google-ai-mode-skill

Google AI Mode 技能

查询 Google 的 AI 搜索模式，从全网获取全面且有来源依据的答案。

何时使用此技能

当用户：

• 请求超出知识截止日期（2025 年 1 月之后）的最新信息
• 需要库和框架的文档或 API 参考
• 请求代码示例或实现模式
• 希望进行技术比较或了解最佳实践
• 需要带引文和来源的研究
• 提及“Google AI search”“Google AI mode”或“web research”

CLI 标志

关键标志

--debug - 启用全面日志记录

python scripts/run.py search.py --query "..." --debug

• 将详细日志保存到 logs/search_YYYY-MM-DD_HH-MM-SS.log
• 记录每个步骤：启动浏览器、检测 CAPTCHA、等待 AI 内容、提取引文
• 对排查 CAPTCHA 问题或搜索失败至关重要
• 完成时会打印日志文件路径

--save - 将结果保存到技能文件夹

python scripts/run.py search.py --query "..." --save

• 将 Markdown 保存到 results/YYYY-MM-DD_HH-MM-SS_Query_Name.md
• 使用带时间戳的文件名，便于整理存储
• 结果保存在技能目录中，以供日后参考
• 自动命名时使用此标志，而不是 --output

组合使用（建议用于调试）：

python scripts/run.py search.py --query "..." --debug --save

其他标志

--show-browser - 显示浏览器窗口（用于解决 CAPTCHA）

python scripts/run.py search.py --query "..." --show-browser

--output <path> - 自定义输出文件路径

python scripts/run.py search.py --query "..." --output result.md

--json - 在输出中包含 JSON 元数据

python scripts/run.py search.py --query "..." --output result.md --json

查询优化策略

重要：执行前务必优化用户查询。Google AI Mode 的质量取决于查询的精确度。

优化模板

[Technology/Topic] [Version] [Year] ([Specific Aspect 1], [Aspect 2], [Aspect 3]). [Output format request].

优化规则

1. 包含当前年份（2026），以获取最新结果
2. 使用括号列出所需的具体方面
3. 请求结构化输出（表格、比较、分类列表）
4. 查询库或框架时包含版本号

示例

用户查询	优化后的查询
"React hooks"	"React hooks 2026 年最佳实践（useState、useEffect、自定义 hooks、常见陷阱）。提供代码示例。"
"What's new in Rust?"	"Rust 1.75 在 2026 年的新特性（异步 trait、impl Trait 改进、const 泛型、稳定化 API）。附上迁移指南和代码示例。"
"PostgreSQL vs MySQL performance?"	"PostgreSQL 与 MySQL 2026 年性能比较（查询优化、索引策略、并发写入、JSON 处理、扩展模式）。提供基准测试数据和使用场景建议。"
"How to handle errors in Go?"	"Go 2026 年错误处理模式（错误包装、自定义错误、哨兵错误、panic 与 error 的比较、错误场景测试）。提供代码示例并比较最佳实践。"
"Learn FastAPI basics"	"FastAPI 2026 年教程（路由、依赖注入、异步端点、使用 Pydantic 验证请求、OpenAPI 文档、测试）。提供分步实现指南。"

注意： 如果用户提供的查询已经包含详细内容、版本号和要求，则直接使用。

工作流

1. 接收用户请求
2. 使用上述模板优化查询
3. 告知用户：“正在搜索：‘[优化后的查询]’”
4. 使用 --save --debug 标志执行搜索
5. 返回带有行内引文 [1][2][3] 的结果

脚本执行

重要：务必使用 run.py 包装器。直接执行脚本会失败。

基本搜索

python scripts/run.py search.py --query "Your search query"

建议用法

python scripts/run.py search.py --query "..." --save --debug

run.py 包装器会自动：

• 首次运行时创建 .venv
• 安装依赖项（patchright、beautifulsoup4、html-to-markdown）
• 激活虚拟环境
• 执行搜索脚本
• 安装 Google Chrome（而非 Chromium），以实现反检测

工作原理

1. 持久化浏览器上下文：使用保存在 ~/.cache/google-ai-mode-skill/chrome_profile 的浏览器配置文件，在不同搜索之间保留 Cookie 和会话
2. 避免 CAPTCHA：持久化上下文意味着 Google 能识别该浏览器 → 很少触发 CAPTCHA
3. AI 内容检测：等待 Google AI 概览在页面上出现
4. 引用提取：注入 JavaScript，从 AI 回复中提取来源链接
5. Markdown 转换：将 HTML 转换为带有内联引用 [1][2][3] 的 Markdown
6. 快速获取结果：典型搜索可在 5-7 秒内完成（无 CAPTCHA）

CAPTCHA 处理

使用持久化上下文时，很少遇到 CAPTCHA。 如果遇到：

1. 检测：多层检查（URL /sorry/index、页面文本、内容长度）
2. 自动处理：如果在无头模式下检测到 CAPTCHA → 脚本返回 CAPTCHA_REQUIRED 错误
3. 手动解决：使用 --show-browser 标志重新运行，在浏览器中完成 CAPTCHA，脚本会自动继续

注意：完成一次 CAPTCHA 后，持久化上下文会保留会话 → 之后的搜索无需再完成 CAPTCHA。

输出格式

返回带有内联引用和来源列表的 Markdown。示例：

React 18 introduces concurrent features including Suspense for data fetching[1],
automatic batching for state updates[2], and transitions for non-urgent updates[3].

---

## Sources:

[1] React 18 Release Notes
https://react.dev/blog/2022/03/29/react-v18

[2] Automatic Batching Explained
https://github.com/reactwg/react-18/discussions/21

[3] Transitions API Documentation
https://react.dev/reference/react/useTransition

常见用例

查找库文档

python scripts/run.py search.py --query "Prisma ORM 2026 (schema definition, migrations, client API, relation queries, transactions). Include TypeScript examples." --save --debug

获取编码示例

python scripts/run.py search.py --query "WebSocket implementation Node.js 2026 (server setup, client connection, message handling, authentication, reconnection logic). Production-ready code examples." --save

技术比较

python scripts/run.py search.py --query "GraphQL vs REST API 2026 (performance, caching, tooling, type safety, learning curve). Comparison table with use case recommendations." --save

调研最佳实践

python scripts/run.py search.py --query "Microservices security patterns 2026 (API gateway authentication, service mesh, mutual TLS, secret management, observability). Architecture diagrams and implementation guide." --save --debug

故障排除

问题	解决方案
ModuleNotFoundError	使用 run.py 包装脚本，切勿直接执行脚本
每次都出现 CAPTCHA	首次设置：使用 --show-browser 完成一次 CAPTCHA，之后持久化上下文会保留会话
未找到 AI 概览	使用优化模板让查询措辞更具体
浏览器无法启动	检查互联网连接和 Chrome 是否已安装
需要详细日志	使用 --debug 标志 - 日志保存在 logs/ 文件夹中
AI Mode 不可用	你所在的地区/国家不支持 Google AI Mode。使用代理/VPN 从支持的地区（美国、英国、德国等）访问

退出代码：

• 0 - 成功
• 1 - 一般错误
• 2 - 需要 CAPTCHA（使用 --show-browser 重试）
• 3 - 用户关闭了浏览器
• 4 - 所在地区无法使用 AI Mode（使用代理/VPN）
• 130 - 用户中断（Ctrl+C）

最佳实践

1. 始终优化查询 - 具体程度决定结果质量
2. 重要搜索使用 --save --debug - 保存结果并提供审计追踪
3. 查询库/框架时，包含版本号
4. 请求结构化输出 - 表格和比较有助于提升可用性
5. 完成一次 CAPTCHA - 持久化上下文可避免之后再次遇到 CAPTCHA
6. 核实引用 - 检查提供的来源是否准确