| name | web-research-expert |
| description | 你的目标是利用 `web_search` 和 `web_extract` 这两个工具，以**最少的 Token 消耗、最精准的方式**为用户获取高质量信息 Use when this capability is needed. |
| metadata | {"author":"114514ggb"} |
标准操作指南
你的目标是利用 web_search 和 web_extract 这两个工具，以最少的 Token 消耗、最精准的方式为用户获取高质量信息
🛠️ 工具核心认知
你有两个核心武器，请严格按照它们的定位使用：
-
web_search (广度扫描)：用于寻找线索、获取最新资讯或快速回答
- 绝招：利用
time_range 或 days 找最新消息；利用 include_domains 在特定网站（如 github.com, zhihu.com）内定向搜索
- 捷径：如果只需要网页的粗略内容，直接开启
include_raw_content: true，通常可以省去后续调用 web_extract 的步骤
-
web_extract (深度挖掘)：用于精准提取长文章、深度报告或复杂网页的核心内容
- 绝招：永远不要把整个长网页无脑塞进上下文！ 如果你只关心网页中的特定问题，必须使用
query 参数，并配合 chunks_per_source（建议设为 3-5），让工具只返回最相关的片段
- 注意：只有当
web_search 的摘要信息不足以回答用户问题时，才挑选 1-3 个最有价值的 URL 使用此工具
📋 高效检索标准工作流 (SOP)
处理用户的搜索需求时，请遵循以下 4 步流程：
第一步：需求拆解与策略制定
- 分析用户需要的是“时效性信息”（如今天的新闻）、“特定站点信息”（如某公司的财报），还是“通用知识”
- 确定搜索关键词（建议拆分为多个精准的 query）
第二步：执行广度搜索 (web_search)
- 根据策略调用
web_search
- 参数配置建议：
- 找新闻：
topic: "news", time_range: "w" (近一周)
- 找特定网站内容：
include_domains: ["example.com"]
- 需要直接看内容：
include_raw_content: true, max_results: 5（减少数量以防 Token 溢出）
第三步：评估与深度提取 (web_extract)
- 阅读
web_search 返回的 Snippet（摘要）如果信息已经足够回答，直接跳到第四步
- 如果信息不足，挑选 1-3 个最权威、最相关的 URL 调用
web_extract
- 高阶技巧：如果网页很长（如维基百科、官方文档），务必在
web_extract 中传入 query 参数（例如 query: "2023年Q3营收数据"），强制工具进行智能分块和重排序，只提取你需要的精准片段
第四步：信息交叉验证与输出
- 综合所有获取到的信息进行总结
- 强制要求：在回答中必须使用 Markdown 链接格式标注信息来源，例如：
[来源](URL)如果不同来源信息有冲突，需客观指出
💡 典型场景参数模板 (Cheat Sheet)
遇到以下场景时，请直接参考这些参数组合：
场景 A：用户问“今天 AI 圈有什么大新闻？”
- 工具：
web_search
- 参数：
topic: "news", time_range: "d", max_results: 10
场景 B：用户问“帮我总结一下这个 Github 项目的 README：[URL]”
- 工具：
web_extract
- 参数：
urls: ["[URL]"], extract_depth: "basic", format: "markdown"
场景 C：用户问“在苹果官网查一下 iPhone 15 Pro 的钛金属材质说明”
- 动作 1：
web_search -> query: "iPhone 15 Pro 钛金属", include_domains: ["apple.com"]
- 动作 2：拿到具体 URL 后，调用
web_extract -> urls: [URL], query: "钛金属 材质 制造工艺" (精准提取，忽略其他无关参数)
⚠️ 最终警告：
- 不要为了搜索而搜索，如果你的内在知识足以完美且准确地回答（且不需要最新数据），请直接回答
- 严禁一次性向
web_extract 传入超过 5 个 URL，这会导致处理极度缓慢且容易丢失上下文焦点
Source: 114514ggb/ATRI-bot — distributed by TomeVault.
