소스 정보
- 저장소
- knownasnaffy/prompthound
- 최근 소스 활동
- 2026년 7월 6일 07:03
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 0
- 포크
- 1
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/knownasnaffy/prompthound --skill happy-notes-search명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Install and operate local NVIDIA Parakeet ASR for OpenClaw with an OpenAI-compatible transcription API on Ubuntu/Linux and macOS (Intel/Apple Silicon). Use when the user wants private/local speech-to-text, voice transcription setup, ASR troubleshooting, or OpenClaw voice stack configuration with Parakeet (and optional Whisper fallback).
Collect, refresh, normalize, and analyze the user's own Douban history for taste analysis and recommendation reasoning. Use when the task involves the user's own Douban shelves, ratings, tags, comments, reviews, or recent activity, especially when you need to decide whether local cache is fresh enough, re-crawl logged-in data with cookies, store refreshed results locally, and then analyze them by category.
LoRA fine-tuning pipeline for Stable Diffusion on Apple Silicon — dataset prep, training, evaluation with LLM-as-judge scoring. Use when fine-tuning image generation models for consistent style, custom characters, or domain-specific visuals. Requires Python with torch and diffusers.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | happy-notes-search |
| description | 联网搜索子技能,支持快速搜索(WEB/SCHOLAR)和深度研究(DEEP_RESEARCH),搜索结果可导入知识库并生成报告。 |
前置条件:参见根目录
../SKILL.md了解凭证配置和iflow_api()辅助函数。
通过 iflow API 进行联网搜索(网页和学术论文),支持快速搜索和深度研究两种模式。搜索结果默认导入知识库并可生成报告等产出物,也可通过 --search-only(只看结果)或 --no-generate(只导入不生成)控制行为。
完整数据结构和接口参数详见 references/api.md 第 7 节。
Pipeline 6 是面向知识库的搜索能力:搜索外部内容后导入知识库、整理、生成产出物。它不是通用搜索引擎。
| 用户意图 | 正确处理方式 | 原因 |
|---|---|---|
| "搜一下XX的论文,整理成报告" | Pipeline 6 | 需要导入知识库 + 生成产出物 |
| "深度研究一下XX" | Pipeline 6 (DEEP_RESEARCH) | 需要多轮搜索生成研究报告 |
| "搜一下XX的网页存到知识库" | Pipeline 6 (--no-generate) | 需要导入知识库 |
| "XX是什么" / "帮我查一下XX" | Agent 自身搜索,不走 Pipeline 6 | 用户只想要答案,不涉及知识库 |
| "最近有什么XX的新闻" | Agent 自身搜索,不走 Pipeline 6 | 快速查询,无需存储 |
判断关键:用户的搜索意图是否涉及存储到知识库或生成产出物。涉及 → Pipeline 6;不涉及 → Agent 自行搜索回答。
| 模式 | type | source | 耗时 | 结果 |
|---|---|---|---|---|
| 快速搜索网页 | FAST_SEARCH | WEB | ~4秒 | 10 个网页链接(contentType=WEBSITE) |
| 快速搜索论文 | FAST_SEARCH | SCHOLAR | ~3秒 | 10 篇论文(contentType=PAPER,URL 指向 arxiv PDF) |
| 深度研究网页 | DEEP_RESEARCH | WEB | ~2-5分钟 | 1 份研究报告(REPORT)+ N 个网页(WEBSITE) |
| 深度研究学术 | DEEP_RESEARCH | SCHOLAR | ~5分钟 | 1 份报告 + N 篇论文 |
| 用户意图 | 执行方式 | 关键参数 |
|---|---|---|
| 搜网页并生成报告 | Pipeline 6 pipeline_web_search.py | --kb --query --source WEB --output-type |
| 搜学术论文并生成综述 | Pipeline 6 | --kb --query --source SCHOLAR --output-type |
| 深度研究某个话题 | Pipeline 6 | --kb --query --type DEEP_RESEARCH |
| 搜索结果只存到知识库 | Pipeline 6 | --kb --query --no-generate |
| 只搜索看看有什么 | Pipeline 6 | --kb --query --search-only |
python3 scripts/pipeline_web_search.py \
--kb "AI研究" --query "大模型 Agent 最新进展" \
--source WEB --output-type PDF
流程:搜索(~4s) → 10 个网页导入知识库 → 等待解析 → 提交 PDF 报告生成任务
python3 scripts/pipeline_web_search.py \
--kb "论文集" --query "large language model agent" \
--source SCHOLAR --output-type MARKDOWN
流程:搜索(~3s) → 10 篇论文导入知识库 → 等待解析 → 提交 Markdown 综述
python3 scripts/pipeline_web_search.py \
--kb "AI研究" --query "transformer 在视觉领域的最新进展" \
--type DEEP_RESEARCH --source WEB
流程:发起深度研究(~2-5min) → 获取报告(.md) → 导入知识库 → 生成 PDF 报告
python3 scripts/pipeline_web_search.py \
--kb "AI研究" --query "AI Agent" --search-only
仅返回搜索结果列表的 JSON,不导入不生成。Agent 可展示给用户后再决定下一步。
搜索到 10 个相关网页:
1. **标题** — 摘要前100字...
链接: https://...
2. ...
已自动导入知识库「AI研究」,正在生成 PDF 报告...
正在进行深度研究,预计需要 2-5 分钟...
📊 研究进度:搜索第 1 轮(共 3 轮)...
📊 研究进度:搜索第 2 轮(共 3 轮)...
📊 研究进度:搜索第 3 轮(共 3 轮)...
📝 正在生成研究报告...
✅ 深度研究完成!报告已导入知识库。
--search-only 也需要知识库:iflow 搜索 API 的 notebookId 是必填参数,即使只想看搜索结果也需要指定知识库。如果用户没有指定知识库,按智能知识库匹配逻辑处理(见根 SKILL.md「智能知识库匹配」)。如果用户连知识库都不想涉及,说明其意图可能只是快速查询信息 — 此时不应走 Pipeline 6,而是让 Agent 用自身搜索能力回答。500。Pipeline 脚本内部已自动重试。40010):同时只能运行一个深度研究任务。重复发起返回 40010。Agent 应告知用户「您有一个深度研究任务正在进行中,请等待完成后再发起新的」,不要自动重试。可建议用户改用 FAST_SEARCH 快速搜索作为替代。notebookId = collectionId:搜索 API 使用 notebookId 参数,与其他接口的 collectionId 是同一个值。Pipeline 脚本内部已处理。unknown 状态:搜索结果轮询中可能偶尔返回 unknown 状态,这是正常的 ES 延迟,应继续轮询。.md 文件,存储在 CDN 上。Pipeline 会自动下载并导入知识库。/pdf/ → /abs/),然后以 HTML 方式导入知识库。iflow_common.stop_search(collection_id) 停止搜索,或 iflow_common.delete_search(collection_id) 删除搜索记录。