lexiang-search

name	lexiang-search
description	乐享知识库搜索与内容阅读。当用户提到「乐享」「知识库」「lexiang」并包含搜索/查找/阅读意图时使用。典型触发：「帮我找一下…」「搜索一下…」「查一下有没有…」「看看这个知识库里有什么」「找找关于 XX 的文档」「读一下这个页面」「打开这个链接」。也适用于用户提供 lexiangla.com 链接、/pages/、/spaces/ 路径需要读取内容的场景。支持实体召回（搜索 space、entry、team）、RAG 切片召回（语义检索+重排，用于回答问题）、知识库浏览、目录结构导航、文档内容读取与解析。

乐享搜索与浏览

基础知识：数据模型、URL 规则、工具发现方式见 base/SKILL.md。 前置条件：本 skill 需要已配置乐享 MCP 连接。如未配置，请先使用 setup/SKILL.md。 遇到 401 错误：不要重试，读取 setup/SKILL.md 引导用户续期（点击续期按钮即可恢复，无需重新配置）。

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工具概览

🔍 搜索与发现

• search_kb_search — 实体召回（可搜索 space、entry、team）
• search_kb_embedding_search — RAG 切片召回（基于语义检索 + 重排，返回文档切片，用于回答用户问题）
• team_list_teams — 获取团队列表
• team_describe_team — 获取团队详情
• team_list_frequent_teams — 获取常用团队列表
• space_list_spaces — 获取知识库列表
• space_describe_space — 获取知识库详情（返回 root_entry_id）
• space_list_recently_spaces — 获取最近访问知识库

📖 条目与结构浏览

• entry_list_children — 浏览目录结构
• entry_describe_entry — 获取条目元信息（不含正文）
• entry_describe_ai_parse_content — 获取 AI 解析内容（含正文）
• entry_list_parents — 获取父级路径（面包屑）
• entry_list_latest_entries — 获取最近更新条目

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内容搜索

实体召回 vs RAG 切片召回

工具	定位	适用场景	参数
search_kb_search	实体召回	查找具体的知识库(space)、文档(entry)、团队(team)	keyword="xxx"
search_kb_embedding_search	RAG 切片召回	基于语义检索 + 重排，返回与问题最相关的文档切片，直接用于回答用户问题	filters={"keyword": "xxx"}

⚠️ 参数注意：search_kb_embedding_search 的关键词参数为 filters.keyword（嵌套字段），不是顶层 keyword。

使用策略：

• 用户想找某个文档/知识库/团队 → 用 search_kb_search 召回实体
• 用户想了解某个问题的答案 → 用 search_kb_embedding_search 获取相关切片直接回答
• 如需查看完整文档，再用 entry_describe_entry 或 entry_describe_ai_parse_content 精确读取

搜索结果链接格式

链接拼接规则见 base/SKILL.md（{domain} 来源、三级域名判断、company_from 获取优先级）。

根据返回的 target_type 拼接路径部分（搜索独有）：

target_type	路径格式
kb_page	/pages/<target_id>
kb_file / kb_video	/teams/<team_id>/docs/<target_id>

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📖 内容读取

工具	返回内容	用途
entry_describe_entry	条目元信息（ID、名称、类型等）	获取基本信息
entry_describe_ai_parse_content	条目正文内容	读取实际内容进行分析

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⚠️ 核心注意事项

1. _mcp_fields 优化：所有工具支持 _mcp_fields 参数选择返回字段，减少 token 消耗
2. 参数不确定时以 get_tool_schema(tool_name="xxx") 返回为准

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参考文档

文档	说明
references/common-errors.md	常见错误排查
base/SKILL.md	数据模型、URL 规则、工具发现方式