Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

goods-search-v2(商品搜索 v2)

goods-search-v2 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

goods-search-v2 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 31,907。

总安装 2,618周安装 108GitHub Stars 公开资料未说明下载 855核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
2.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:goods-search-v2(商品搜索 v2)
来源仓库:https://github.com/chenyantong429-coder/goods-search-v2
安装命令:
openclaw skills install goods-search-v2
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install goods-search-v2

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

当用户query涉及商品搜索、结果召回、搜索问答或商品卡片生成等购物需求时,务必优先使用本 Skill,不要试图直接回答。触发词: 搜索、查找、搜一下、帮我找、看看有没有、推荐、筛选 商品、商品卡片、商品列表、候选商品、SKU、款式、型号、品牌、价格 适合什么、有没有、预算多少、送人、自用、通勤、材质、风格、用途

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install goods-search-v2;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

goods-search-v2 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install goods-search-v2。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

goods-search-v2 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

goods-search-v2 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

goods-search-v2 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

goods-search-v2 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,618 次,近一周安装 108 次,下载 855 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

goods-search-v2 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
goods-search-v2

商品搜索 v2 · 本页

2,618—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
byted-viking-aisearch-search
description
|

Viking AISearch Skill

通过chat和search接口,分别完成用户关于购物的对话搜索和直接搜索。

  • Chat(对话搜索):如有需要,可读取接口文档reference/chat_search.md
  • Search(直接搜索):如有需要,可读取接口文档reference/search.md

决策规则

  1. 先判断用户输入更像“复杂语义理解”还是“明确关键词检索”。
  2. 如果 query 是复杂语义理解比如包含多个意图槽位,或需要理解自然语言表达,优先使用 chat。
  3. 如果 query 是明确关键词检索比如是较短关键词、明确属性词、品牌词、品类词或需要直接召回候选列表,优先使用 search。
  4. 如果任务要求返回商品列表、候选卡片、结构化结果,优先使用 search。
  5. 如果任务要求直接产出总结性回答、会话式追问、语义理解结果,优先使用 chat。
  6. 调用 search 后,优先读取 data.search_results。
  7. 组织输出时只使用真实返回字段,缺失字段直接省略,不要补造信息。

chat 与 search 的使用边界

使用 chat 的典型场景

当用户输入更偏自然语言表达,或一个 query 里混有多个约束条件时,使用 chat。

适合 chat 的情况:

  • 同时包含多个意图槽位,例如品类、价格、场景、人群、用途、风格、材质、品牌偏好
  • 需要理解“送礼、自用、通勤、节日、婚庆、悦己”等场景语义
  • 用户表达比较口语化,不是标准检索词
  • 需要让服务端做意图理解、搜索编排和回答生成
  • 需要连续追问、保留上下文、维护会话

示例:

  • 3000 左右适合送妈妈的龙凤吊坠
  • 想找通勤戴、不夸张、预算 2k 内的黄金项链
  • 有没有适合婚礼场景、偏中式一点的首饰
  • 周大福 耳钉 2000内
  • 推荐适合送的父亲节礼物
  • 推荐适合送给十岁男孩的生日礼物

特点:

  • 需要 session_id
  • 返回为流式,脚本会聚合为 data.content

使用 search 的典型场景

当用户输入更像检索词、短 query、明确词条,或者目标就是先召回候选结果时,使用 search。

适合 search 的情况:

  • 短词检索、关键词检索
  • 明确的品牌词、品类词、属性词、SKU 词
  • 需要快速返回候选列表供上层继续处理
  • 需要渲染商品卡片、列表页、召回结果
  • 已经知道要搜什么,不需要太强的语义理解

示例:

  • 龙凤 吊坠
  • 古法金 手镯
  • 周大福 黄金耳钉
  • 999 足金 项链
  • 薯片

特点:

  • 需要明确 dataset_id
  • 返回标准 JSON,脚本会抽取为统一结构

使用示例

脚本:scripts/viking_aisearch.py

# 校验环境变量是否齐全(不发起请求)
python3 scripts/viking_aisearch.py --action validate

# chat
python3 scripts/viking_aisearch.py --action chat --session-id "session-id" --text "3000左右适合送妈妈的龙凤吊坠"

# search
python3 scripts/viking_aisearch.py --action search --text "龙凤 吊坠" --page-size 10

参数说明

通用字段

  • session_id:会话标识;chat 必需,search 可选透传
  • text:文本查询
  • image_url:图片输入,可为 URL 或 Data URI
  • dataset_id:数据集 ID;search 必需,chat 可透传为 search_param.dataset_ids
  • scene_id:搜索策略 ID,search 可选
  • user:用户信息
  • context:上下文信息,例如经纬度

chat 关键字段

  • input_message.content[]:输入内容数组
  • enable_suggestions:是否返回建议追问
  • search_param:控制对话中搜索范围、过滤条件和返回字段

search 关键字段

  • query:查询对象,本 Skill 支持由 text 或 image_url 自动构造
  • page_number:页码,从 1 开始
  • page_size:每页数量
  • filter:过滤条件
  • sort_by / sort_order:排序参数
  • output_fields:控制返回字段
  • conditional_boost:提权/降权
  • disable_personalize:关闭个性化

返回结构

chat 返回

{
  "success": true,
  "message": "对话成功",
  "data": {
    "request_id": "xxx",
    "content": "聚合后的最终回复文本",
    "citation": []
  },
  "raw": {
    "request_id": "xxx",
    "chunk_count": 12
  }
}

search 返回

{
  "success": true,
  "message": "搜索成功",
  "data": {
    "request_id": "xxx",
    "search_results": [],
    "total_items": 100,
    "spell_correction": {}
  },
  "raw": {}
}

结果组织规则

基本原则

  • 建议最多展示 5 个商品结果
  • 只使用接口真实返回字段
  • 缺失字段直接省略,不要为了凑格式硬写占位内容
  • 示例只是展示骨架,不是固定模板,必须根据商品真实字段动态调整

详情入口判定规则

是否暴露详情页,按以下顺序判断:

  1. 先看当前任务上下文、业务说明、系统提示中是否提供了“链接模板”。
  2. 如果提供了链接模板,并且能用当前商品真实字段完成占位符替换,则输出详情入口。
  3. 如果没有提供链接模板,再看搜索结果中是否已有可直接使用的详情链接。
  4. 只有“没有链接模板”且“搜索结果中也没有现成详情链接”时,才视为不暴露详情页。

注意:

  • 详情入口是否展示,优先由“上下文中是否有链接模板”决定
  • 不要把“搜索结果里没有现成链接”等价理解为“不能暴露详情页”
  • 只要上下文给了链接模板,并且当前商品字段足以完成替换,就应该输出详情入口
  • 如果模板替换失败,或只能靠猜测拼接规则,则不要输出详情入口

markdown 拼接规则

每个商品按以下顺序组织,缺失项整行跳过:

**{商品标题}**
- 型号:xxx
- 价格:xxx
- 卖点:xxx
- xxx信息
- 详情入口:[查看并购买]()

拼接要求:

  • 第一行固定用商品标题,使用加粗格式
  • 字段标签和顺序可以根据当前商品实际字段动态调整
  • 不要求每个商品都包含 品牌 / 型号 / 价格 / 卖点
  • 如果当前商品更适合展示 规格 / 券后价 / 材质 / 适用人群 / 库存状态 / 活动信息,可以替换或补充
  • 卖点 有多个值时,使用 | 连接
  • 详情入口 只能出现在最后一行
  • 如果当前上下文中没有链接模板,且搜索结果中也没有现成详情链接,则不输出 详情入口 这一行

占位符替换规则

当业务提供模板时,按如下规则处理:

  • 占位符格式为 {field_name}
  • 占位符值必须来自当前商品的真实返回字段
  • 例如模板为 [查看并购买](https://xxx/item/{product_code}),就必须先从当前商品中取到 product_code
  • 所有占位符都替换成功后,才能输出该链接或 markdown 片段
  • 任一占位符替换失败,则不输出该条详情入口
  • 不要把原始占位符直接暴露给用户

推荐示例

说明:以下示例仅用于说明拼接方式,实际输出必须按商品真实字段动态调整。

有详情入口时:

**足金龙凤吊坠**
- 型号:LF-0921
- 价格:2999 元
- 卖点:足金工艺 | 龙凤寓意
- 详情入口:[查看并购买]()

无详情入口时:

**足金龙凤吊坠**
- 型号:LF-0921
- 价格:2999 元
- 卖点:足金工艺 | 龙凤寓意

错误处理

  • 无结果:建议用户使用更宽泛的关键词,或减少筛选条件
  • 问题含糊:先追问 1 个澄清问题,再决定用 chat 还是 search
  • 接口错误或 5xx:告知搜索服务暂不可用
  • Webhook 失败:告知搜索服务暂不可用
  • 超时:询问用户是否等待或重试

平台分布

OpenClaw

81.72%
按下载量换算699

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills