| name | yzy-knowledge-search |
| description | 结合有赞云 llms.txt 文档导航、云文档中心搜索接口和 wiki 关键词搜索接口查询有赞云开放知识。用于回答开放平台、开发者接入、开放 API、开放消息、扩展点、定制需求、集成方案、工单答疑和能力咨询；其他有赞云开发 Skill 需要官方依据时也应使用本 Skill。 |
YZY 有赞知识库查询
概述
结合文档目录导航、有赞云文档中心搜索接口和 wiki 关键词搜索接口，查询与用户问题相关的开放文档范围、内部知识库内容和 wiki 原文内容。当答案依赖有赞特定文档、内部实现、业务规则或定制需求背景时，优先查询知识库，不要凭通用经验猜测。
工作流程
- 先判断问题属于哪一类：语义问题、精确对象问题、混合问题，还是模块定位问题。
- 语义问题优先走
rag，检索词保留完整自然语言表达；不要压成单个关键词。
- 精确对象问题优先走
wiki，只提炼 1 到 3 个高识别度客体，并通过 --wiki-keywords 'kw1|kw2|kw3' 显式传给脚本。
- 混合问题走
hybrid，同时提供自然语言查询和 wiki 关键词；先让 wiki 定位对象，再让 rag 补证据。
- 目录探索问题才启用
nav 或同时读取 llms.txt。
- 单点问答默认使用
--top-k 3 --no-navigation 完成一次查询；模块探索类问题才同时使用 llms.txt 导航。
- wiki 搜索返回完整
content 时，脚本会按 Markdown 标题切片、按关键词打分、提取 matchedSections 和 sourceExcerpt，不要把完整 content 原样作为最终回答。
- 优先使用脚本返回的
sourceExcerpt 回答具体字段、参数和规则问题。它来自首条结果的 Markdown 原文或 wiki 相关章节，避免因为搜索摘要截断而重复检索。
- 先观察接口响应结构，再做总结。未知字段只能当作来源元信息，不要假设其业务含义。
- 先基于检索结果给出结论，不要只贴接口 JSON。
- 归纳关键依据；
llms.txt 模块和文档链接可用于说明来源范围，知识库和 wiki 结果用于支撑结论。
- 回答接口、扩展点、消息、方案类问题时必须有据可循，优先引用原始链接；缺少链接的 wiki 或知识库结果只能作为弱依据。
- 只基于返回的知识库内容、wiki 内容和目录导航回答，不编造三者没有返回的事实。
- 首轮结果为空、报错或明显不相关时，可再执行一次更精确的查询；一次用户问题最多执行两次知识检索。
- 结果仍然含糊或接口不可用时，明确说明，并建议用户补充信息，不要继续循环调用工具。
- 如果响应中包含标题、URL、文档 ID、slug 或其他来源标识，回答时一并标注。
模式怎么选
rag：问的是“是什么、怎么做、为什么、流程是什么、适用场景是什么”这类语义问题，或者需要跨文档综合判断时用。wiki：问的是“某个明确对象在哪里、叫什么、参数是什么、字段是什么、错误码是什么、扩展点文档是哪一篇”这类精确定位问题时用。hybrid：问题同时包含“明确对象”与“语义解释/接入背景/限制条件/替代方案”时用；先靠 wiki 锁定对象，再用 rag 补上下文。
简单判断规则：
- 只要问题里有稳定名词，但用户主要是在问定义、用途、流程、场景，优先
rag。
- 只要问题里有明确 API 名、字段名、错误码、扩展点名、文档名或 slug，优先
wiki。
- 如果你既要精确对象，又要证据更完整、上下文更稳，选
hybrid。
- 首轮不要同时乱试多个模式；一次问题只选一个主模式，结果不够再做第二次更精确检索。
nav 只用于模块定位，先看看这个领域有哪些目录和候选文档，不用于直接回答具体问题。
示例：
| 用户问题 | 推荐模式 | 入参要点 |
|---|
app开店是什么 | rag | query="app开店是什么"，保留完整问题 |
有赞云 API 服务费规则是什么 | rag | query="有赞云API服务费规则"；属于 FAQ/运营类时按标题式表达改写 |
youzan.item.add 的 sku_list 报错 | hybrid | query="youzan.item.add 的 sku_list 报错"，--wiki-keywords 'youzan.item.add'；先用 API 名定位，再用 query 补字段和报错语义 |
支付扩展点文档是哪一篇 | wiki | query="支付扩展点"，--wiki-keywords '支付扩展点' |
第三方支付通道扩展点怎么接入，有哪些限制 | hybrid | query 保留完整问题，--wiki-keywords '第三方支付通道扩展点' |
开放消息相关文档有哪些 | nav | query="开放消息"，用于先定位模块和候选文档 |
入参关键词解析
这一节只适用于 wiki / hybrid，或者用户明确要求精确按对象检索的场景；rag 直接保留完整自然语言问题，不做这类规整。
关键词规整应由调用 skill 的 Agent 负责，脚本只执行最终检索词。
解析规则：
--wiki-keywords 只放高识别度客体，例如开放 API 名、扩展点名、消息名、文档名、产品能力名、稳定 slug。- 字段名、泛化动作词、问题状态词通常不进
--wiki-keywords，例如 sku_list、报错、限制、怎么接入；这些信息应保留在 query。
- 优先提取引号、反引号、书名号中的显式检索词。
- 保留接口路径、开放 API 名、类名、方法名、字段名、错误码、英文标识符等稳定 token；其中只有具备独立定位能力的 token 才放入
--wiki-keywords。
- 移除“帮我查一下”“知识库里有没有”“怎么处理”等检索话术。
- 保留有赞业务核心词，例如订单、商品、营销、优惠券、支付、退款、会员、店铺、库存、物流、开放 API、开放消息、扩展点、开发者、定制需求、集成方案等。
- 解析后的检索词过短或为空时，回退使用原始问题。
- 用户要求精确按输入查询时，直接把原始问题作为最终检索词。
- 如需留存原始问题，调用脚本时额外传入
--original-query 记录上下文。
工作流程
- 将用户意图提炼成简洁的中文查询词。产品名、API 名、标识符、错误信息要保持原样；不要把整段闲聊式用户问题直接作为检索词。
- 单点问答默认使用
--top-k 3 --no-navigation 完成一次查询；模块探索类问题才同时使用 llms.txt 导航。
- 优先使用脚本返回的
sourceExcerpt 回答具体字段、参数和规则问题。它来自首条结果的 Markdown 原文，避免因为搜索摘要截断而重复检索。
- 先观察接口响应结构，再做总结。未知字段只能当作来源元信息，不要假设其业务含义。
- 先基于检索结果给出结论，不要只贴接口 JSON。
- 归纳关键依据；
llms.txt 模块和文档链接可用于说明来源范围，知识库结果用于支撑结论。
- 回答接口、扩展点、消息、方案类问题时必须有据可循，优先引用原始链接；缺少链接的知识库结果只能作为弱依据。
- 只基于返回的知识库内容和目录导航回答，不编造二者没有返回的事实。
- 首轮结果为空、报错或明显不相关时，可再执行一次更精确的查询；一次用户问题最多执行两次知识检索。
- 结果仍然含糊或接口不可用时，明确说明，并建议用户补充信息，不要继续循环调用工具。
- 如果响应中包含标题、URL、文档 ID 或其他来源标识，回答时一并标注。
内容有效性与时效判断
检索结果不是都能直接作为最终推荐方案，必须先做内容有效性筛选，并在同一章内处理输出内容和格式要求。
内容有效性规则
- 如果结果中出现以下标记，不可作为最终推荐方案：
- 已弃用
- 已废弃
- 已下线
- 即将下线
- 不推荐使用
- 不推荐新接入使用
- 仅历史兼容
- 只维护不迭代
- 不再维护
- 请改用 xxx
- 推荐使用 xxx
- 已迁移至 xxx
- 新接入开发者请使用 xxx
- 如果结果明确给出了替代方案，应继续检索替代方案，并优先用替代方案文档回答。
- 回答中的能力名称、接口名称、参数、示例、限制条件、操作步骤和参考文档，都必须以替代方案文档为准。
- 历史兼容或背景说明可以简述，但不能作为新接入推荐。
公告时效规则
公告、通知、上线说明、变更通知、临时说明、活动说明、维护通知等内容，必须额外判断时效：
- 默认只在发布时间起 2 个月内视为可作为当前结论依据。
- 超过 2 个月且没有明确长期有效说明的公告，只能作为历史背景。
- 当前问题必须依赖公告判断，但只检索到过期公告时，应继续查正式文档或更新说明。
输出内容要求
- 回答中返回
sourceUrl 前必须先访问验证；只有 HTTP 状态为 2xx 时，才返回该 sourceUrl。
- 默认面向人类输出归纳后的结论、操作步骤、关键依据和来源链接，不只返回接口原始 JSON。
- 内部整理证据时，每条知识库结果必须尽量保留
sourceType、sourceUrl、url、docId 等来源字段；最终回答可按自然语言或列表呈现。
- 内部追踪时，应汇总知识库原始链接、
llms.txt 目录链接、模块链接和 Markdown 文档链接；最终回答优先引用已验证可访问的来源链接。
- 缺少原始链接的条目只能作为弱依据，不能单独支撑关键结论；如引用此类条目，应明确说明缺少可验证链接。
- 不要根据字段名猜测知识库未返回的事实；脚本只能抽取标题、摘要、类目路径、URL、文档 ID 等可见信息。
输出格式要求
- 面向人类展示时，调用脚本使用
--format pretty，最终回答也默认使用自然语言、列表或表格等人类可读格式。
- 只有用户明确要求 JSON、结构化输出、机器可读结果或需要沉淀为程序输入时，才输出归纳后的 JSON；JSON 中可包含
originalQuery、usedQuery、conclusion、evidence、sources、navigation、traceability 等字段。
- 用户明确要求原始结果时使用
--full-response，在输出中附带完整接口响应。
脚本
统一使用 scripts/search_knowledge.py。它只做一件事：按工作流程选定的模式，把检索词、wiki 关键词和必要参数转成一次查询，并把结果整理成可直接回答的证据。脚本只接收最终检索词，不在代码里做关键词规整；关键词规整由 Agent 按上述规则完成。脚本默认返回 3 条结果，并自动读取首条结果的 Markdown 原文相关片段。默认输出 JSON，便于 Agent 组合调用；遇到 HTTP 或 JSON 错误时以非 0 状态退出。内部服务响应慢时，使用 --timeout <秒数> 调整超时时间。
原文参数：
--source-depth <数量>：读取前 N 条结果的 Markdown 原文，默认 1。--source-timeout <秒数>：单次原文请求超时，默认 5 秒。--source-excerpt-limit <字符数>：每条原文相关片段的最大字符数，默认 2500。--no-source-hydration：不读取 Markdown 原文，仅保留搜索摘要。
rag
- 用于语义问题。
query 保留完整自然语言表达，不压成单关键词。- 常用参数：
--top-k、--timeout、--no-navigation、--original-query、--no-source-hydration、--source-depth、--source-timeout、--source-excerpt-limit。
wiki
- 用于精确对象问题。
query 保留对象名，额外传 --wiki-keywords 'kw1|kw2|kw3'。- 常用参数：
--top-k、--wiki-limit、--wiki-section-limit、--timeout、--no-navigation、--original-query、--no-source-hydration、--source-depth、--source-timeout、--source-excerpt-limit。
hybrid
- 用于混合问题。
- 同时提供自然语言
query 和 --wiki-keywords。
- 常用参数：
--top-k、--wiki-limit、--wiki-section-limit、--timeout、--no-navigation、--navigation-top-n、--navigation-module-depth、--original-query、--no-source-hydration、--source-depth、--source-timeout、--source-excerpt-limit。
nav
- 用于目录探索，只看模块和候选文档。
- 常用参数：
--navigation-top-n、--navigation-module-depth、--navigation-url、--navigation-timeout、--no-navigation。
常用参数
--top-k <数量>：RAG 结果数量，默认 3。--wiki-limit <数量>：wiki 结果数量，默认 5。--wiki-section-limit <数量>：每条 wiki 结果保留的相关章节数量，默认 4。--timeout <秒数>：请求超时时间。--no-navigation：不读取 llms.txt 导航。--navigation-top-n <数量>：导航候选数量，默认 5。--navigation-module-depth <数量>：读取前几个模块的二级目录，默认 3。--original-query：保留用户原始问题。--no-source-hydration：不读取 Markdown 原文。--source-depth <数量>：读取前 N 条结果原文，默认 1。--source-timeout <秒数>：原文请求超时时间，默认 5 秒。--source-excerpt-limit <字符数>：原文片段最大长度，默认 2500。
输出与筛选
- 脚本默认输出 JSON，也支持
--format pretty。
wiki 和 hybrid 模式会整理 matchedKeywords、matchedSections、sourceExcerpt 和 riskFlags。
