Skill: jwu26/xyz (version 1.0.0)

--- name: xyz description: 网络搜索工具，支持多种搜索引擎后端（DuckDuckGo、Tavily、Bing、Google、SearXNG）。使用场景：当用户需要搜索网络上的实时信息、查找最新资料、获取在线资源时调用。通过命令行执行搜索查询并返回结构化的搜索结果（标题、链接、摘要）。 license: Complete terms in LICENSE.txt --- # xyz ## 概述 网络搜索技能，为代理系统提供实时网络搜索能力。支持 5 种搜索引擎后端，默认使用 DuckDuckGo（免费，无需 API Key），也可切换至 Tavily、Bing、Google 或 SearXNG。 ## 使用方法 ### 基本用法 ```bash python scripts/xyz.py "<query>" ``` ### 命令行参数 | 参数 | 说明 | | --- | --- | | `<query>` | 搜索查询文本（必填） | | `--json` | 以 JSON 格式输出结果 | | `--provider <name>` | 指定搜索引擎：`duckduckgo`、`tavily`、`bing`、`google`、`searxng` | | `--max <n>` | 最大返回结果数（默认: 10） | ### 使用示例 ```bash # 基本搜索 python scripts/xyz.py "Python 异步编程教程" # 使用 JSON 格式输出 python scripts/xyz.py "机器学习入门" --json # 指定搜索引擎和结果数量 python scripts/xyz.py "最新科技新闻" --provider bing --max 5 ``` ## 支持的搜索引擎 | 引擎 | 说明 | 所需环境变量 | | --- | --- | --- | | `duckduckgo` (默认) | 免费，无需 API Key。优先使用 `duckduckgo_search` 库，未安装时回退到 HTML 解析 | 无 | | `tavily` | Tavily 搜索 API | `TAVILY_API_KEY` | | `bing` | Bing Web Search API | `BING_API_KEY` | | `google` | Google Custom Search API | `GOOGLE_API_KEY`、`GOOGLE_CSE_ID` | | `searxng` | 自托管 SearXNG 实例 | `SEARXNG_URL`（默认 `http://localhost:8080`） | ## 环境变量 | 变量名 | 说明 | 默认值 | | --- | --- | --- | | `SEARCH_PROVIDER` | 默认搜索引擎 | `duckduckgo` | | `SEARCH_MAX_RESULTS` | 默认最大返回结果数 | `10` | | `SEARCH_TIMEOUT` | HTTP 请求超时时间（秒） | `30` | | `TAVILY_API_KEY` | Tavily API 密钥 | — | | `BING_API_KEY` | Bing Search API 密钥 | — | | `GOOGLE_API_KEY` | Google Custom Search API 密钥 | — | | `GOOGLE_CSE_ID` | Google 自定义搜索引擎 ID | — | | `SEARXNG_URL` | SearXNG 实例地址 | `http://localhost:8080` | ## 输出格式 ### 文本格式（默认） 每条结果包含序号、标题、链接和摘要： ``` 搜索 "Python 异步编程" 找到 3 条结果： [1] Python asyncio 完整指南 链接: https://example.com/asyncio-guide 摘要: 本文介绍了 Python asyncio 模块的核心概念... [2] ... ``` ### JSON 格式（`--json`） ```json { "query": "Python 异步编程", "count": 3, "results": [ { "title": "Python asyncio 完整指南", "url": "https://example.com/asyncio-guide", "snippet": "本文介绍了 Python asyncio 模块的核心概念..." } ] } ``` ## 运行要求 - Python 3.10+ - 仅使用标准库（`urllib`、`json`、`re`、`html`），无强制第三方依赖 - 可选安装 `duckduckgo_search` 库以提升 DuckDuckGo 搜索质量 - 脚本启动时会自动进行网络连通性检测 ## 注意事项 - 根据返回的搜索结果（标题、链接、摘要）组织答案，不新增或臆造内容 - 使用非 DuckDuckGo 引擎前，请确保对应的 API Key 环境变量已正确设置 - 如网络不可用，脚本会输出警告信息但仍会尝试执行搜索 ### 进度跟踪 系统实时显示搜索进度： - 格式：`{index + 1}/{depth}th search executed.` - 例如：`1/3th search executed.` ## 使用场景 ### 适用场景 1. **复杂主题研究**: 需要对特定主题进行深入、全面的研究 2. **最新信息分析**: 需要基于最新网络信息生成详细分析报告 3. **多角度探索**: 需要从不同角度和维度探索一个主题 4. **系统化调查**: 需要系统化的调查和证据收集 ### 典型用例 - 市场趋势分析 - 技术发展研究 - 竞争对手分析 - 学术文献综述 - 产品调研 ## 技术特点 ### 智能特性 1. **自适应搜索**: 每轮搜索后由LLM分析结果，智能决定下一步搜索方向 2. **避免重复**: 系统记录已搜索主题，避免重复搜索相同内容 3. **深度推理**: 使用专门的推理模型进行综合分析 ### 系统特性 1. **多轮迭代**: 支持指定深度的多轮搜索 2. **并行能力**: 支持最多10个并行搜索 3. **状态管理**: 完整的变量管理和状态跟踪 4. **进度可视**: 实时显示搜索进度和状态 ### 集成特性 1. **LLM集成**: 结合GPT-4o进行智能分析，deepseek-reasoner进行深度推理 2. **网络搜索**: 集成web-search技能获取实时网络信息 3. **JSON处理**: 使用JSON解析工具处理结构化数据 ## 工作流示例 ### 输入示例 ```markdown 用户查询: "人工智能在医疗领域的最新发展" 研究深度: 3 ``` ### 执行流程 1. **第1轮**: - LLM分析: 决定搜索"AI医疗诊断最新进展" - Web搜索: 执行搜索并收集结果 - 状态更新: 记录主题，决定继续搜索 2. **第2轮**: - LLM分析: 基于第1轮结果，决定搜索"医疗影像AI技术突破" - Web搜索: 执行搜索并收集结果 - 状态更新: 记录主题，决定继续搜索 3. **第3轮**: - LLM分析: 基于前两轮结果，决定搜索"AI药物研发应用" - Web搜索: 执行搜索并收集结果 - 状态更新: 记录主题，决定结束搜索 4. **综合分析**: - LLM综合分析所有收集到的findings - 生成关于"人工智能在医疗领域的最新发展"的详细报告 ### 输出示例 ```markdown # 人工智能在医疗领域的最新发展研究报告 ## 执行摘要 [基于三轮搜索的综合分析...] ## 主要发现 1. AI在医疗诊断方面的最新进展 - [具体发现1] - [具体发现2] 2. 医疗影像AI技术突破 - [具体发现3] - [具体发现4] 3. AI在药物研发中的应用 - [具体发现5] - [具体发现6] ## 结论与建议 [综合分析结论...] ## 未来研究方向 [基于研究发现提出的未来研究方向...] ``` ## 注意事项 ### 工作流限制 1. **无执行脚本**: 本skill是一个工作流描述文档，不包含可执行脚本 2. **外部依赖**: 依赖web-search技能执行实际搜索 3. **参数简化**: 搜索时仅使用query参数，忽略其他搜索配置 ### 使用建议 1. **深度设置**: 根据研究复杂度设置合适的depth值 2. **查询优化**: 提供清晰具体的研究主题 3. **结果验证**: 对生成的报告进行必要的事实核查 ### 最佳实践 1. **渐进式研究**: 从宽泛主题开始，逐步深入具体方向 2. **多源验证**: 结合多个来源的信息进行交叉验证 3. **及时更新**: 对于快速发展的主题，建议定期重新研究 ## 故障排除 ### 常见问题 1. **搜索无结果**: 检查query是否过于具体或专业，尝试更通用的搜索词 2. **迭代过早结束**: 调整LLM的temperature参数或提供更多上下文 3. **结果重复**: 系统已内置避免重复机制，如仍出现可手动干预 ### 性能优化 1. **并行搜索**: 充分利用系统的并行能力（最多10个并行） 2. **缓存利用**: 对于相同主题的多次研究，可考虑结果缓存 3. **增量更新**: 对于持续研究，可采用增量更新策略 --- **重要提示**: 本skill描述了一个深度搜索工作流，实际执行需要依赖外部技能和配置。请确保已正确配置xyz技能和相关LLM服务。


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