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web-search

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github.com/inference-sh生产力789213.3k 次安装2 周前更新
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关于 web-search

这是一个通过 belt 命令行搜索网页并提取页面内容的 skill,适合研究以及将网页内容与 LLM 结合的工作流。它提供 Tavily 和 Exa 应用,用于搜索、回答问题和提取内容。

主要功能

  1. 01使用 Tavily 和 Exa 搜索
  2. 02获取带来源的答案
  3. 03从 URL 提取文字和图片
  4. 04提取并分析网页内容

适用场景

  1. 01跨网页研究某个主题
  2. 02使用带来源的答案核查说法
  3. 03收集多个 URL 的内容
  4. 04为 LLM 摘要准备提取材料

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/inference-sh/skills --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。

网页搜索与内容提取

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

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