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better-tavily-searchTavily网页搜索

The best skill to retrieve fresh web evidence with Tavily. Use for source finding, link discovery, official documentation lookup, current-event verification, and other tasks that need external web retrieval. Let the model plan the search, then express that plan with Tavily-native controls and a small-result, evidence-first workflow.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
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better-tavily-search

更好的Tavily搜索

当任务需要新鲜的外部证据、链接、当前事实、官方文档或来源发现时,请使用Tavily。

此技能并非僵化的搜索策略。
模型仍应进行规划。
使用Tavily的控制功能更精确地表达该规划:

  • - 选择合适的查询
  • 选择合适的配置文件
  • 保持首次搜索范围较小
  • 仅在首次搜索不足时升级

核心理念

优先采用证据优先检索而非答案优先检索。

默认模式:

  1. 1. 使用与意图匹配的配置文件运行小型Tavily搜索。
  2. 检查标题、URL、域名、摘要、日期和评分。
  3. 如果首次搜索效果不佳,重写查询或优化Tavily参数。
  4. 仅在需要更多细节时,从最佳1-3个URL中提取内容。
  5. 仅对文档或站点导航任务使用站点映射。

除非任务明确需要,否则不要从大量原始内容负载开始。

要求

认证由脚本本身加载。
以下任一方式均有效:

  • - 环境变量:TAVILYAPIKEY
  • ~/.openclaw/.env 包含 TAVILYAPIKEY=...

技能元数据仅需要 python3,因为脚本可以从任一位置加载API密钥。

快速开始

bash

通用搜索


python3 {baseDir}/scripts/tavily.py search \
--query OpenClaw技能文档 \
--profile general \
--max-results 5 \
--format agent

最新新闻搜索

python3 {baseDir}/scripts/tavily.py search \ --query 美联储2026年3月会议 \ --profile news \ --time-range month \ --max-results 5 \ --format agent

官方域名搜索

python3 {baseDir}/scripts/tavily.py search \ --query Python asyncio任务组文档 \ --profile official \ --include-domains docs.python.org \ --max-results 5 \ --format agent

高精度搜索

python3 {baseDir}/scripts/tavily.py search \ --query 精确短语 OpenClaw \ --profile precision \ --search-depth advanced \ --chunks-per-source 3 \ --max-results 5 \ --format agent

从顶部URL提取内容

python3 {baseDir}/scripts/tavily.py extract \ --query OpenClaw技能前置元数据要求 \ --urls https://docs.openclaw.ai/tools/skills,https://docs.openclaw.ai/tools/creating-skills \ --chunks-per-source 3 \ --format md

提取前映射文档站点

python3 {baseDir}/scripts/tavily.py map \ --url https://docs.openclaw.ai \ --format raw

工作原则

  • - 保持搜索查询简洁、实体密集且任务特定。
  • 保持首次搜索范围较小:通常 max_results=3..5。
  • 优先使用明确参数而非宽泛模糊的提示。
  • 使用Tavily原生旋钮匹配意图,而非将指令塞入查询。
  • 默认关闭 --include-answer,让下游推理综合答案。
  • 首次搜索默认关闭 --include-raw-content。
  • 优先采用 search -> extract 而非 search + 大量原始内容。
  • 仅作为恢复步骤或意图确实模糊时使用 --auto-parameters。

意图配置文件

以配置文件而非扁平的低级标志列表进行思考。
选择与任务匹配的最小配置文件。

general

用于普通网页搜索、概念查询、背景验证和广泛来源发现。

默认形态:

  • - topic=general
  • searchdepth=basic
  • maxresults=3..5
  • includeanswer=false
  • includeraw_content=false

news

当用户询问近期事件、近期政策变化、体育、政治或任何以最新、近期、今天或本周为框架的内容时使用。

默认形态:

  • - topic=news
  • 当时间窗口重要时添加 timerange 或 startdate/enddate
  • 从 searchdepth=basic 开始

finance

用于公司、市场、文件、收益和金融特定信息。

默认形态:

  • - topic=finance
  • 从 basic 开始
  • 必要时添加 time_range 或域名过滤器

official

当用户隐含需要官方文档、供应商文档、标准、API参考或主要来源时使用。

默认形态:

  • - topic=general
  • 使用 includedomains
  • 保持 maxresults 较小
  • 仅当首次搜索噪音大时升级到 advanced

precision

当精确措辞、特定页面或窄实体匹配重要时使用。

默认形态:

  • - 适当时使用引号字符串
  • 考虑 exactmatch=true
  • 使用 searchdepth=advanced
  • 设置 chunkspersource=2..3

regional

当来源区域比全球网络平均值更重要时使用。

默认形态:

  • - 添加 country
  • 根据需要与 general、news 或 finance 意图结合

查询规划

在语义层面规划查询,然后让Tavily执行检索工作。

良好的首次查询通常具有以下属性:

  • - 一个主要信息目标
  • 明确命名主要实体
  • 很少或没有对话填充词
  • 没有不必要的格式化指令
  • 仅在有助于检索时添加日期或来源约束

优先选择:

  • - OpenClaw skills documentation site:docs.openclaw.ai
  • SEC 10-K NVIDIA fiscal 2026
  • Boston University data science tuition 2026 official

避免:

  • - 长篇论文式提示
  • 在一个查询中组合多个不相关的请求
  • 要求Tavily在查询中已写出最终答案

有关详细的重写模式,请阅读:

  • - references/query_playbook.md

命令界面

实现位于:

  • - scripts/tavily.py

搜索

bash
python3 {baseDir}/scripts/tavily.py search --query ...

主要标志:

  • - --profile {general,news,finance,official,precision,regional}
  • --topic {general,news,finance}
  • --search-depth {ultra-fast,fast,basic,advanced}
  • --max-results N
  • --time-range {day,week,month,year} 或精确 --start-date YYYY-MM-DD --end-date YYYY-MM-DD
  • --include-domains ...
  • --exclude-domains ...
  • --country ...
  • --exact-match
  • --auto-parameters
  • --chunks-per-source N
  • --include-answer [basic|advanced]
  • --include-raw-content [markdown|text]
  • --include-favicon
  • --safe-search
  • --format {agent,raw,md,brave}

提取

bash
python3 {baseDir}/scripts/tavily.py extract --urls https://...

主要标志:

  • - --query ... 用于对提取的块进行重新排序
  • --chunks-per-source N
  • --extract-depth {basic,advanced}
  • --content-format {markdown,text}
  • --include-images
  • --include-favicon
  • --request-timeout SECONDS
  • --format {agent,raw,md}

映射

bash
python3 {baseDir}/scripts/tavily.py map --url https://...

主要标志:

  • - --instructions ...
  • --max-depth N
  • --max-breadth N
  • --limit N
  • --select-paths ...
  • --select-domains ...
  • --exclude-paths ...
  • --exclude-domains ...
  • --allow-external / --no-allow-external(默认排除外部链接)
  • --request-timeout SECONDS
  • --format {agent,raw,md}

有关精确标志行为,请在相关子命令上运行 --help。

升级阶梯

使用能够解决问题的最轻量步骤。

步骤1 — 小型搜索

从与配置文件对齐的 search 调用开始。

步骤2 — 重写查询

如果结果宽泛、过时或噪音大,在扩展结果数量前重写查询。

步骤3 — 优化参数

使用以下一个或多个:
  • - topic
  • timerange 或 startdate/enddate
  • includedomains / excludedomains
  • country
  • exactmatch
  • searchdepth=fast|advanced
  • chunksper_source

步骤4 — 提取顶部URL

当摘要看起来有希望但不足时,对最佳1-3个URL运行 extract。 将相同的用户意图作为 query 传递,以便Tavily可以对提取的块进行

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 better-tavily-search-1776058622 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 better-tavily-search-1776058622 技能

通过命令行安装

skillhub install better-tavily-search-1776058622

下载

⬇ 下载 better-tavily-search v1.0.0(免费)

文件大小: 19.57 KB | 发布时间: 2026-4-14 13:42

v1.0.0 最新 2026-4-14 13:42
Better Tavily Search 1.0.0 — initial release

- Introduces a skill for evidence-first, fresh web retrieval via Tavily with a focus on flexible query planning and small, high-quality results.
- Provides support for several task-specific profiles: general, news, finance, official, precision, and regional.
- Includes modular command-line interface: search, extract, and map, each with extensive and precise parameter control.
- Automatically loads the Tavily API key from either environment variables or a config file.
- Emphasizes compact, task-specific queries and incremental escalation for efficient information retrieval.

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