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kepler-agent-search

从多个平台搜索内容,实现统一搜索和内容提取,帮助AI Agent获取全网信息。 支持 Bing 通用搜索、知乎中文问答社区搜索、小红书生活方式社区搜索。 务必使用此 skill 当用户需要:搜索网络信息、查询知乎内容、浏览小红书种草笔记、多源搜索对比、 获取最新资讯、调研某个主题、查找资料、提取网页文章、搜索中文知识问答、探索生活方式分享等。 即使用户没有明确说"搜索"或"skill",只要涉及获

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安装"kepler-agent-search"技能
技能信息:
- 名称: kepler-agent-search
- 标识: kepler-agent-search
- 描述: 从多个平台搜索内容,实现统一搜索和内容提取,帮助AI Agent获取全网信息。 支持 Bing 通用搜索、知乎中文问答社区搜索、小红书生活方式社区搜索。 务必使用此 skill 当用户需要:搜索网络信息、查询知乎内容、浏览小红书种草笔记、多源搜索对比、 获取最新资讯、调研某个主题、查找资料、提取网页文章、搜索中文知识问答、探索生活方式分享等。 即使用户没有明确说"搜索"或"skill",只要涉及获
- 版本: 1.0.0
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https://www.tokeny.space/api/skills/kepler-agent-search/download
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SKILL.md

前置要求

本技能依赖 Kepler MCP 服务,使用前需配置 MCP 服务器。

快速配置

{
  "mcpServers": {
    "kepler": {
      "type": "sse",
      "url": "https://apisec.cn/sse",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <API-KEY>" }
    }
  }
}

📖 完整安装指南 — 支持 Claude Code、OpenClaw、Codex 等多个 Agent 平台

常驻规则(全程适用)

  1. 数据源选择策略

    • 通用问题 → 使用 Bing 搜索
    • 中文知识问答/经验分享 → 优先搜索知乎
    • 生活方式/种草/攻略/消费决策 → 优先搜索小红书 (xhs)
    • 综合调研 → 多数据源并行搜索
  2. 搜索优先原则:涉及时效性内容(新闻、最新动态)时,先用 web_search 获取最新信息,不要依赖训练数据。

  3. 知乎/小红书内容特殊处理

    • 优先使用知乎/小红书搜索,遇到不可用的时候可以降级为通用搜索,关键词需要加上 "site:zhihu.com" 或 "site:xiaohongshu.com"
    • 知乎文章/回答可以直接使用 web_reader 读取完整内容
    • 小红书笔记支持内容提取,可直接使用 web_reader 读取
  4. 参数规范(重点!engines 参数每次只能指定单个引擎):

    • web_search: query (必填), engines (可选, 默认 ['bing'], 可选值: ['bing'], ['zhihu'], ['xhs']), max_results (可选, 默认10, 最大50)
    • web_reader: url (必填), format (可选, markdown/text/html, 默认 markdown), extract_article (可选, 默认 true)

搜索路由表

用户意图推荐策略工具参数示例
通用搜索Bing 搜索mcp__kepler__web_searchengines: ["bing"]
知乎搜索指定 zhihu 引擎mcp__kepler__web_searchengines: ["zhihu"]
小红书搜索指定 xhs 引擎mcp__kepler__web_searchengines: ["xhs"]
多源对比依次执行多个引擎mcp__kepler__web_searchengines: ["bing"]engines: ["zhihu"]engines: ["xhs"]
读取网页直接访问 URLmcp__kepler__web_readerurl: "..."
深度调研搜索 → 读取 → 分析两者组合-

搜索模式

模式一:单源搜索

Bing 通用搜索:

用户:「搜索 Python 异步编程最佳实践」
→ 调用 web_search,query="Python 异步编程最佳实践"

知乎定向搜索(使用 engines 参数):

用户:「知乎上关于 Python 异步编程的讨论」
→ 调用 web_search,query="Python 异步编程", engines=["zhihu"]

知乎定向搜索(使用关键词):

用户:「知乎上关于 Python 异步编程的讨论」
→ 调用 web_search,query="Python 异步编程 site:zhihu.com" 或 "Python 异步编程 知乎"

模式二:多引擎搜索(推荐!)

同时使用 Bing、知乎和小红书搜索:

用户:「搜索 Python 异步编程」
→ 依次执行三次搜索:
   1. 调用 web_search,query="Python 异步编程", engines=["bing"]
   2. 调用 web_search,query="Python 异步编程", engines=["zhihu"]
   3. 调用 web_search,query="Python 异步编程", engines=["xhs"]
→ 自动返回来自 Bing、知乎和小红书的综合结果

注意:多引擎搜索只能依次执行,不支持 engines=["bing", "zhihu", "xhs"] 这种多引擎同时调用的模式

模式三:多源并行搜索

用户:「多源搜索 Python 异步编程」
→ 并行执行:
   1. web_search: "Python 异步编程 best practices", engines=["bing"]
   2. web_search: "Python 异步编程 知乎", engines=["zhihu"]
   3. web_search: "Python 异步编程 小红书", engines=["xhs"]
→ 综合结果去重并呈现

模式四:搜索+深度阅读

用户:「调研 Python asyncio 的性能优势」
→ 步骤:
   1. web_search 搜索 "Python asyncio performance"
   2. web_search 搜索 "asyncio 性能 知乎"
   3. 筛选 3-5 个高质量链接(优先知乎、官方文档、知名博客)
   4. web_reader 读取重点页面详细内容
   5. 综合分析输出结构化报告

模式五:知乎/小红书内容精读

知乎文章精读:

用户:「帮我读一下这个知乎回答 https://zhuanlan.zhihu.com/...」
→ 直接调用 web_reader,format="markdown"
→ 提取文章核心观点并总结

小红书笔记精读:

用户:「帮我读一下这篇小红书笔记 https://www.xiaohongshu.com/...」
→ 直接调用 web_reader,format="markdown"
→ 提取笔记核心内容和种草要点

输出格式规范

单源搜索结果

## 搜索结果:[关键词]

### 1. [标题](链接)
📰 来源:网站名 | 日期
📝 摘要:内容摘要...

### 2. [标题](链接)
...

---
🔍 数据源:Bing

多源搜索结果

## 多源搜索结果:[关键词]

### 🔵 Bing 搜索结果

#### 1. [标题](链接)
📰 来源:XXX | 日期
📝 摘要:...

### 🟠 知乎相关结果

#### 1. [标题](链接)
📰 来源:知乎 | 日期
📝 摘要:...

### 🔴 小红书相关结果

#### 1. [标题](链接)
📕 来源:小红书 | 日期
📝 摘要:...

---
🔍 多源搜索整合:Bing + 知乎 + 小红书

知乎文章精读

## 📄 知乎文章精读

**🔗 来源**:[知乎专栏/回答](URL)
**✍️ 作者**:XXX
**📅 发布日期**:XXXX-XX-XX
**💬 互动数据**:XXX 赞同 · XX 评论(如有)

### 💡 核心观点
一句话总结文章核心内容。

### 📝 详细内容
正文内容...

### 🔖 精彩评论(如有)
- 评论一...
- 评论二...

---
📚 来源:知乎 · Kepler Web Reader

小红书笔记精读

## 📕 小红书笔记精读

**🔗 来源**:[小红书笔记](URL)
**✍️ 作者**:XXX
**📅 发布日期**:XXXX-XX-XX
**❤️ 互动数据**:XXX 点赞 · XX 收藏 · XX 评论(如有)

### 💡 核心内容
一句话总结笔记核心内容。

### 📝 详细内容
笔记正文...

### 🏷️ 标签/话题
- #标签一
- #标签二

---
📚 来源:小红书 · Kepler Web Reader

综合调研报告

## 🔍 多源调研报告:[主题]

### 📊 数据来源概览
- Bing 搜索结果:X 条
- 知乎相关内容:X 条
- 小红书相关内容:X 条
- 其他来源:X 条

### 🎯 核心发现
1. **发现一**:[内容] [来源: 网站名]
2. **发现二**:[内容] [来源: 知乎]
3. **发现三**:[内容] [来源: 网站名]

### 📚 详细分析

#### 技术博客/文档观点
...

#### 知乎社区讨论
...

### 🔗 参考来源
- [标题](链接) — Bing/Blog
- [标题](链接) — 知乎
- ...

---
🔍 多源搜索整合 | 时间:YYYY-MM-DD HH:MM

使用技巧

Engines 参数用法(重点)

支持的数据源(每次调用只能指定一个):

  • ["bing"] — Bing 搜索引擎,通用搜索
  • ["zhihu"] — 知乎搜索,中文问答社区
  • ["xhs"] — 小红书搜索,生活方式社区

多源搜索策略(依次执行):

# 仅搜索知乎
engines: ["zhihu"]

# 仅搜索 Bing(默认)
engines: ["bing"]

# 仅搜索小红书
engines: ["xhs"]

# 综合调研(需要依次调用多次)
# 第一次: engines: ["bing"]
# 第二次: engines: ["zhihu"]
# 第三次: engines: ["xhs"]

推荐策略:

  • 通用信息 → engines: ["bing"]
  • 中文知识/经验 → engines: ["zhihu"]
  • 生活方式/消费决策/攻略 → engines: ["xhs"]
  • 综合调研 → 依次调用 engines: ["bing"]engines: ["zhihu"]engines: ["xhs"],然后合并结果

搜索词优化

知乎定向搜索(方式一:使用 engines 参数):

query: "Python 异步编程"
engines: ["zhihu"]

小红书定向搜索(方式一:使用 engines 参数):

query: "上海探店 咖啡"
engines: ["xhs"]

知乎/小红书定向搜索(方式二:使用关键词):

  • site:zhihu.com 关键词 — 只搜索知乎内容
  • site:xiaohongshu.com 关键词 — 只搜索小红书内容
  • 关键词 知乎 — 获取知乎相关结果
  • 关键词 小红书 — 获取小红书相关结果

Bing 高级搜索:

  • "精确短语" — 精确匹配
  • 关键词 filetype:pdf — 搜索 PDF 文档
  • 关键词 -排除词 — 排除特定词汇

多源并行策略

对于重要调研任务,建议依次搜索:

  1. 英文关键词 → Bing (engines: ["bing"]),获取英文资源
  2. 中文知识 → 知乎 (engines: ["zhihu"]),获取中文社区讨论
  3. 生活方式/消费 → 小红书 (engines: ["xhs"]),获取真实体验分享
  4. 综合对比 → 合并 Bing + 知乎 + 小红书 的结果
  5. 技术关键词 → Bing 搜索 + site:github.com

知乎内容获取技巧

  1. 专栏文章:URL 通常为 zhuanlan.zhihu.com/p/xxxx
  2. 问题回答:URL 通常为 zhihu.com/question/xxxx
  3. 用户主页zhihu.com/people/username

知乎内容使用 web_reader 时:

  • 默认提取文章正文
  • 自动过滤广告和推荐内容
  • 保留原文格式和结构

小红书内容获取技巧

  1. 笔记链接:URL 通常为 www.xiaohongshu.com/explore/xxxxxhslink.com/xxxx
  2. 用户主页www.xiaohongshu.com/user/profile/xxxx
  3. 话题页面www.xiaohongshu.com/search_result?keyword=xxxx

小红书内容使用 web_reader 时:

  • 自动提取笔记正文和图片说明
  • 保留标签和话题信息
  • 过滤广告和推荐内容

工具调用示例

Bing 搜索(默认)

<function_calls> <invoke name="mcp__kepler__web_search"> <arg name="query">Python asyncio 性能优化</arg> <arg name="engines">["bing"]</arg> <arg name="max_results">10</arg> </invoke> </function_calls>

知乎搜索(使用 engines 参数)

<function_calls> <invoke name="mcp__kepler__web_search"> <arg name="query">Python asyncio 性能优化</arg> <arg name="engines">["zhihu"]</arg> <arg name="max_results">10</arg> </invoke> </function_calls>

小红书搜索(使用 engines 参数)

<function_calls> <invoke name="mcp__kepler__web_search"> <arg name="query">上海咖啡探店</arg> <arg name="engines">["xhs"]</arg> <arg name="max_results">10</arg> </invoke> </function_calls>

多引擎搜索(Bing + 知乎 + 小红书)

注意:需要依次执行三次搜索,不支持同时传递多个引擎

<function_calls> <invoke name="mcp__kepler__web_search"> <arg name="query">Claude Code MCP skill</arg> <arg name="engines">["bing"]</arg> <arg name="max_results">10</arg> </invoke> <invoke name="mcp__kepler__web_search"> <arg name="query">Claude Code MCP skill</arg> <arg name="engines">["zhihu"]</arg> <arg name="max_results">10</arg> </invoke> <invoke name="mcp__kepler__web_search"> <arg name="query">Claude Code MCP</arg> <arg name="engines">["xhs"]</arg> <arg name="max_results">10</arg> </invoke> </function_calls>

传统多源并行搜索

<function_calls> <invoke name="mcp__kepler__web_search"> <arg name="query">Claude Code MCP skill</arg> <arg name="max_results">10</arg> </invoke> <invoke name="mcp__kepler__web_search"> <arg name="query">Claude Code MCP 知乎</arg> <arg name="max_results">10</arg> </invoke> </function_calls>

读取知乎文章

<function_calls> <invoke name="mcp__kepler__web_reader"> <arg name="url">https://zhuanlan.zhihu.com/p/xxxxx</arg> <arg name="format">text</arg> <arg name="extract_article">true</arg> </invoke> </function_calls>

读取小红书笔记

<function_calls> <invoke name="mcp__kepler__web_reader"> <arg name="url">https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxxx</arg> <arg name="format">text</arg> <arg name="extract_article">true</arg> </invoke> </function_calls>

故障处理

搜索无结果

  • 尝试简化关键词
  • 中英文关键词互换
  • 使用更通用的词汇

知乎内容读取失败

  • 检查 URL 是否完整
  • 部分知乎页面需要登录,可能无法读取完整内容
  • 尝试切换 format 参数(markdown/text/html)

内容不完整

  • 知乎回答过长时可能只提取核心内容
  • 需要详细内容可指定具体段落读取

限制说明

  1. 搜索范围:通过 Bing 搜索引擎获取结果,知乎内容通过关键词筛选
  2. 访问限制
    • 无法读取需要登录的知乎私有内容
    • 部分网站有反爬机制
  3. 内容安全:遵守内容安全政策

工作区规则

临时搜索结果直接输出到对话中。如需保存调研报告,使用 /tmp/ 目录。


🔍 Kepler Agent Search — 整合多源信息,一站式多源搜索解决方案。

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