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Agent Skill · 研究检索

simple-websearch(简单的网络搜索)

simple-websearch 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。

simple-websearch 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 22,090。

总安装 4,656周安装 194GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,552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:simple-websearch(简单的网络搜索)
来源仓库:https://github.com/linzmin/simple-websearch
安装命令:
openclaw skills install simple-websearch
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 simple-websearch

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。

极简网络搜索工具,支持通用搜索与社交媒体内容抓取。覆盖小红书、知乎、微博等平台,拓展信息来源渠道。适合快速获取热点信息与跨平台舆情分析。simple-websearch 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。使用前需确认目标平台政策与数据使用合规性。

通过 clawhub 安装,集成于 OpenClaw 检索体系。

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 simple-websearch;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

simple-websearch 怎么安装?

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

simple-websearch 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。

simple-websearch 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。

simple-websearch 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。

simple-websearch 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,656 次,近一周安装 194 次,下载 1,552 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。

simple-websearch 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
simple-websearch

简单的网络搜索 · 本页

4,656—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
simple-websearch
description
极简网络搜索技能 - 支持通用搜索 + 社交媒体搜索(小红书/知乎/微博)
version
2.0.0
author
鸭鸭 (Yaya)
license
MIT
tags
emoji
🔍

Simple Web Search Skill V2

极简网络搜索技能增强版,无需任何 API Key,开箱即用。

🆕 V2.0 新特性

  • 🔍 通用搜索 - Exa AI + 必应 + 百度,三引擎智能降级
  • 📱 社交媒体搜索 - 小红书/知乎/微博,一键搜索全网热点
  • ⚡ 稳定可靠 - 国内网络优化,保证可用性
  • 📦 零依赖 - 仅需 requests,可选 Playwright 增强

特点

  • 🚀 Exa AI 优先 - OpenCode 同款搜索接口,免费无需 API Key
  • 🔍 多引擎备用 - Exa → 必应 → 百度,自动降级保证有结果
  • 📱 社交搜索 - 支持小红书/知乎/微博内容搜索
  • 🎯 结果精准 - 优化过的正则提取,过滤广告
  • 📦 开箱即用 - 无需配置,安装即可搜索
  • ⚡ 轻量快速 - 仅需 requests 一个 Python 依赖

搜索引擎策略

通用搜索

  1. Exa AI 优先 - OpenCode 同款,免费、快速、质量好
  2. 必应备用 - Exa 无结果时自动切换
  3. 百度补充 - 中文内容补充

社交媒体搜索

  1. 小红书 - 种草笔记、产品评测、生活分享
  2. 知乎 - 专业问答、深度讨论、知识分享
  3. 微博 - 实时热点、新闻动态、话题讨论

使用方法

基本搜索(通用)

result = main({
    "action": "search",
    "query": "Python 教程",
    "num_results": 5,
    "type": "general"  # 默认值,可省略
})

社交媒体搜索

# 搜索所有平台
result = main({
    "action": "search",
    "query": "AI Agent",
    "num_results": 10,
    "type": "social_media"
})

# 只搜索小红书
result = main({
    "action": "search",
    "query": "护肤品推荐",
    "platform": "xiaohongshu",
    "type": "social_media"
})

# 只搜索知乎
result = main({
    "action": "search",
    "query": "如何学习编程",
    "platform": "zhihu",
    "type": "social_media"
})

# 只搜索微博
result = main({
    "action": "search",
    "query": "今日热搜",
    "platform": "weibo",
    "type": "social_media"
})

命令行

# 通用搜索
python3 scripts/search_v2.py "搜索关键词" 5 general

# 社交媒体搜索
python3 scripts/search_v2.py "AI Agent" 10 social_media

# 指定平台
python3 scripts/search_v2.py "护肤" 5 social_media

输入参数

参数类型必填说明
actionstring是操作类型:search / test
querystring是搜索关键词
num_resultsint否结果数量,默认 5,最大 20
typestring否搜索类型:general / social_media
platformstring否社交媒体平台:xiaohongshu / zhihu / weibo / all

输出格式

通用搜索结果

{
    "success": true,
    "query": "搜索关键词",
    "type": "general",
    "engine": "exa+bing",
    "num_results": 5,
    "results": [
        {
            "title": "结果标题",
            "href": "https://...",
            "body": "摘要内容"
        }
    ],
    "message": "搜索完成",
    "timestamp": "2026-04-09T08:00:00Z"
}

社交媒体搜索结果

{
    "success": true,
    "query": "搜索关键词",
    "type": "social_media",
    "platforms": ["xiaohongshu", "zhihu", "weibo"],
    "num_results": 3,
    "results": [
        {
            "title": "[小红书] 结果标题",
            "href": "https://www.xiaohongshu.com/...",
            "body": "小红书笔记",
            "source": "xiaohongshu"
        },
        {
            "title": "[知乎] 问题标题",
            "href": "https://www.zhihu.com/...",
            "body": "知乎问答",
            "source": "zhihu"
        }
    ],
    "message": "搜索完成 (平台:xiaohongshu, zhihu)"
}

示例

示例 1:搜索新闻

result = main({
    "action": "search",
    "query": "AI 最新进展 2026",
    "num_results": 8
})

if result["success"]:
    for r in result["results"]:
        print(f"- {r['title']}: {r['href']}")

示例 2:搜索股票信息

result = main({
    "action": "search",
    "query": "三六零 601360 股价",
    "num_results": 5
})

示例 3:小红书种草

result = main({
    "action": "search",
    "query": "敏感肌护肤品",
    "platform": "xiaohongshu",
    "type": "social_media"
})

示例 4:知乎专业问答

result = main({
    "action": "search",
    "query": "如何评价 GPT-5",
    "platform": "zhihu",
    "type": "social_media"
})

示例 5:微博热点

result = main({
    "action": "search",
    "query": "今日热搜",
    "platform": "weibo",
    "type": "social_media"
})

示例 6:测试搜索引擎可用性

result = main({
    "action": "test"
})

# 输出:
# {
#     "success": true,
#     "results": {
#         "exa": true,
#         "bing": true,
#         "baidu": true
#     }
# }

依赖

仅需一个 Python 包:

pip install requests

可选依赖(社交媒体搜索增强)

pip install playwright
playwright install chromium

安装后可启用动态网页抓取,获取更丰富的社交媒体内容。


与 web-search-ex-skill 的区别

特性simple-websearchweb-search-ex-skill
依赖requestsrequests + baidusearch + crawl4ai + playwright
安装大小~100KB~200MB+
启动速度毫秒级秒级(Playwright 冷启动)
搜索深度基础搜索 + 社交媒体支持深度搜索/爬虫
社交媒体✅ 小红书/知乎/微博❌ 无
适用场景日常快速搜索 + 社交热点需要抓取网页详情

搜索引擎对比

引擎优点缺点使用场景
Exa AI免费、快速、质量好中文内容较少技术搜索、英文内容
必应中英文兼顾、结果丰富需要网络请求通用搜索
百度中文内容最全广告较多中文内容搜索
小红书种草笔记、真实体验需要动态抓取产品评测、生活分享
知乎专业问答、深度讨论需要动态抓取知识学习、问题分析
微博实时热点、新闻动态内容较碎片热点追踪、舆情监控

注意事项

  1. 首次运行会自动安装 requests
  2. 搜索结果可能因网络环境而异
  3. 建议单次查询不超过 10 条结果
  4. 社交媒体搜索需要动态网页抓取支持(可选)
  5. 国内用户建议优先使用 Exa + 必应组合

常见问题

Q: 为什么搜索结果有时为空?

A: 可能是网络问题或搜索引擎限流。建议:

  1. 检查网络连接
  2. 减少结果数量
  3. 更换搜索关键词
  4. 使用 action: test 测试引擎可用性

Q: 社交媒体搜索为什么只有链接没有内容?

A: 这是正常行为。社交媒体有反爬机制,为了稳定性:

  • 基础模式:返回搜索链接,用户点击查看详情
  • 增强模式:安装 Playwright 后可抓取部分内容

Q: 如何提高搜索质量?

A:

  1. 使用更具体的关键词
  2. 指定搜索平台(如只搜知乎)
  3. 结合多个平台结果对比

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_简洁,但不简单。_ 🦆

平台分布

OpenClaw

80.02%
按下载量换算1,242

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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