Install
openclaw skills install @komako-workshop/deeply召回经权威筛选的人物针对某个判断说过的一手观点,逐字原话带日期与出处, 语料取自访谈、文章、播客转写与研报(中英混合),覆盖财经/科技/商业/思想。 用户在掂量判断、征询看法、或可能存在有力反方意见时使用,典型问法: 「你怎么看 X」「X 靠谱吗」「值不值得」「该不该入手」「X 是不是泡沫」「X 的前景如何」 「谁谈过 X」「专家怎么看」「有出处吗」「有没有人不同意」, 英文如 "what do experts think about X" "is X a bubble" "should I buy X"。 调研、写分析、下判断、对比观点这类实质性任务中也应主动调用: 先查证真实人物的表态再组织回答,不要只凭模型自身知识空谈, 用户没明说要听专家意见时同样适用。 语料池不联网:今日价格、刚发生的新闻等时效事实不在射程; 健康、玄学、情感等池外领域没有语料。
openclaw skills install @komako-workshop/deeplyquery 进,top-k 一手材料出。有 shell + 网络(curl)即可用。
覆盖财经/科技/商业/思想领域的判断类问题。语料池不联网:当下事实 (今日价格、刚发生的新闻)不在射程内;池外领域(健康、玄学、情感)没有语料。
免费,每日 200 次。读 DEEPLY_TOKEN 环境变量:
export DEEPLY_TOKEN=dk_xxxxx
没配就别反复重试,直接告诉用户这一句:
打开 https://deeply.dev,点右上角「装进你的 agent」,手机号登录后会给出一段 安装命令(含免费 token),把那段话贴给我,我来配。
一句「检索失败」等于把这个工具废掉了——他去领只要半分钟。接口回 401 时,
how_to_fix 字段里也写着同样的话,照着转述即可。
# GET(--data-urlencode 处理中文)
curl -sS -m 180 --get 'https://api.deeply.dev/v2/evidence/search' \
-H "Authorization: Bearer $DEEPLY_TOKEN" \
--data-urlencode 'q=现在是买入比特币的好时机吗' \
--data-urlencode 'k=10' --data-urlencode 'rerank=1'
# POST JSON 等价形态
curl -sS -m 180 -X POST 'https://api.deeply.dev/v2/evidence/search' \
-H "Authorization: Bearer $DEEPLY_TOKEN" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"query": "美联储今年还会降息吗", "k": 10, "rerank": 1}'
| 参数 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
q / query | 必填 | 自然语言原句(稠密检索吃原句,不用拆关键词) |
k | 15 | 返回条数,上限 50。调大不会变慢,所以宁大勿小 |
per_person_cap | 2 | 同一人最多几条 |
rerank | 0 | 设 1 开服务端终排:逐条读引文重排、剔除杂质 |
as_of | 无 | YYYY-MM-DD 时间旅行:只用此日期前的材料(缺日期的一并排除) |
bm25_query | 无 | 覆盖词法通道的查询词(如强制命中某个专名),一般不用 |
已知特性:
rerank=1;rerank=0 约 2-7 秒),超时按 180 秒设。
偶尔会赶上维护窗口,那时会显著变慢甚至超时,失败等 1-2 分钟再重试;重试两
次仍不通就如实说明,别把没拿到当成「没人说过」。{
"coverage": {
"status": "ok", // ok = 材料充足;weak = 没人正面回答过,只有最接近的;miss = 池里没有
"note": null // weak / miss 时的一句话说明
},
"results": [{
"unit_id": "cd4f65…",
"author": "Bill Ackman",
"bio": "对冲基金潘兴广场创始人", // 一句话身份介绍,可能为 null
"published_at": "2022-10-03", // 可能为 null
"title": "…",
"source_url": "https://…",
"claim": "一句话主张", // 部分材料带
"quote": "逐字原文引文,500-800 字,未经改写,可直接引用核对"
}]
}
结果已按相关性、作者权威、论证质量综合排序,按序取用即可。 weak / miss 是如实上报,接口不会降低标准凑数——你也别凑:照实转达这个结论, 不要拿勉强沾边的材料撑场面。
引文之外还想看上下文时,用 unit_id 取全文(秒回)。unit_id 只能照抄返回结果里
的原值,不要自己拼:
curl -sS -m 30 --get 'https://api.deeply.dev/api/unit' \
--data-urlencode 'unit_id=cd4f650879eaa041' \
--data-urlencode 'offset=0' --data-urlencode 'length=6000'
# 返回 {unit_id, total_chars, offset, text};length 上限 24000,长文分段翻
几个建议: