 + <时间范围>`
全球资料	`<主题> + overview/background + with sources`
求职	`<岗位> + <城市/国家> + market trends/hiring + <时间范围>`
购物	`<商品> + reviews/price/value + <地区/预算>`

步骤 5：执行搜索并记录理由

执行搜索命令。每次搜索前，输出一行理由：

🔍 使用 <site> 搜索 "<query>"，因为 <理由>

理由必须具体说明为什么选这个站点、为什么已有信息不足以回答当前问题。

搜索次数约束（软性）：

每条用户消息，AI 源最多搜 1 次——选一个最合适的，搜一次拿到初步答案
如果 AI 源结果不够，最多再补 1-2 个专用源
不要对同一条用户消息反复搜索同一个站点
如果搜索失败（报错、超时、需要登录），不要无脑重试——记录失败原因，换一个同类站点或直接说明缺口

步骤 6：结果评估与补充

搜索完成后评估结果：

足够 → 基于结果回答用户
不足 → 说明缺口，补 1-2 个专用源（非 AI 站点），不要再搜 AI 源
两次补充后仍不足 → 停止扩搜，明确说明覆盖范围和信息缺口，不要进入无限搜索循环

步骤 7：搜索摘要

每次查询结束后，在回答末尾追加搜索摘要：

搜索摘要
- 网站：<site1> | 查询词：<term1> | 理由：<reason1>
- 网站：<site2> | 查询词：<term2> | 理由：<reason2>
- 已跳过：<site3>，原因：<不可用/报错/信息已够>

处理不可用的源

不要因为单个源失败而中止整个搜索
记录跳过原因：「已跳过：，原因：<具体原因>」
回退到同类其他站点，或回退到一个 AI 源
始终以实际执行结果为准，不要假设任何站点"绝对可用"

参考文件

references/sources.md — 所有站点按分类整理（AI 源 + 专用源），包含适用场景和路由提示。当需要选源时，读取此文件查找合适的站点。

只读与当前查询相关的分类段落，无需全量加载。