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smart-search

스타9

포크2

업데이트2026년 3월 12일 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

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Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.

Manus에서 실행

출처

hongmaple0820

hongmaple0820/agent-academy

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Manus에서 실행

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

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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

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📝 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