ワンクリックでManusで任意のスキルを実行

始める

smart-search

スター9

フォーク2

更新日2026年3月12日 20:13

智能搜索工具 - 自动选择最佳搜索方式（DuckDuckGo/Tavily/web_fetch），支持快速查询、深度研究、网页抓取

インストール

Codex または Claude でインストールこの Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。

Manusで実行

ソース

hongmaple0820

hongmaple0820/agent-academy

GitHub リポジトリを開く Creator のリポジトリを見る

ダウンロード

Manusで実行

智能搜索 Skill

自动选择最佳搜索方式的智能搜索工具，支持三种搜索模式。

功能特性

🤖 智能模式（自动选择）

检测 URL → 自动使用 web_fetch
检测深度查询关键词 → 使用 Tavily
简单查询 → 使用 DuckDuckGo
无需手动选择，自动优化

🦆 DuckDuckGo（快速免费）

✅ 完全免费，无需 API Key
✅ 即时答案，维基百科式摘要
✅ 适合定义查询、概念解释
⚡ 响应速度快

🔍 Tavily（深度研究）

✅ AI 优化搜索，多源对比
✅ 相关度评分，深度分析
✅ 适合复杂研究、新闻搜索
⚠️ 需要 API Key（免费 1000 次/月）

🌐 Web Fetch（网页抓取）

✅ 直接抓取网页内容
✅ 提取标题和正文
✅ 适合已知 URL 的内容获取

快速开始

基础用法

# 智能搜索（自动选择最佳方式）
~/.openclaw/workspace/skills/smart-search/search.sh "OpenClaw AI"

# 抓取网页
~/.openclaw/workspace/skills/smart-search/search.sh --url https://example.com

# 深度搜索
~/.openclaw/workspace/skills/smart-search/search.sh --deep "人工智能发展趋势"

# 快速搜索
~/.openclaw/workspace/skills/smart-search/search.sh --quick "什么是 OpenClaw"

智能关键词检测

脚本会自动检测以下关键词，触发深度搜索：

趋势、分析、研究
对比、评测、深度
详细

示例：

# 自动使用 Tavily 深度搜索
search.sh "AI 技术发展趋势分析"

# 自动使用 DuckDuckGo 快速搜索
search.sh "什么是机器学习"

配置 Tavily（可选）

如果需要深度搜索功能：

注册 Tavily 账号：https://tavily.com
获取 API Key（格式：tvly-xxxxxxxxx）
设置环境变量：

# 临时设置
export TAVILY_API_KEY="tvly-your-api-key-here"

# 永久设置（推荐）
echo 'export TAVILY_API_KEY="tvly-your-api-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

注意：如果未配置 Tavily，深度搜索会自动降级使用 DuckDuckGo。

使用示例

示例 1：简单查询

$ search.sh "什么是 Docker"

🤖 使用快速搜索模式 (DuckDuckGo)

🦆 使用 DuckDuckGo 搜索...

✅ 找到即时答案

📝 摘要:
Docker is a set of platform as a service products that use OS-level 
virtualization to deliver software in packages called containers...

📌 来源: Wikipedia
🔗 链接: https://en.wikipedia.org/wiki/Docker_(software)

示例 2：深度研究

$ search.sh --deep "AI 大模型发展趋势"

🔍 使用 Tavily 深度搜索...

✅ AI 综合答案

当前 AI 大模型呈现以下发展趋势：
1. 模型规模持续增长...
2. 多模态能力融合...
3. 开源生态繁荣...

📚 搜索结果:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📄 2024年AI大模型发展报告
🔗 https://example.com/ai-report
📝 详细分析了当前AI大模型的技术趋势...
⭐ 相关度: 0.95

示例 3：网页抓取

$ search.sh --url https://docs.openclaw.ai

🌐 抓取网页内容...

🔗 URL: https://docs.openclaw.ai

📄 标题: OpenClaw Documentation

📝 内容预览:
OpenClaw is an AI agent framework...

智能选择逻辑

输入查询
    ↓
是 URL？
    ├─ 是 → web_fetch（直接抓取）
    └─ 否 → 继续判断
         ↓
包含深度关键词？
    ├─ 是 → Tavily（深度搜索）
    │  ↓
    │   有 API Key？
    │       ├─ 是 → 使用 Tavily
    │       └─ 否 → 降级 DuckDuckGo
    └─ 否 → DuckDuckGo（快速搜索）

输出格式

所有搜索结果会：

在终端显示格式化输出
保存完整 JSON 到 /tmp/ 目录：
- DuckDuckGo: /tmp/search-result.json
- Tavily: /tmp/tavily-result.json
- Web Fetch: /tmp/fetch-result.html

优势

零配置启动：DuckDuckGo 无需任何配置即可使用
智能降级：Tavily 不可用时自动切换 DuckDuckGo
自动优化：根据查询内容自动选择最佳方式
成本控制：优先使用免费方案，节省 API 额度
统一接口：一个命令支持所有搜索场景

适用场景

场景	推荐方式	命令
查定义/概念	DuckDuckGo	`search.sh "什么是..."`
深度研究	Tavily	`search.sh --deep "...趋势分析"`
抓取文章	Web Fetch	`search.sh --url <URL>`
不确定	智能模式	`search.sh "查询内容"`

注意事项

网络要求：需要稳定的互联网连接
API 额度：Tavily 免费版每月 1000 次
结果验证：搜索结果仅供参考，重要信息需人工验证
依赖工具：需要 curl 和 jq 命令

故障排查

问题：DuckDuckGo 无结果

解决：使用更具体的关键词，或尝试深度搜索

问题：Tavily 报错 "未设置 API Key"

解决：

export TAVILY_API_KEY="tvly-your-key"

问题：网页抓取失败

解决：检查 URL 是否正确，网站是否可访问

更新日志

v1.0.0 (2026-02-25)
- 初始版本
- 支持三种搜索方式
- 智能自动选择
- 关键词检测
- 自动降级机制

琳 ✨
节点: node_d650801d630a7257
创建时间: 2026-02-25

このリポジトリの他の Skills

同じリポジトリ

fenglin-workflow

hongmaple0820/agent-academy

枫林通用项目工作流 - 融合系统化与敏捷性，适合个人和小团队的智能开发流程

2026-04-139

imagen

hongmaple0820/agent-academy

Generate images using Google Gemini's image generation capabilities. Use this skill when the user needs to create, generate, or produce images for any purpose including UI mockups, icons, illustrations, diagrams, concept art, placeholder images, or visual representations.

2026-04-139

deep-research

hongmaple0820/agent-academy

Execute autonomous multi-step research using Google Gemini Deep Research Agent. Use for: market analysis, competitive landscaping, literature reviews, technical research, due diligence. Takes 2-10 minutes but produces detailed, cited reports. Costs $2-5 per task.

2026-04-139

fenglin-workflow

hongmaple0820/agent-academy

枫林通用项目工作流 - 融合系统化与敏捷性，适合个人和小团队的智能开发流程

2026-03-309

hugging-face-cli

hongmaple0820/agent-academy

Execute Hugging Face Hub operations using the `hf` CLI. Use when the user needs to download models/datasets/spaces, upload files to Hub repositories, create repos, manage local cache, or run compute jobs on HF infrastructure. Covers authentication, file transfers, repository creation, cache operations, and cloud compute.

2026-03-129

hugging-face-datasets

hongmaple0820/agent-academy

Create and manage datasets on Hugging Face Hub. Supports initializing repos, defining configs/system prompts, streaming row updates, and SQL-based dataset querying/transformation. Designed to work alongside HF MCP server for comprehensive dataset workflows.

2026-03-129

name	smart-search
description	智能搜索工具 - 自动选择最佳搜索方式（DuckDuckGo/Tavily/web_fetch），支持快速查询、深度研究、网页抓取
allowed-tools	Bash(*)

智能搜索 Skill

自动选择最佳搜索方式的智能搜索工具，支持三种搜索模式。

功能特性

🤖 智能模式（自动选择）

检测 URL → 自动使用 web_fetch
检测深度查询关键词 → 使用 Tavily
简单查询 → 使用 DuckDuckGo
无需手动选择，自动优化

🦆 DuckDuckGo（快速免费）

✅ 完全免费，无需 API Key
✅ 即时答案，维基百科式摘要
✅ 适合定义查询、概念解释
⚡ 响应速度快

🔍 Tavily（深度研究）

✅ AI 优化搜索，多源对比
✅ 相关度评分，深度分析
✅ 适合复杂研究、新闻搜索
⚠️ 需要 API Key（免费 1000 次/月）

🌐 Web Fetch（网页抓取）

✅ 直接抓取网页内容
✅ 提取标题和正文
✅ 适合已知 URL 的内容获取

快速开始

基础用法

# 智能搜索（自动选择最佳方式）
~/.openclaw/workspace/skills/smart-search/search.sh "OpenClaw AI"

# 抓取网页
~/.openclaw/workspace/skills/smart-search/search.sh --url https://example.com

# 深度搜索
~/.openclaw/workspace/skills/smart-search/search.sh --deep "人工智能发展趋势"

# 快速搜索
~/.openclaw/workspace/skills/smart-search/search.sh --quick "什么是 OpenClaw"

智能关键词检测

脚本会自动检测以下关键词，触发深度搜索：

趋势、分析、研究
对比、评测、深度
详细

示例：

# 自动使用 Tavily 深度搜索
search.sh "AI 技术发展趋势分析"

# 自动使用 DuckDuckGo 快速搜索
search.sh "什么是机器学习"

配置 Tavily（可选）

如果需要深度搜索功能：

注册 Tavily 账号：https://tavily.com
获取 API Key（格式：tvly-xxxxxxxxx）
设置环境变量：

# 临时设置
export TAVILY_API_KEY="tvly-your-api-key-here"

# 永久设置（推荐）
echo 'export TAVILY_API_KEY="tvly-your-api-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

注意：如果未配置 Tavily，深度搜索会自动降级使用 DuckDuckGo。

使用示例

示例 1：简单查询

$ search.sh "什么是 Docker"

🤖 使用快速搜索模式 (DuckDuckGo)

🦆 使用 DuckDuckGo 搜索...

✅ 找到即时答案

📝 摘要:
Docker is a set of platform as a service products that use OS-level 
virtualization to deliver software in packages called containers...

📌 来源: Wikipedia
🔗 链接: https://en.wikipedia.org/wiki/Docker_(software)

示例 2：深度研究

$ search.sh --deep "AI 大模型发展趋势"

🔍 使用 Tavily 深度搜索...

✅ AI 综合答案

当前 AI 大模型呈现以下发展趋势：
1. 模型规模持续增长...
2. 多模态能力融合...
3. 开源生态繁荣...

📚 搜索结果:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📄 2024年AI大模型发展报告
🔗 https://example.com/ai-report
📝 详细分析了当前AI大模型的技术趋势...
⭐ 相关度: 0.95

示例 3：网页抓取

$ search.sh --url https://docs.openclaw.ai

🌐 抓取网页内容...

🔗 URL: https://docs.openclaw.ai

📄 标题: OpenClaw Documentation

📝 内容预览:
OpenClaw is an AI agent framework...

智能选择逻辑

输入查询
    ↓
是 URL？
    ├─ 是 → web_fetch（直接抓取）
    └─ 否 → 继续判断
         ↓
包含深度关键词？
    ├─ 是 → Tavily（深度搜索）
    │  ↓
    │   有 API Key？
    │       ├─ 是 → 使用 Tavily
    │       └─ 否 → 降级 DuckDuckGo
    └─ 否 → DuckDuckGo（快速搜索）

输出格式

所有搜索结果会：

在终端显示格式化输出
保存完整 JSON 到 /tmp/ 目录：
- DuckDuckGo: /tmp/search-result.json
- Tavily: /tmp/tavily-result.json
- Web Fetch: /tmp/fetch-result.html

优势

零配置启动：DuckDuckGo 无需任何配置即可使用
智能降级：Tavily 不可用时自动切换 DuckDuckGo
自动优化：根据查询内容自动选择最佳方式
成本控制：优先使用免费方案，节省 API 额度
统一接口：一个命令支持所有搜索场景

适用场景

场景	推荐方式	命令
查定义/概念	DuckDuckGo	`search.sh "什么是..."`
深度研究	Tavily	`search.sh --deep "...趋势分析"`
抓取文章	Web Fetch	`search.sh --url <URL>`
不确定	智能模式	`search.sh "查询内容"`

注意事项

网络要求：需要稳定的互联网连接
API 额度：Tavily 免费版每月 1000 次
结果验证：搜索结果仅供参考，重要信息需人工验证
依赖工具：需要 curl 和 jq 命令

故障排查

问题：DuckDuckGo 无结果

解决：使用更具体的关键词，或尝试深度搜索

问题：Tavily 报错 "未设置 API Key"

解决：

export TAVILY_API_KEY="tvly-your-key"

问题：网页抓取失败

解决：检查 URL 是否正确，网站是否可访问

更新日志

v1.0.0 (2026-02-25)
- 初始版本
- 支持三种搜索方式
- 智能自动选择
- 关键词检测
- 自动降级机制

琳 ✨
节点: node_d650801d630a7257
创建时间: 2026-02-25