网页聚合搜索

要解决的问题

在国内网络环境中进行信息搜索，常面临以下具体挑战：

• 访问限制：Google 等国际引擎不可用，单一国内引擎如百度、搜狗的覆盖范围各有侧重，导致信息碎片化。
• 操作繁琐：对于学术、财经、技术等垂直领域，用户需手动切换不同平台（如 ArXiv、东方财富、GitHub），效率低下。
• 语法不统一：高级搜索语法（如 site:、filetype:）在各引擎中支持程度不同，增加了使用门槛。

技能如何工作

核心能力与关键步骤

该技能是一个 智能多引擎聚合搜索工具，通过以下方式实现高效检索：

• 多引擎聚合：集成 25+ 引擎，覆盖通用（百度、搜狗）、学术（ArXiv、Wikipedia）、财经（东方财富）、技术（Stack Overflow、GitHub）及社交媒体（搜狗微信）等。
• 智能路由：根据查询意图自动选择引擎组合。例如，搜索“碳中和技术”可能同时路由到百度、ArXiv 和 GitHub。
• 国内优化：所有引擎均支持国内直连，零代理依赖，通过优化网络路径确保稳定性。
• 高级语法支持：统一处理 site:、filetype:、intitle:、inurl: 等语法，用户无需记忆各引擎差异。
• 智能去重：采用三重策略——URL 规范化、标题相似度计算、内容指纹比对，减少重复结果。
• 自动降级：当某个引擎失效时，自动切换到备用引擎，保障搜索连续性。

执行流程：

1. 接收用户查询（如 python scripts/search.py "区块链应用"）。
2. 通过意图分析模块确定引擎组合，如同时调用百度、必应、GitHub。
3. 并行执行搜索请求，国内引擎直连，国际引擎通过优化路径访问。
4. 应用去重算法过滤结果，并按相关性排序。
5. 返回结构化 JSON 数据给用户。

适用边界与注意点

• 引擎依赖：结果依赖于上游搜索引擎的稳定性，若百度或 ArXiv 的 API 变更，可能影响搜索质量。
• 网络波动：国际引擎（如 DuckDuckGo）的访问速度可能受网络环境影响。
• 查询局限性：对于高度专业化的长尾查询（如“量子计算实验数据”），聚合搜索可能无法覆盖所有细分资源，建议结合领域专用平台。
• 实时性限制：搜索引擎索引存在延迟，不适用于实时监控场景，更适合一般性信息检索。
• 语法支持：虽统一处理高级语法，但部分引擎可能忽略特定参数，需注意结果差异。