技能名称: search-strategy

详细描述:

搜尋策略技能 (search-strategy)

技術架構與流程

核心設計理念

• - 智慧決策層：根據任務類型自動選擇最佳工具
• 工具適配層：統一不同搜尋工具的輸出格式
• 錯誤恢復層：多級 fallback 確保任務完成
• 效能優化層：避免不必要的 API 調用

決策樹算法（實作細節）

bash

主要判斷邏輯（fromtasktype 函數）

if [ -n $URL ]; then
# URL 模式：單篇文章閱讀
tool=jina

# 檢查是否需要瀏覽器自動化
if [ $FORCEBROWSER = 1 ] || needsbrowser_automation $URL; then
tool=browser
fi
elif echo $QUERY | grep -qiE 完整|全部|爬蟲|網站|crawl; then
tool=firecrawl
elif echo $QUERY | grep -qiE \.tw|\.com|股價|股價|[0-9]+\.?[0-9]*; then
# 特定模式：台灣市場資料
tool=multi
elif echo $QUERY | grep -qiE 研究|報告|摘要|分析|AI; then
tool=tavily
elif echo $QUERY | grep -qiE Twitter|YouTube|GitHub|Facebook|IG|小紅書; then
tool=agent
elif echo $QUERY | grep -qiE 中文|中國|台灣|大陸; then
# 中文搜尋优先用 Brave（廣告少、無追蹤）
tool=brave
else
# 預設：jina.ai 快速摘要
tool=jina
fi

各工具調用方式

1. jina.ai 摘要模式（url 模式）

bash

基本原理：利用 jina.ai 的 Reader API 提取網頁乾淨內容

API: https://r.jina.ai/http://目標URL

result=$(curl -s -H Accept: text/markdown https://r.jina.ai/http://${URL} 2>/dev/null)

優點：

- 無需 API Key

- 自動移除廣告、腳本、追蹤碼

- 支援 JavaScript 渲染頁面（jina.ai 內部有 headless browser）

- 輸出乾淨的 Markdown 格式

2. Multi-Search-Engine（多引擎比價）

bash

原始方法（已棄用）：直接 curl Google/Bing（會動態渲染，失效）

curl -s https://www.google.com/search?q=$QUERY

新方法（優化後）：使用自建代理或 fearless 替代方案

for engine in duckduckgo brave startpage; do case $engine in duckduckgo) # DuckDuckGo HTML 解析 logic curl -s https://html.duckduckgo.com/html/?q=$QUERY | grep -E class=resulturl | sed -n s/.class=resulturl[^>]>\([^<]\)<\/div>./\1/p ;; brave) # 自建 Brave Search 代理 curl -s https://search.brave.com/search?q=$QUERY \ -H User-Agent: Mozilla/5.0... ;; esac done

解析各引擎結果，统一格式為:

=== 搜尋引擎名稱 ===

1. 標題

链接: https://...

摘要: ...

3. Firecrawl 完整爬蟲

bash

使用 firecrawl-cli（Node.js 工具）

功能：完整爬取網站、支援 JS 渲染、提取結構化資料

firecrawl scrape $URL \
--wait-for 3000 \ # 等待 3 秒確保動態內容載入
--limit 100 \ # 最多爬 100 個頁面
--output-format markdown # 輸出 Markdown

或使用 API 模式（FIRECRAWLAPIKEY）

firecrawl search $QUERY \ --scrape \ # 自動爬取搜尋結果頁面 --json \ # 輸出結構化 JSON --limit 50

4. Tavily AI 最佳化搜尋

bash

Tavily 专為 LLM 設計的搜尋 API

特色：一次搜尋返回多個來源的摘要，適合 research 任務

tavily-search query=$QUERY \
max_results=10 \ # --max 參數控制結果數
include_answer=true \ # 包含 AI 生成的摘要
search_depth=advanced \ # 深度搜尋模式
includerawcontent=false # 只返回 cleaned content

輸出格式：

{

answer: AI 生成的綜合摘要...,

results: [

{ title: ..., url: ..., content: ... }

]

}

5. Browser-Automation（瀏覽器自動化）

bash

基於 Playwright，支援 Chromium/Firefox/WebKit

實作函數: searchwithbrowser()

主要流程：

1. 啟動瀏覽器（复用現有 page）

2. 導航到目標 URL

3. 等待元素載入（智能等待）

4. 提取內容或截圖

5. 關閉瀏覽器（可選是否保持）

實作例子：

node -e const browserAuto = require($BROWSERSKILLPATH/index.js); browserAuto.navigate({ url: process.env.TARGET_URL, waitUntil: networkidle, timeout: 30000 }).then(page => { const content = page.mainFrame().content(); console.log(content); if (process.env.TAKE_SCREENSHOT === 1) { return page.screenshot({ path: ./screenshot.png }); } });

錯誤處理與 Fallback 機制

Set -e 問題及解決方案

bash

問題：set -e 在 log_debug 函數中會因 [ $VERBOSE -eq 1 ] 返回 1 而退出

解法：改用 if 結構避免 set -e 中斷

log_debug() {
if [ $VERBOSE -eq 1 ]; then
echo [DEBUG] $* >&2
fi
}

另一個陷阱：函數外的 local 變數声明

錯誤：local STATUS ← 在函數外使用

修正：移除函數外的 local，只在函數內使用

多級 Fallback 策略

bash

當主要工具失敗時，按順序嘗試備用方案

fallback_chain() { local primary=$1 local url=$2

case $primary in
jina)
# jina 失效時：嘗試 multi-search-engine
searchwithmulti $url && return 0
# 再不成就用 browser
searchwithbrowser $url && return 0
;;
brave)
# Brave API 失效：換 DuckDuckGo
searchwithduckduckgo $url && return 0
;;
multi)
# Multi 失效：直接 brave-search 命令
brave-search query=$QUERY && return 0
;;
*)
# 最後手段：curl + grep 粗暴抓取
curl -s $url | lynx -stdin
;;
esac

return 1 # 所有方案都失敗
}

輸出格式美化

bash

彩色輸出（ANSI escape codes）

RED=\033[0;31m # 錯誤/警示
GREEN=\033[0;32m # 成功
YELLOW=\033[1;33m # 警告/提示
BLUE=\033[0;34m # 資訊
NC=\033[0m # 重置顏色

輸出示例：

echo -e ${BLUE}[INFO]${NC} 自動分析任務類型... echo -e ${YELLOW}[WARN]${NC} jina.ai 不支援直接搜尋，改用 multi-search-engine echo -e ${GREEN}[SUCCESS]${NC} 搜尋完成（工具: $tool）

分隔線與圖示

echo 🔍 搜