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Agent Skill · 研究检索

mdgs-tavily-search-skill(mdgs Tavily 搜索技能)

mdgs-tavily-search-skill 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。

mdgs-tavily-search-skill 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 12,023。

总安装 10,655周安装 453GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,733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
1.0.0

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:mdgs-tavily-search-skill(mdgs Tavily 搜索技能)
来源仓库:https://github.com/343195246/mdgs-tavily-search-skill
安装命令:
openclaw skills install mdgs-tavily-search-skill
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 mdgs-tavily-search-skill

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Tavily API进行网络搜索、网页内容提取、抓取、映射和研究。当用户搜索信息、获取网页内容、从网站抓取数据、相似网站地图或进行深度研究时使用此技能。AI应根据任务自动选择最合适的模式。

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 mdgs-tavily-search-skill;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

mdgs-tavily-search-skill 怎么安装?

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

mdgs-tavily-search-skill 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。

mdgs-tavily-search-skill 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。

mdgs-tavily-search-skill 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。

mdgs-tavily-search-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,655 次,近一周安装 453 次,下载 3,733 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。

mdgs-tavily-search-skill 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

  • 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

  • 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
mdgs-tavily-search-skill

mdgs Tavily 搜索技能 · 本页

10,655—接触敏感数据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
mdgs-tavily-search-skill
description
使用 Tavily API 进行网络搜索、网页内容提取、抓取、映射和研究。当用户需要搜索信息、获取网页内容、从网站抓取数据、绘制网站地图或进行深度研究时使用此技能。AI 应根据任务自动选择最合适的模式。

Mdgs Tavily Search Skill

使用 Tavily API 进行网络搜索和信息提取。

快速开始

前置要求

首先安装依赖:

npm install @tavily/core

设置 API Key:

export TAVILY_API_KEY="tvly-your-api-key"

初始化客户端

const { tavily } = require("@tavily/core");

const apiKey = process.env.TAVILY_API_KEY;
if (!apiKey) {
  throw new Error("请配置 TAVILY_API_KEY 环境变量。访问 https://tavily.com 获取 API Key");
}

const tvly = tavily({ apiKey });

模式选择指南

AI 应根据任务类型自动选择合适的模式:

任务类型推荐模式说明
快速问答、信息检索search获取搜索结果和答案
获取特定网页内容extract提取单个 URL 的主要内容
批量抓取网站内容crawl抓取整个网站或多个页面
了解网站结构map获取网站的页面地图
深度研究主题research综合多个来源的深度研究

模式详解

1. 搜索网页 (search)

适用于:快速问答、信息检索、新闻搜索

const response = await tvly.search("Who is Leo Messi?");
console.log(response);

选项:

const response = await tvly.search("Python 教程", {
  searchDepth: "basic", // "basic" 或 "advanced"
  maxResults: 10,
  includeAnswer: true,
  includeRawContent: false,
  includeImages: false
});

2. 提取网页 (extract)

适用于:获取特定网页的详细内容

const response = await tvly.extract("https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence");
console.log(response);

选项:

const response = await tvly.extract("https://example.com", {
  includeImages: true
});

3. 抓取网页 (crawl)

适用于:批量抓取网站内容、深度内容获取

const response = await tvly.crawl("https://docs.tavily.com", { 
  instructions: "Find all pages on the Python SDK" 
});
console.log(response);

选项:

const response = await tvly.crawl("https://example.com", {
  instructions: "提取所有产品页面",
  maxDepth: 2,
  maxPages: 10
});

4. 绘制网页映射 (map)

适用于:了解网站结构、发现相关页面

const response = await tvly.map("https://docs.tavily.com");
console.log(response);

选项:

const response = await tvly.map("https://example.com", {
  depth: 2,
  maxPages: 20
});

5. 创建研究任务 (research)

适用于:深度研究、综合多来源分析

const response = await tvly.research("What are the latest developments in AI?");
console.log(response);

选项:

const response = await tvly.research("最新 AI 发展动态", {
  depth: "extensive", // "basic" 或 "extensive"
  maxSources: 10
});

使用脚本

项目提供了封装好的脚本:

搜索

node scripts/tavily.js search "搜索内容" [--depth basic|advanced] [--max-results N]

提取

node scripts/tavily.js extract "https://example.com"

抓取

node scripts/tavily.js crawl "https://example.com" --instructions "提取所有页面"

映射

node scripts/tavily.js map "https://example.com" [--depth N]

研究

node scripts/tavily.js research "研究主题" [--depth basic|extensive]

API Key 配置

重要: 使用此技能前必须配置 API Key。

  1. 访问 tavily.com 注册账号
  2. 获取 API Key
  3. 设置环境变量:
   export TAVILY_API_KEY="tvly-your-actual-api-key"

或在脚本/代码中直接传入:

const tvly = tavily({ apiKey: "tvly-your-actual-api-key" });

响应格式

search response

{
  "answer": "回答文本",
  "results": [{ "title": "", "url": "", "content": "", "score": 0.95 }],
  "images": []
}

extract response

{
  "results": [{ "url": "", "content": "", "raw_content": "" }]
}

crawl response

{
  "results": [{ "url": "", "content": "" }]
}

map response

{
  "results": [{ "url": "", "title": "" }]
}

research response

{
  "answer": "综合研究报告",
  "findings": [{ "content": "", "sources": [] }]
}

平台分布

OpenClaw

98.76%
按下载量换算3,687

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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。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。

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