web-research-expert

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description	指导如何高效使用 web_search 和 web_extract 工具进行网络资料查找、深度阅读与信息整合当用户要求“搜索一下”、“查资料”、“总结网页”、“了解最新动态”时触发

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：

1. 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

2. 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

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📋 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

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💡 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)

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⚠️ 最终警告：

1. 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
2. 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