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Agent Skill · 研究检索

kimi-search(Kimi 搜索)

kimi-search 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。

kimi-search 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 5,313。

总安装 26,610周安装 1,087GitHub Stars 公开资料未说明下载 8,609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
1.0.1

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:kimi-search(Kimi 搜索)
来源仓库:https://github.com/chrisbdz/kimi-search
安装命令:
openclaw skills install kimi-search
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 kimi-search

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。

使用 Moonshot Kimi API 的 $web_search 内置工具进行网络搜索。当需要进行网络搜索获取实时信息时使用,支持中文和英文搜索查询。需要配置 MOONSHOT_API_KEY。

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 kimi-search;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

    它需要接触敏感数据,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

kimi-search 怎么安装?

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

kimi-search 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。

kimi-search 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

kimi-search 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。

kimi-search 用的人多吗?

公开数据是累计安装 26,610 次,近一周安装 1,087 次,下载 8,609 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。

kimi-search 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
kimi-search

Kimi 搜索 · 本页

26,610—接触敏感数据MIT-0通过

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
kimi-search
description
使用 Moonshot Kimi API 的 $web_search 内置工具进行联网搜索。当需要进行网络搜索获取实时信息时使用,支持中文和英文搜索查询。需要配置 MOONSHOT_API_KEY。
metadata
{ "openclaw": { "primaryEnv": "MOONSHOT_API_KEY", "requires": { "env": ["MOONSHOT_API_KEY"] } } }

Kimi Search

使用 Kimi 大模型的内置联网搜索工具 $web_search 进行联网搜索。

前置要求

  1. Moonshot API Key:需要在 https://platform.moonshot.cn/console 注册并获取 API Key
  2. 账户充值:联网搜索每次额外收费约 ¥0.03,确保账户有余额
  3. Python 环境:Python 3.8+ 和 openai Python 包

安装依赖

skill 需要 openai Python 包。安装方式:

pip3 install openai

或者使用虚拟环境(推荐):

python3 -m venv ~/.openclaw/skills/kimi-search/venv
source ~/.openclaw/skills/kimi-search/venv/bin/activate
pip install openai

配置 API Key

工作原理

本 skill 声明了 primaryEnv: MOONSHOT_API_KEY。OpenClaw 会自动将你配置的 apiKey 值注入到 MOONSHOT_API_KEY 环境变量中供脚本读取。

配置方式(推荐)

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json,添加:

{
  "skills": {
    "entries": {
      "kimi-search": {
        "enabled": true,
        "apiKey": "sk-你的APIKey"
      }
    }
  }
}
安全提示:~/.openclaw/openclaw.json 是用户主目录下的配置文件,权限通常设置为仅用户可读。如需更高安全性,建议使用环境变量方式。

使配置生效

openclaw gateway restart

替代方案:环境变量

如果你不想将 Key 存储在配置文件中,可以直接设置环境变量:

export MOONSHOT_API_KEY="sk-你的APIKey"
~/.openclaw/skills/kimi-search/scripts/kimi-search "搜索词"

环境变量方式不会在磁盘上留下 Key 记录,适合共享机器或高安全要求场景。

使用方法

作为 Agent 工具使用

配置完成后,可以直接问 Agent:

"用 kimi-search 搜一下今天的新闻"

直接调用脚本

~/.openclaw/skills/kimi-search/scripts/kimi-search "搜索关键词"

示例

kimi-search "今天有什么新闻"
kimi-search "OpenClaw 是什么"
kimi-search "Python 最新版本特性"

输出格式

脚本返回 JSON 格式:

{
  "query": "搜索关键词",
  "answer": "搜索结果的回答",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8059,
    "completion_tokens": 1197,
    "total_tokens": 9256
  }
}
  • query:原始搜索词
  • answer:Kimi 根据搜索结果生成的回答
  • usage:Token 消耗统计(搜索内容会计入 prompt_tokens)

故障排除

错误:"缺少 MOONSHOT_API_KEY"

原因:API Key 未正确配置或未注入环境变量 解决:

  1. 检查 ~/.openclaw/openclaw.json 中 skills.entries.kimi-search.apiKey 是否填写
  2. 重启 Gateway:openclaw gateway restart
  3. 或使用环境变量方式运行

错误:"Invalid Authentication" 或 401

原因:API Key 无效或已过期 解决:

  1. 在 Moonshot 控制台检查 Key 状态
  2. 重新生成 Key 并更新配置

错误:"insufficient_quota" 或余额不足

原因:账户余额不足 解决:在 https://platform.moonshot.cn/console 充值

错误:"ModuleNotFoundError: No module named 'openai'"

原因:缺少 Python 依赖 解决:运行 pip3 install openai

技术说明

  • 模型:kimi-k2.5(256k 上下文窗口)
  • 工具:$web_search 内置函数(builtin_function 类型)
  • 工作原理:

1. 脚本声明 $web_search 工具给 Kimi API 2. Kimi 决定需要搜索时,返回 tool_call 请求 3. 脚本将 tool_call 参数原样返回(这是 $web_search 的正确用法,Kimi 会在服务端执行实际搜索) 4. Kimi 返回包含搜索结果的最终回答

  • 参数:temperature=0.6,禁用 thinking 模式以支持 tool calls
  • 费用:

- 模型调用:按 token 计费(输入 ¥4/1M,输出 ¥21/1M) - 搜索功能:每次搜索额外 ¥0.03

  • 性能:搜索结果通常占用 5k-10k tokens,建议用于需要实时信息的场景

安全建议

  1. API Key 保护:不要将 Key 提交到 Git 仓库或分享给他人
  2. 配置文件权限:确保 ~/.openclaw/openclaw.json 权限为 600(仅所有者可读写)
  3. 临时环境变量:在脚本中使用 export 设置的变量只在当前 shell 会话有效
  4. 定期轮换:定期在 Moonshot 控制台重新生成 API Key

参考

平台分布

OpenClaw

96.36%
按下载量换算8,296

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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