关于 web-search
通过 inference.sh 的 belt CLI 进行网页搜索和内容提取的技能,整合 Tavily 与 Exa 应用,支持研究、事实问答和网页内容收集。
主要功能
- 01使用 Tavily 和 Exa 搜索
- 02获取直接事实答案
- 03提取网址中的文本和图片
- 04在研究工作流中使用结果
适用场景
- 01为主题研究收集来源
- 02借助来源核验说法
- 03为 RAG 流程收集网页
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ halt-catch-fire/ superpowers --skill web-search安装后在 Claude Code 中输入/web-search确认已加载。
详细介绍
安装 belt CLI 技能:
npx skills add belt-sh/cli
网页搜索与内容提取
通过 inference.sh CLI 搜索网页并提取内容。

快速开始
需要 inference.sh CLI(
belt)。安装说明
belt login
# Search the web
belt app run tavily/search-assistant --input '{"query": "latest AI developments 2024"}'
可用应用
Tavily
| 应用 | 应用 ID | 描述 |
|---|---|---|
| 搜索助手 | tavily/search-assistant | 由 AI 驱动的搜索,并提供答案 |
| 提取 | tavily/extract | 从 URL 提取内容 |
Exa
| 应用 | 应用 ID | 描述 |
|---|---|---|
| 搜索 | exa/search | 结合 AI 的智能网页搜索 |
| 回答 | exa/answer | 直接提供事实性答案 |
| 提取 | exa/extract | 提取并分析网页内容 |
示例
Tavily 搜索
belt app run tavily/search-assistant --input '{
"query": "What are the best practices for building AI agents?"
}'
返回 AI 生成的答案,并附带来源和图片。
Tavily 提取
belt app run tavily/extract --input '{
"urls": ["https://example.com/article1", "https://example.com/article2"]
}'
从多个 URL 中提取纯净文本和图片。
Exa 搜索
belt app run exa/search --input '{
"query": "machine learning frameworks comparison"
}'
返回高度相关的链接及其上下文。
Exa 回答
belt app run exa/answer --input '{
"question": "What is the population of Tokyo?"
}'
直接提供事实性答案。
Exa 提取
belt app run exa/extract --input '{
"url": "https://example.com/research-paper"
}'
提取并分析网页内容。
工作流:研究 + 大模型
# 1. Search for information
belt app run tavily/search-assistant --input '{
"query": "latest developments in quantum computing"
}' > search_results.json
# 2. Analyze with Claude
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Based on this research, summarize the key trends: <search-results>"
}'
工作流:提取 + 总结
# 1. Extract content from URL
belt app run tavily/extract --input '{
"urls": ["https://example.com/long-article"]
}' > content.json
# 2. Summarize with LLM
belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input '{
"prompt": "Summarize this article in 3 bullet points: <content>"
}'
使用场景
- 研究:收集任意主题的信息
- RAG:检索增强生成
- 事实核查:通过来源验证说法
- 内容聚合:从多个来源收集数据
- Agent:构建具备研究能力的 AI Agent
相关技能
# Full platform skill (all apps)
npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli
# LLM models (combine with search for RAG)
npx skills add inference-sh/skills@llm-models
# Image generation
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation
浏览所有应用:belt app list
文档
- 向 Agent 添加工具 - 为 Agent 配备搜索功能
- 构建研究 Agent - 大模型 + 搜索集成指南
- 工具集成成本 - 预构建工具为何重要
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