linkfox-tsearch-web-search

网页搜索与在线检索

此技能可执行网页搜索，并自动提取搜索结果中的内容。它会返回可直接用于摘要的非结构化内容，无需进行沙箱分析。

核心概念

此工具是一个智能网页搜索引擎，可在一次调用中完成搜索和页面内容提取。使用此工具时，它会自动：

1. 使用提供的关键词执行网页搜索
2. 提取并返回排名靠前的结果内容

重要提示：由于此工具内置了内容提取功能，使用此搜索工具后无需再单独调用浏览器／网页提取工具。返回的内容是非结构化文本——请直接概括，而不要尝试进行结构化数据分析。

响应数据字段

字段	描述	类型	示例
searchList	搜索结果数组	array	（见下文）
searchList[].score	结果的相关性评分	number	0.95
searchList[].title	结果页面的标题	string	"Best wireless chargers 2026"
searchList[].url	来源页面的 URL	string	"https://example.com/article"
searchList[].content	提取的页面内容	string	"Full text of the article..."
costToken	此请求消耗的 Token 数量	integer	1500

参数指南

此工具接受一个参数：

参数	类型	必填	最大长度	描述
keyword	string	是	1000 chars	搜索查询关键词

高效关键词提示

1. 具体明确："best budget wireless earbuds 2026" 比 "earbuds" 效果更好
2. 使用自然语言或关键词短语："what is the capital of France" 和 "capital France" 都是有效的
3. 必要时添加上下文：添加年份、地区或域名等限定词，缩小结果范围
4. 组合词语以提高精确度："iPhone 16 Pro Max battery life review" 比 "iPhone battery" 更容易找到相关页面
5. 使用英语或目标语言：根据要查找的内容选择语言

不同场景的关键词示例

时事／新闻

latest AI regulation policy 2026

产品调研

best robot vacuum cleaner under $300 Reddit

技术查询

Python asyncio tutorial beginner guide

社区讨论／Reddit

Reddit best budget mechanical keyboard 2026

热门话题

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事实核查／实时数据

current Bitcoin price USD

竞争对手或品牌调研

Anker vs Baseus portable charger comparison

展示规则

1. 直接概括：返回的内容是非结构化文本。请提供清晰、简洁的摘要，而不要直接倾倒原始内容。
2. 注明来源：始终附上每条结果的标题和 URL，方便用户核实信息。
3. 呈现多种观点：当结果包含不同观点时，应公正呈现。
4. 说明时效性：指出信息是否看起来非常新，或可能已经过时。
5. 处理空结果：如果搜索没有返回结果或返回的内容无关，请建议细化关键词并提供替代搜索词。
6. 不进行沙箱分析：切勿将输出发送到数据分析沙箱。请直接在回复中概括。

重要限制

• 非结构化输出：结果是自由格式文本，而非结构化数据表。不要尝试进行类似 SQL 的处理。
• 不持久存储：搜索结果不会保存到数据库供后续查询。
• 单个关键词输入：每次调用仅接受一个关键词字符串。如需进行多方面调研，请使用不同关键词进行多次调用。
• 已包含内容提取：不要对这些结果调用单独的网页提取工具——此工具已完成提取。

用户表达与场景速查

适用 — 任何需要实时网络信息的任务：

用户表述	场景
“搜索……”“查找……”“Google……”	直接网页搜索
“……的最新消息是什么？”	时事查询
“查找有关……的信息”	通用信息检索
“Reddit 上大家对……有什么看法？”	社区讨论研究
“现在有什么热门趋势？”	热门话题发现
“查看……的当前价格”	实时数据查询
“查找……的评价”	产品／服务评价搜索
“……今天发生了什么？”	突发新闻／近期事件
“研究……的竞争对手”	通过网络进行竞争情报分析
“外部网站上关于……的帖子”“……的热门帖子”	论坛与社区内容

不适用 — 不需要网络搜索的任务：

• 查询内部数据库或结构化数据集（使用合适的数据查询工具）
• 分析用户已在本地上传的文件
• 对现有数据执行计算或数据转换
• 无需外部参考资料即可生成创意内容
• 涉及 Amazon ABA 数据的任务（改用 ABA 数据浏览器）

边界判断：当用户说“了解……情况”或“研究”时，如果他们需要最新的外部网络信息，则适用此技能。如果他们指的是内部数据、历史数据库或本地文件分析，则不适用。

反馈：

在以下任一情况发生时，通过 Feedback API 自动检测并报告反馈：

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. 用户对该技能表达不满或赞扬
4. 你认为任何方面可以改进

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

处理大型响应

为避免 Agent 上下文溢出，请将响应保存到磁盘，并仅提取所需字段：

python scripts/response_io.py run --script scripts/tsearch_web_search.py --out-dir <DIR> '<params>'
python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>"   # or --path "<JMESPath>"

请将 --out-dir 指定在任何 git 工作树之外（例如，在 Unix 上使用 /tmp/...，在 Windows 上使用 %TEMP%/...）。保存的响应可能包含 PII、定价信息或身份验证敏感数据 — 请勿提交这些文件。文件不会自动删除；任务完成后请清理。

run 会将完整响应写入文件，并仅输出架构预览和文件路径。read 会提取指定字段；使用 --limit/--offset 进行切片，并使用 --format json|jsonl|csv|table 指定输出格式。

适合优先采用此模式的情况 — 请根据响应特征自行判断，例如：

• 每条记录的字段数量较多，或包含不需要的字段
• 批量／分页结果（每次调用会返回多个项目）
• 长文本字段（描述、评价、HTML、时间序列）
• 后续步骤中还会重复使用输出，而非立即使用

对于较小且只使用一次的响应，直接调用主脚本即可。

⚠️ 预览是截断后的架构和样本，并非完整数据。任何字段级决策都必须通过 read 从保存的文件中读取。

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