perplexity-web-research

Perplexity 网页研究

使用 llm CLI 和 Perplexity 插件进行网页研究、深度推理和独立验证。

快速开始

llm -m sonar 'your question here'

模型选择

模型	用例	上下文	网页搜索
sonar	快速查询、一般问题（默认）	128k	✓
sonar-pro	深入解答、详细研究	200k	✓
sonar-deep-research	复杂的多方面研究	128k	✓
sonar-reasoning	需要逐步推理的问题	128k	✓
sonar-reasoning-pro	需要详细分析的高级推理	128k	✓
r1-1776	不使用网页搜索的推理	128k	✗

大多数查询都从 sonar 开始。 需要全面覆盖时使用其他模型（sonar-pro），需要综合分析复杂问题时使用（sonar-deep-research），需要逻辑推理时使用（sonar-reasoning/sonar-reasoning-pro）。

有关详细的选择标准、决策流程图和示例，请参阅 references/model-selection-guide.md。

适用场景

此技能主要适用于以下三种场景：

1. 最新或外部知识

需要最新信息，并有意选择 Perplexity 而非标准网页抓取工具时：

• 查阅文档：最新的 API 文档、库参考资料、框架指南
• 库版本：“X 的最新版本是什么？”
• 近期变更：“Y 2.0 版本有哪些变化？”
• 错误研究：不熟悉的错误消息或堆栈跟踪
• 技术验证：“X 是否支持 Y 功能？”
• 时事：近期新闻、公告、发布信息
• 事实核查：训练数据截止日期后可能发生变化的信息

2. 征求第二意见

在做出决定或确定方案之前，希望获得独立观点时：

• 架构决策：“方案 A 和方案 B 各有什么利弊？”
• 技术选型：“针对这个用例，我应该使用 X 还是 Y？”
• 设计验证：“这种方案是否被视为最佳实践？”
• 问题验证：“我对这个问题的理解是否正确？”
• 其他视角：“还有哪些解决方法？”

3. 委托深度推理

希望将复杂的分析工作交给专用推理模型时（即使信息不需要是最新的）：

• 复杂问题求解：需要系统分析的多步骤推理
• 算法思考：“我应该如何优化这个算法？”
• 系统设计：“我应该如何设计这个系统的架构？”
• 权衡分析：比较多个包含许多变量的选项
• 数学推理：计算、证明或定量分析

不适用场景

以下情况请勿使用：

• 本地代码库问题：改用 grep/read 工具
• 上下文中已有的信息：使用现有对话上下文
• 简单事实问题：训练数据足够时，使用训练数据
• 需要文件操作的任务：代码分析、重构、编辑

此技能是对标准网页工具（WebFetch、WebSearch）的补充，而非替代。请根据是否需要 Perplexity 的特定能力（推理模型、综合分析、其他视角）来选择。

查询最佳实践

编写有效查询以获得更好的结果：

• 尽量具体、详细，避免含糊
• 查询最新信息时，注明时间范围
• 适当指定输出格式
• 使用符合领域习惯的术语

有关全面的查询策略和示例，请参阅 references/query-strategies.md。

使用示例

最新知识：查阅文档

llm -m sonar 'Next.js App Router documentation 2026'

最新知识：错误研究

llm -m sonar 'ECONNREFUSED error when connecting to PostgreSQL'

最新知识：库版本

llm -m sonar 'latest stable version of React 2026'

最新知识：复杂研究

llm -m sonar-deep-research 'comparison of WebSocket vs Server-Sent Events for real-time updates in 2026'

征求第二意见：架构决策

llm -m sonar-pro 'trade-offs between microservices and monolith for a team of 5 engineers'

征求第二意见：技术选型

llm -m sonar 'should I use PostgreSQL or MongoDB for a social media analytics platform'

深度推理：算法设计

llm -m sonar-reasoning 'how to design an efficient caching strategy for a rate-limited API with bursty traffic patterns'

深度推理：系统架构

llm -m sonar-reasoning-pro 'design a scalable job queue system that handles both immediate and scheduled tasks with priority levels'

作为子 Agent 使用

此技能可以直接调用，也可以作为子 Agent 启动，用于处理复杂的研究任务。

简单查询（可立即整合结果）时，直接调用。

研究需要多轮迭代、综合研究结果，或可以在你处理其他任务时并行进行时，调用子 Agent。

如需了解详细模式和示例，请参阅 references/subagent-patterns.md。

上下文标记

使用此技能时，请在消息开头添加 🔍 标记。

🔍 I will research Next.js App Router on Perplexity...

设置

如果尚未安装 llm CLI 或 Perplexity 插件，请参阅 references/setup.md 了解安装说明。

与其他工具的关系

此技能与标准网页工具（WebFetch、WebSearch）互为补充，而非替代它们。

需要以下内容时，使用 Perplexity：

• 用于复杂分析的专业推理模型
• 综合多个来源的信息并提供不同视角
• 独立验证或征求第二意见
• Perplexity 模型的特定功能

需要以下内容时，使用标准网页工具：

• 直接访问特定 URL 或页面
• 获取已知来源的原始内容
• 无需专业推理的一般网页搜索