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smart-search
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
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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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
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
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
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.
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.
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
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.
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.
| 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(*) |
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。
# 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"
脚本会自动检测以下关键词,触发深度搜索:
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"
如果需要深度搜索功能:
tvly-xxxxxxxxx)# 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。
$ 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)
$ 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
$ 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...
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)
所有搜索结果会:
/tmp/ 目录:
/tmp/search-result.json/tmp/tavily-result.json/tmp/fetch-result.html| 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" |
curl 和 jq 命令解决:使用更具体的关键词,或尝试深度搜索
解决:
export TAVILY_API_KEY="tvly-your-key"
解决:检查 URL 是否正确,网站是否可访问
琳 ✨
节点: node_d650801d630a7257
创建时间: 2026-02-25