blessonism/search-skills

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提供多源搜索、线程深抓与高保真内容提取的一组生产级 Skills。

📦 本仓库已收录至 openclaw-skills（聚合仓库，包含更多 Skills）。推荐 Star 聚合仓库以获取全部更新。

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包含什么

它们之间的关系

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搜索技能特性

• 四源并行搜索：Brave + Exa + Tavily + Grok，覆盖普通网页、技术资料、实时信息与权威来源
• 意图感知检索：按 factual / status / comparison / tutorial / exploratory / news / resource 自动切换策略，而不是一把梭搜索
• 研究通道：深度调研可追加 research-light 增强
• 链式引用追踪：遇到 GitHub issue / PR、HN、Reddit、V2EX 或网页文章时，可继续沿引用链深挖，而不只停留在首层结果
• 内容提取能力：普通网页直接抽取 Markdown;反爬页面用 MinerU 抓取

search-layer：能力主线

1. Retrieval path：面向绝大多数普通搜索请求的主路径
2. 线程拉取路径：面向 GitHub / 论坛 / 帖子深挖的追踪路径

两条路径共享同一个目标：先把信息找对，再决定要不要继续往下挖。

1.Retrieval path（默认主路径）

默认情况下，search-layer 负责多源召回、去重、排序与合成：

• Brave（由 OpenClaw 内置 web_search 提供）
• Exa
• 塔维利
• 格罗克

其中 '搜索。

📦 本仓库已收录至 openclaw-skills（聚合仓库，包含更多 Skills）。推荐 Star 聚合仓库以获取全部更新。

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包含什么

它们之间的关系

github-explorer（独立 repo）
├── search-layer ──── Exa + Tavily + Grok 并行搜索 + 意图评分 + 链式追踪   ← 本仓库
├── content-extract ── 智能 URL → Markdown                                  ← 本仓库
│   └── mineru-extract ── MinerU API（反爬）                                ← 本仓库
└── OpenClaw 内置工具 ── web_search (Brave), web_fetch, browser

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Search Skills 特性

• 四源并行搜索：Brave + Exa + Tavily + Grok，覆盖普通网页、技术资料、实时信息与权威来源
• 意图感知检索：按 factual / status / comparison / tutorial / exploratory / news / resource 自动切换策略，而不是一把梭搜索
• Research lane：深度调研可追加 research-light 增强
• 链式引用追踪：遇到 GitHub issue / PR、HN、Reddit、V2EX 或网页文章时，可继续沿引用链深挖，而不只停留在首层结果
• 内容提取能力：普通网页直接抽取 Markdown；反爬页面用 MinerU 抓取

search-layer：能力主线

1. Retrieval path：面向绝大多数普通搜索请求的主路径
2. Thread-pulling path：面向 GitHub / 论坛 / 帖子深挖的追踪路径

两条路径共享同一个目标：先把信息找对，再决定要不要继续往下挖。

1. Retrieval path（默认主路径）

默认情况下，search-layer 负责多源召回、去重、排序与合成：

• Brave（由 OpenClaw 内置 web_search 提供）
• Exa
• Tavily
• Grok

其中 search.py 负责 Exa / Tavily / Grok 这条 API 检索链路，核心职责是：

• 按意图分类决定检索策略
• 生成并执行多 query bundle
• 融合多个搜索源结果
• 按 freshness / authority / keyword 做统一评分
• 保持 results contract 稳定

Exa 在 retrieval path 中的角色

Exa 在默认主路径中的定位是：提升基础检索质量的 retrieval source，而不是直接把 search-layer 推成重型 research engine。

当前默认能力：

• intent-aware type 路由
  • resource → instant
  • status / news → fast
  • exploratory + mode=deep → deep
  • 其他 → auto
• 默认请求 highlights：自动传 contents.highlights.maxCharacters=1200
• 时间窗口对齐：--freshness pd/pw/pm/py 会映射到 Exa startPublishedDate
• 摘要质量增强：本地优先使用 highlights -> text -> summary -> snippet 构造摘要，避免 Exa 因空摘要在 ranking 中被低估