Agent Skills
返回列表
Mayf3 智能搜索

Mayf3 智能搜索

知识管理 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_15292d5a/yjkj-mayf3-smart-search。

技能介绍

解决的问题

在智能体流程中，网页搜索常常出现三类不稳定：单一引擎超时或空结果、中英文查询被同一后端低效处理、只拿到摘要却无法读取原文。mayf3-smart-search 面向这类场景，把多引擎搜索、语言适配、失败降级和全文提取组织成一条可脚本化调用链路。

技能如何工作

  • 本地优先：默认走 DDGS 本地库，返回结构化 title、href、body，避免手动解析 HTML。
  • 语言适配：中文查询优先 bing，英文查询优先 brave，也支持用 --lang 强制指定。
  • 自动降级：--fallback 会按语言选择后端链，失败后继续切换；DDGS 不可用时再落到 web_fetch 的 Bing CN、360、Sogou。
  • 搜索提取一体：需要正文时通过 --extract 或 extract() 获取 Markdown 全文，适合 RAG、摘要和资料核验。
  • 验证组合：高置信度任务可组合 brave + bing，微信内容可用 Sogou，快速兜底可用 Bing CN。

适用边界

该技能更适合作为搜索与抽取工具，不负责内容真伪判定。短查询、高区分度关键词效果更好；site:、引号和 after: 可用于提升相关度。brave 连续请求可能返回空，需要切换 yandex 或 yahoo；新内容也可能因索引延迟缺失。

使用场景

  • 排查英文API报错时，用brave搜索并自动切换后端，获得结构化结果。
  • 整理中文资料摘要时，优先用bing检索，再用extract抓取全文Markdown。
  • 构建RAG管道时，将搜索与extract串联，为向量库准备可引用网页正文。
  • 核验信息来源时，用brave与bing交叉检索，标记低质量或冲突结果。

适合人员

  • 做技术调研的工程师：需要快速比较英文文档、源码示例和官方答案。
  • 写行业周报的分析师：需要围绕中文关键词检索报告、政策与新闻摘要。
  • 维护智能体的开发者：需要在脚本中稳定调用搜索、降级和全文提取。
  • 做资料核验的研究人员：需要多引擎交叉检索并提取正文用于标注来源。