Skill: ruogu1992/multi-search-fallback (version 1.0.0)

--- name: multi-search-fallback description: 多源搜索聚合技能。当用户需要搜索信息、查资料、做研究时，自动调用多个搜索源进行交叉验证，提高结果准确性。触发场景：搜索某事、查证某个说法、做研究、多源验证、compare multiple sources、搜索结果不一致时主动复核。**只要是搜索类需求，一律优先使用此技能**，它会自动决定是单源快速返回还是多源深度验证。 trigger: 搜索|查|研究|验证|多源|compare|sources|查证|核实|fact-check author: general-expert contact: email: [REDACTED_SECRET] metadata: openclaw: --- # multi-search-fallback 多源搜索聚合技能 ## 核心能力 当接到搜索任务时，智能调度多个搜索技能，通过 fallback 机制确保搜索的高可用性，并通过多源交叉验证提高结果准确率。 ## 工作流程 ### 第一步：判断搜索类型 ``` if 简单事实查询（天气、人名、简单百科）: → 单源快速搜索（web_search），直接返回 elif 复杂研究任务（行业分析、技术对比、政策解读）: → 多源深度搜索（触发 fallback 链） elif 学术/论文相关: → academic-deep-research + 多源验证 elif 金融/投资相关: → mx_search + 交叉验证 else: → 默认多源搜索 ``` ### 第二步：执行搜索链（Fallback 机制） **搜索链顺序**（按优先级递减）： | 优先级 | 搜索技能 | 适用场景 | 超时 | |--------|----------|----------|------| | 1 | `web_search` (Brave/Google) | 通用搜索，快速结果 | 15s | | 2 | `ddg-web-search` | Brave 不可用时的 fallback | 20s | | 3 | `openclaw-skill-search-web` | 国内搜索，火山引擎 | 20s | | 4 | `tavily-search` | AI 优化结果（需 API key） | 25s | | 5 | `multi-search-engine` | 多引擎联合，结果最全 | 30s | | 6 | `deep-research-pro` | 深度研究，综合报告 | 60s | **Fallback 规则**： - 搜索失败（网络错误、API 错误）→ 自动切换到下一个 - 结果为空 → 切换到下一个 - 用户未指定搜索工具时，默认按优先级尝试 - 显式指定某工具时，直接使用（如"用 Tavily 搜索 xxx"） ### 第三步：多源交叉验证 当调用了 2 个及以上搜索源时，执行交叉验证： ``` for each unique finding across sources: if 发现一致（相同结论）: confidence += 1 tag: "✅ 一致" elif 发现分歧: tag: "⚠️ 分歧" 记录分歧内容 elif 发现补充: tag: "📎 补充" confidence_score = 一致数 / 总发现数 ``` **置信度等级**： - 90%+：✅ 高度可信（多源一致） - 60-89%：⚠️ 中等可信（部分分歧） - < 60%：❌ 低可信（分歧较大，需进一步查证） ### 第四步：结果融合输出 ## 搜索结果：[query] **置信度**：XX%（X/X 源一致） ### 核心发现 - [按置信度排序的要点列表] ### 多源对比 | 搜索源 | 结果摘要 | 状态 | |--------|----------|------| | web_search | xxx | ✅ 一致 | | ddg-web-search | xxx | ⚠️ 分歧（xxx） | | tavily | xxx | ✅ 一致 | ### 原始结果（按源分组，可折叠） <details> <summary>展开完整搜索结果</summary> **web_search:** - ... **ddg-web-search:** - ... </details> ## 搜索源调用策略 ### 简单搜索（默认） 自动选择前 2 个可用源，15 秒内返回。 ### 深度搜索（用户要求"深度"、"研究"、"全面"） 自动选择 3+ 个源，包含 `multi-search-engine` 或 `deep-research-pro`。 ### 争议查证（用户要求"核实"、"fact-check"、"验证"） 调用 4+ 个源，强制进行交叉验证并明确标注分歧。 ### 国内内容（涉及国内政策、公司、新闻） 优先使用 `openclaw-skill-search-web` + `multi-search-engine`（含百度/搜狗）。 ### 学术研究（涉及论文、学术概念、研究方法） 优先使用 `academic-deep-research`，辅以 `tavily-search` 验证。 ## 错误处理 | 错误类型 | 处理方式 | |----------|----------| | 第一个源成功 | 直接返回，不继续调用 | | 所有源失败 | 返回"所有搜索渠道均不可用，建议稍后重试" | | 部分源失败 | 返回可用结果，标注失败的源 | | 超时 | 取消当前搜索，使用已返回的结果 | ## 调用示例 **用户输入**："搜索一下 OpenClaw 最新版本的功能更新" **技能执行**： 1. 判断：简单新闻查询 → 单源快速搜索 2. 调用：`web_search`（Brave） 3. 返回结果 + 置信度（单源设为 N/A） **用户输入**："研究一下 AI Agent 在教育行业的应用现状，需要多源验证" **技能执行**： 1. 判断：深度研究 → 多源搜索 2. 调用链：`web_search` → `multi-search-engine` → `deep-research-pro` 3. 交叉验证：比对三个源的发现，标注一致/分歧 4. 输出：结构化报告 + 置信度评分 ## 工具调用接口 本技能通过以下工具执行搜索： ```python # 工具映射 SEARCH_TOOLS = { "web_search": "mcporter call minimax.web_search", "ddg-web-search": "ddg-web-search skill", "openclaw-skill-search-web": "openclaw-skill-search-web skill", "tavily-search": "tavily-search skill", "multi-search-engine": "multi-search-engine skill", "deep-research-pro": "deep-research-pro skill", "academic-deep-research": "academic-deep-research skill", "mx_search": "mx_search skill", } ``` 调用搜索技能时，通过 `sessions_spawn` 启动子任务并获取结果。 ## 质量标准 1. **不瞎猜**：搜索不到的信息明确说"未找到"，不编造 2. **标注来源**：每个结论必须标注来源，不说"据悉" 3. **诚实呈现分歧**：多个源结果不一致时，不强制统一，如实呈现 4. **优先广度**：宁可多几个源，也不要漏掉重要信息源


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