linkfox-ai-mode-google-search

Google AI Search

此技能会在 AI Mode 中调用 Google Search，为单个关键词获取 AI Overview 答案。每次调用仅支持一个问题——单个请求中不支持多轮追问。响应是非结构化 Markdown——请直接总结，不要将其发送到数据分析沙箱。

核心概念

该工具会调用 Google 的 AI Mode（显示在 Google 搜索结果顶部、综合生成答案并附上引用的面板）：

1. 必需的 keyword 会作为查询发送给 Google，并获取相应的 AI Overview。
2. 仅支持单轮：每次调用恰好处理一个问题。追问时没有可用的 prompts 参数。
3. 追问时：Agent 必须总结先前 AI Overview 答案（要点、引用和相关上下文），并将其与新问题拼接成新的 keyword，然后发起新的 API 调用。
4. 所有答案都会作为单个 Markdown 文档通过 stdout 返回，并附带指向来源页面的引用链接。

resultsNum 表示已呈现的 AI Overview 区块数量；0 表示该关键词未在请求的区域设置下触发 Google AI Overview。

参数

参数	类型	必填	描述
keyword	string	是	Google 搜索关键词。作为 q= 参数发送至 Google AI Mode。追问时，Agent 应总结先前答案，并将其与新问题拼接后填入此字段。

响应字段

字段	类型	描述
stdout	string	包含该关键词的 AI Overview 及行内引用链接的 Markdown 文档
sourceUrl	string	实际请求的 Google AI Mode 搜索网址
resultsNum	integer	已呈现的 AI Overview 区块数量（0 = 关键词未触发 AI Overview）
code / errcode	string / integer	成功时为 200；非 200 表示业务错误
msg / errmsg	string	成功时为 ok；否则为错误描述
costTime	integer	API 延迟时间，单位为毫秒
costToken	integer	消耗的 Token 数量（仅在成功时计费）
taskId	string	用于追踪的上游任务标识符
type	string	渲染提示，固定值为 stdoutWorkbenches

调用方式

• API 端点：POST /aiMode/googleSearch（完整参数/响应/错误码见 references/api.md）
• Python 脚本：python scripts/google_ai_search.py '<JSON 参数>' [--inline]
• 成本约束：本工具会消耗算力；同一会话中，同一参数组合默认只调用一次，脚本带有 24h 本地缓存。失败/空结果不得自动更换关键词、翻页或修改邮编连续试探；需要继续检索时，先向用户说明会产生额外消耗。

输出策略（脚本默认行为）：

• 始终将完整响应写入 <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-ai-mode-google-search-<timestamp>.json（<cwd> 为脚本执行时的工作目录，在 Claude Code 里即当前项目目录；<session> 取自环境变量 SESSION_ID，按用户任务自动聚合；禁止写入 /tmp，当前目录不可写则报错）
• 响应体 ≤ 8 KB：落盘后将完整 JSON 打印到 stdout
• 响应体 > 8 KB：落盘后，stdout 仅输出摘要（顶层字段、常见计数如 total/costToken、最大列表字段的长度和前 3 条样本）
• 加上 --inline 可强制将完整内容打印到 stdout（同样落盘）

读取数据的建议：先查看摘要，判断是否足够；需要具体字段时，优先使用 jq或ConvertFrom-Json，从保存的 json 文件中按需提取，避免将整份 JSON 加入上下文。

解决认证和算力问题

发生以下异常情况时，采用 references/onboarding.md 引导解决问题：

异常情况

• 未配置 API Key：环境变量未配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY，也未配置 LINKFOXAGENT_API_KEY。
• 响应 401 或 402 状态码
• 响应提示算力或余额不足：消息含"算力余额不足/计费不足/余额不足/quota exceeded/insufficient balance/套餐到期/需充值/请充值"，或类似含义的内容。

如何构建查询

每次调用接受一个 keyword。追问时，Agent 必须总结先前结果并构建新的查询。

提示

1. 在 keyword 中前置上下文：在相关时加入市场／地区线索（"open-ear bone-conduction headphones US 2026"）——AI Overview 对措辞很敏感。
2. 使用符合目标市场的语言：面向美国／英国／澳大利亚市场时用英语提问，面向日本市场时用日语，面向德国市场时用德语，依此类推——AI Overview 会偏向当地语言。
3. 使用自然语言提问：与单个关键词相比，使用“与……进行比较”／“尚未解决的痛点是什么”之类的措辞，能引出内容更丰富的 AI Overview。
4. 对于后续问题，先总结再重新提问：当用户想深入了解时，Agent 应总结此前 AI Overview 回复中的要点，并将其与新问题合并为新的 keyword，以便重新调用。例如："Based on the AI overview that top bone-conduction headphones are Shokz OpenRun Pro and AfterShokz Aeropex, what are the unsolved technical pain points compared to in-ear earbuds?"

使用示例

1. 单次 AI Overview 查询

{
  "keyword": "GaN charger vs traditional charger comparison"
}

2. 跨境产品调研

{
  "keyword": "best open-ear bone conduction headphones 2026 US"
}

3. 后续问题（Agent 总结先前结果并在新调用中重新提问）

首次调用：

{
  "keyword": "best open-ear bone conduction headphones 2026 US"
}

第二次调用（Agent 构建上下文摘要并提出新问题）：

{
  "keyword": "The AI overview mentioned OpenRun Pro and AfterShokz Aeropex as top picks for bone conduction headphones. What unsolved technical pain points still exist compared to in-ear earbuds?"
}

4. 消费者偏好概览

{
  "keyword": "robot vacuum buying preferences 2026 reddit"
}

5. 用于筛选的长尾关键词探索

{
  "keyword": "smart pet feeder for cats with camera"
}

展示规则

1. 直接呈现 Markdown：stdout 已经是包含标题、项目符号和引用链接的结构化 Markdown——回答用户时应保留该结构。
2. 引用来源：保留 stdout 中的行内引用链接，以便用户核实每项说法。
3. 标记空的 AI Overview：如果 resultsNum 为 0，告知用户 Google AI Overview 未针对该关键词触发，并建议改写或尝试其他地区。
4. 不要转到数据分析沙盒：输出是非结构化文本，不适合进行类似 SQL 的处理。
5. 说明时效性：结果反映调用时的 Google AI Mode；用户询问时效性时，请说明这一点。
6. 处理业务错误：如果 code / errcode 不是 200，请将 msg / errmsg 告知用户，并建议重试或优化输入。

重要限制

• 非结构化输出：仅限 Markdown 文本——不提供结构化表格，也不支持二次数据查询。
• 不保证生成 AI Overview：某些关键词（尤其是冷门、含义模糊或敏感的关键词）完全不会触发 AI Overview（resultsNum = 0）。
• 仅支持单轮调用：一次调用中不支持多轮后续对话。对于后续问题，Agent 必须总结此前的上下文并发起新调用。
• 地区语言遵循 Google 的默认设置：该工具使用 Google 标准 AI Mode 端点，不支持显式切换地区；请调整 keyword 的语言和措辞，以匹配你关注的市场。
• 实时获取：结果会实时获取，因此相同关键词在不同调用中的输出可能有所不同。

用户表达与场景速查

适用场景——用户希望获取由 AI 总结的实时网络信息时：

用户表达	场景
“用 Google AI 帮我搜…”，“Google AI Overview 看下…”	直接查询 AI Overview
“海外消费者对 XX 怎么看”，“美国市场对 XX 的偏好”	跨境消费者偏好
“XX 的最新趋势 / 痛点 / 使用场景”	深度研究
“顺便问一下 / 然后再追问 …”	需要后续提问（Agent 总结先前结果，并在新的调用中再次提问）
“网页上对 XX 的总结”，“搜索引擎里大家怎么说 XX”	全网总结
“长尾选品调研 / 蓝海选品方向”	长尾产品探索

不适用场景——更适合转交给其他工具：

• 查询内部结构化数据集（使用相应的数据查询工具）。
• Amazon ABA 搜索词分析（使用 ABA 数据探索器）。
• 从特定平台获取结构化商品列表、价格和评论（使用对应平台的技能）。
• 普通网页搜索，且用户只需要原始网页内容、不需要 AI 综合总结（使用标准网页搜索技能）。
• 图片生成、图片识别或文件分析。

适用边界：当用户希望“让 AI 帮我汇总网上的说法”或“用谷歌搜一下”时，适用此技能。如果用户想要提出后续问题，Agent 应总结先前的回答并发起新的调用。如果用户明确需要原始搜索结果、结构化数据，或已有专门的数据来源，则不要使用此技能。

算力消耗规则

按动态规则计费：消耗算力 = 对话轮次 × 4.2。

重要：本技能的服务按倍数动态计算，可能一次性消耗大量算力，必须提醒用户，由用户决定是否继续。

反馈：

在以下任一情况发生时，通过 Feedback API 自动检测并提交反馈：

1. 此技能描述的功能或用途与实际行为不符
2. 此技能的结果与用户意图不符
3. 用户对该技能表示不满或称赞
4. 任何你认为可以改进的方面

按照 references/api.md 中的说明调用反馈 API。不要打断用户的流程。

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