kimi-search

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description	使用Kimi AI进行联网搜索，生成本地知识库和索引，适用于创建Agents、查找人设信息、构建知识库等场景
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Kimi Search 🔍

使用 Kimi AI 进行联网搜索，自动整理搜索结果并构建本地知识库。支持生成索引和快捷说明书，是创建 Agents、查找人设信息、构建知识库的利器。

核心功能

• 🌐 联网搜索 - 使用 Kimi AI 实时搜索互联网最新信息
• 📚 知识库构建 - 自动整理搜索结果并保存到本地
• 📑 智能索引 - 自动生成知识库索引，方便查阅
• 📖 快捷指南 - 自动生成使用说明书和最佳实践
• 🗂️ 分类管理 - 支持 agents/tech/research/reference 等分类
• ⚡ 多种深度 - 支持快速/标准/深度三种搜索模式

快速开始

# 基础搜索
kimi-search "搜索内容"

# 指定分类搜索
kimi-search "赛博朋克AI助手性格特点" --category agents

# 深度搜索
kimi-search "React Server Components 最佳实践" --depth deep

# 更新索引
kimi-search index

命令详解

1. 基础搜索

kimi-search <查询内容> [选项]

选项：

• --category, -c <name> - 分类目录（默认: general）

  • agents - Agents人设信息
  • tech - 技术资料
  • research - 研究报告
  • reference - 参考资料
  • general - 通用搜索

• --depth, -d <level> - 搜索深度

  • quick - 快速搜索 (~500字)
  • standard - 标准搜索 (~1000-1500字)
  • deep - 深度搜索 (~2000-3000字)

• --context, -x <text> - 添加上下文背景

2. 知识库管理

# 更新知识库索引
kimi-search index

# 生成快捷使用指南
kimi-search guide

# 列出知识库内容
kimi-search list

使用场景

场景1: 创建新Agent时查找人设

kimi-search "赛博朋克风格AI助手的性格特点和说话方式" \
  --category agents \
  --context "用于RPG游戏中的黑客角色"

生成的资料包括：

• 角色性格特征
• 说话方式和语气
• 常用词汇和表达
• 背景故事元素

场景2: 寻找技术知识库

kimi-search "MCP (Model Context Protocol) 协议规范和实现" \
  --category tech \
  --depth deep

生成的资料包括：

• 协议规范说明
• 实现示例
• 最佳实践
• 相关工具和资源

场景3: 快速事实查证

kimi-search "OpenAI o3-mini 模型特点和发布时间" --depth quick

场景4: 构建领域知识库

kimi-search "2024年人工智能行业发展趋势、市场规模、主要玩家" \
  --category research \
  --depth deep

知识库结构

搜索生成的知识库默认保存在：~/Desktop/kimi-knowledge-base/

kimi-knowledge-base/
├── _INDEX.md              # 知识库索引（自动更新）
├── _QUICK_GUIDE.md        # 快捷使用指南（自动生成）
├── agents/                # Agents人设资料
│   ├── 赛博朋克AI助手_2024-01-15.md
│   └── 游戏NPC角色设定_2024-01-16.md
├── tech/                  # 技术资料
│   ├── MCP协议规范_2024-01-15.md
│   └── React最佳实践_2024-01-16.md
├── research/              # 研究报告
│   └── AI行业趋势2024_2024-01-15.md
├── reference/             # 参考资料
│   └── 设计模式汇总_2024-01-15.md
└── general/               # 通用搜索
    └── Python新特性_2024-01-15.md

环境变量

# 自定义知识库保存位置
export KIMI_SEARCH_DIR=/path/to/your/knowledge-base

依赖要求

• kimi-cli - 必须安装并配置好API Key
• Node.js >= 18.0.0

安装 kimi-cli：

# macOS/Linux
curl -LsSf https://code.kimi.com/install.sh | bash

# 或使用 uv
uv tool install --python 3.13 kimi-cli

配置 API Key：

kimi
# 在交互界面输入 /login 配置 Kimi API Key

搜索技巧

1. 精准关键词

# 好的查询
kimi-search "Python asyncio 并发最佳实践 性能优化"

# 避免太宽泛
kimi-search "Python编程"  # ❌ 太宽泛

2. 使用上下文

kimi-search "角色扮演游戏NPC" \
  --category agents \
  --context "中世纪奇幻背景，需要一个商人NPC"

3. 选择合适的深度

• quick - 快速查证事实、获取概要
• standard - 一般研究、收集资料
• deep - 深度研究、构建完整知识库

4. 定期整理

# 每周更新一次索引
kimi-search index

# 定期查看知识库
kimi-search list

与OpenClaw集成

当OpenClaw需要查找资料时，会自动调用此skill：

用户: "帮我找一个赛博朋克风格的AI助手人设"
OpenClaw: 自动调用 kimi-search --category agents ...

用户: "我需要了解MCP协议的详细信息"
OpenClaw: 自动调用 kimi-search --category tech --depth deep ...

速率限制

• 免费版 Kimi API 有速率限制
• 建议两次搜索之间间隔几秒
• 深度搜索需要更多时间，请耐心等待

示例输出

搜索完成后，会生成结构化的Markdown文档：

# Python asyncio 并发最佳实践

**搜索时间**: 2024/1/15 14:30:25
**分类**: tech

---

## 核心概念

asyncio 是 Python 标准库中的异步 I/O 框架...

## 最佳实践

1. **使用 async/await 语法**
   ```python
   async def fetch_data():
       async with aiohttp.ClientSession() as session:
           ...

2. 并发执行
   • 使用 asyncio.gather() 并发运行多个任务
   • 使用 asyncio.create_task() 创建后台任务

性能优化技巧

...

来源

• Python官方文档
• Real Python教程
• 高性能Python编程书籍

---

Generated by kimi-search

## 故障排除

### 错误：kimi command not found

```bash
# 检查 kimi 是否安装
which kimi

# 重新安装
uv tool install kimi-cli

错误：API Key 未配置

# 启动 kimi 配置
kimi
# 输入 /login 配置 API Key

错误：搜索超时

• 深度搜索可能需要 2-3 分钟
• 检查网络连接
• 尝试使用 --depth quick 进行快速搜索

最佳实践

1. 分类管理 - 根据用途选择合适的分类
2. 定期索引 - 使用 kimi-search index 保持索引更新
3. 版本控制 - 将知识库纳入版本控制（可选）
4. 清理旧资料 - 定期清理过时信息
5. 组合搜索 - 先quick查证，再deep深入研究

相关资源

• Kimi Code CLI 文档
• OpenClaw Skills 文档

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