#information-collection #online-search #web-search #web-reader

kepler-agent-search

支持 Bing/Baidu 通用搜索、知乎中文问答社区、小红书生活方式社区、GitHub代码仓库、 arXiv学术论文、199it互联网数据、东方财富财经资讯、智联招聘、前程无忧等多源搜索【按需持续增加】。从多个平台搜索内容，实现统一搜索和内容提取，帮助AI Agent获取全网信息。只要涉及获取网络信息——无论是搜索资讯、调研主题、查找资料、提取文章、多源对比—— 都应立即调用。即使用户未明确说"搜索"，只要需要网络信息支撑，自动使用本skill。

MyLike2018@mylike2018

Install

openclaw skills install @mylike2018/kepler-agent-search

前置要求

本技能依赖 Kepler MCP 服务，使用前需配置 MCP 服务器。

快速配置：

json

{
  "mcpServers": {
    "kepler": {
      "type": "sse",
      "url": "https://apisec.cn/sse",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <API-KEY>" }
    }
  }
}

📖 完整安装指南 — 支持 Claude Code、OpenClaw、Codex 等多个 Agent 平台

常驻规则（全程适用）

数据源选择策略：
- 通用问题 → 使用 Bing/Baidu 搜索
- 中文知识问答/经验分享 → 优先搜索知乎
- 生活方式/种草/攻略/消费决策 → 优先搜索小红书 (xhs)
- 代码/开源项目 → 优先搜索 GitHub
- 学术论文/研究 → 优先搜索 arXiv
- 互联网数据/行业报告 → 优先搜索 199it
- 财经/股票/基金资讯 → 优先搜索东方财富 (eastmoney)
- 招聘职位/工作机会 → 优先搜索智联招聘 (zhaopin) 或前程无忧 (51job)
- 综合调研 → 多数据源并行搜索
搜索优先原则：涉及时效性内容（新闻、最新动态）时，先用 mcp__kepler__web_search 获取最新信息，不要依赖训练数据。
平台内容特殊处理：
- 优先使用专用引擎搜索，遇到不可用的时候可以降级为通用搜索
- 知乎文章/回答、小红书笔记、GitHub项目可以直接使用 mcp__kepler__web_reader 读取完整内容
- 部分平台内容可能需要特定关键词格式
参数规范（重点！engines 参数每次只能指定单个引擎）：
- mcp__kepler__web_search: query (必填), engines (可选, 默认 ['bing'], 可选值: ['bing'], ['baidu'], ['zhihu'], ['xhs'], ['github'], ['arxiv'], ['199it'], ['eastmoney'], ['zhaopin'], ['51job']), max_results (可选, 默认10, 最大50), fetch_content (可选, 默认false), max_fetch (可选, 默认3, 最大10)
- mcp__kepler__web_reader: url (必填), format (可选, markdown/text/html, 默认 markdown), extract_article (可选, 默认 true)

搜索路由表

按场景分类的详细参考文档：

分类	说明	参考文档
search	网页搜索	references/search.md
social	社交媒体	references/social.md
github	开源代码	references/github.md
arxiv	学术研究	references/arxiv.md
data	行业数据	references/data.md
finance	财经资讯	references/finance.md
career	招聘信息	references/career.md

快速选择指南

用户意图	推荐策略	工具	参数示例
通用搜索	Bing/Baidu 搜索	mcp__kepler__web_search	`engines: ["bing"]` 或 `engines: ["baidu"]`
知乎搜索	指定 zhihu 引擎	mcp__kepler__web_search	`engines: ["zhihu"]`
小红书搜索	指定 xhs 引擎	mcp__kepler__web_search	`engines: ["xhs"]`
GitHub搜索	指定 github 引擎	mcp__kepler__web_search	`engines: ["github"]`
学术论文	指定 arxiv 引擎	mcp__kepler__web_search	`engines: ["arxiv"]`
行业数据	指定 199it 引擎	mcp__kepler__web_search	`engines: ["199it"]`
财经资讯	指定 eastmoney 引擎	mcp__kepler__web_search	`engines: ["eastmoney"]`
智联招聘	指定 zhaopin 引擎	mcp__kepler__web_search	`engines: ["zhaopin"]`
前程无忧	指定 51job 引擎	mcp__kepler__web_search	`engines: ["51job"]`
多源对比	依次执行多个引擎	mcp__kepler__web_search	依次调用不同 engines
读取网页	直接访问 URL	mcp__kepler__web_reader	`url: "..."`
深度调研	搜索 → 读取 → 分析	两者组合	-

搜索模式

模式一：单源搜索

Bing 通用搜索：

text

用户：「搜索 Python 异步编程最佳实践」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程最佳实践"

Baidu 通用搜索：

text

用户：「百度搜索 Python 异步编程最佳实践」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程最佳实践", engines=["baidu"]

知乎定向搜索（使用 engines 参数）：

text

用户：「知乎上关于 Python 异步编程的讨论」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程", engines=["zhihu"]

知乎定向搜索（使用关键词）：

text

用户：「知乎上关于 Python 异步编程的讨论」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程 site:zhihu.com" 或 "Python 异步编程 知乎"

小红书定向搜索：

text

用户：「小红书上关于上海咖啡探店的分享」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="上海咖啡探店", engines=["xhs"]

GitHub 代码搜索：

text

用户：「搜索 React 组件库开源项目」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="React component library", engines=["github"]

arXiv 学术论文搜索：

text

用户：「搜索 transformer 架构的最新论文」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="transformer architecture", engines=["arxiv"]

199it 行业数据搜索：

text

用户：「搜索 2024 年电商行业数据报告」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="2024 电商行业报告", engines=["199it"]

东方财富财经搜索：

text

用户：「搜索贵州茅台股票最新资讯」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="贵州茅台", engines=["eastmoney"]

智联招聘职位搜索：

text

用户：「搜索北京 Java 开发工程师职位」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Java 开发工程师 北京", engines=["zhaopin"]

前程无忧职位搜索：

text

用户：「搜索上海产品经理职位」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="产品经理 上海", engines=["51job"]

模式二：多引擎搜索（推荐！）

同时使用 Bing、知乎和小红书搜索：

text

用户：「搜索 Python 异步编程」
→ 依次执行三次搜索：
   1. 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程", engines=["bing"]
   2. 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程", engines=["zhihu"]
   3. 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程", engines=["xhs"]
→ 自动返回来自 Bing、知乎和小红书的综合结果

注意：多引擎搜索只能依次执行，不支持 engines=["bing", "zhihu", "xhs"] 这种多引擎同时调用的模式

学术调研（arXiv + Bing）：

text

用户：「调研大语言模型最新进展」
→ 依次执行：
   1. mcp__kepler__web_search，query="large language models", engines=["arxiv"]
   2. mcp__kepler__web_search，query="大语言模型 最新进展", engines=["bing"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="大语言模型 知乎", engines=["zhihu"]
→ 综合学术论文、最新资讯和社区讨论

技术调研（GitHub + Bing + 知乎）：

text

用户：「调研 React 19 新特性」
→ 依次执行：
   1. mcp__kepler__web_search，query="React 19", engines=["github"]
   2. mcp__kepler__web_search，query="React 19 new features", engines=["bing"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="React 19 新特性", engines=["zhihu"]
→ 综合开源项目、技术文档和社区讨论

行业调研（199it + Bing + 知乎）：

text

用户：「调研 2024 年 AI 行业发展」
→ 依次执行：
   1. mcp__kepler__web_search，query="2024 AI industry report", engines=["199it"]
   2. mcp__kepler__web_search，query="AI 行业 2024", engines=["bing"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="2024 AI 发展 知乎", engines=["zhihu"]
→ 综合行业数据、最新资讯和社区观点

财经调研（Eastmoney + Bing）：

text

用户：「调研新能源汽车行业」
→ 依次执行：
   1. mcp__kepler__web_search，query="新能源汽车", engines=["eastmoney"]
   2. mcp__kepler__web_search，query="新能源汽车行业", engines=["bing"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="新能源汽车 投资", engines=["zhihu"]
→ 综合财经资讯、行业动态和投资观点

职位调研（Zhaopin + 51job + Bing）：

text

用户：「调研 AI 算法工程师招聘市场」
→ 依次执行：
   1. mcp__kepler__web_search，query="AI 算法工程师", engines=["zhaopin"]
   2. mcp__kepler__web_search，query="AI 算法工程师", engines=["51job"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="AI 算法工程师 薪资", engines=["bing"]
   4. mcp__kepler__web_search，query="AI 算法工程师 面试", engines=["zhihu"]
→ 综合招聘平台职位信息和市场趋势

模式三：多源并行搜索

text

用户：「多源搜索 Python 异步编程」
→ 并行执行：
   1. mcp__kepler__web_search: "Python 异步编程 best practices", engines=["bing"]
   2. mcp__kepler__web_search: "Python 异步编程 知乎", engines=["zhihu"]
   3. mcp__kepler__web_search: "Python 异步编程 小红书", engines=["xhs"]
→ 综合结果去重并呈现

模式四：搜索+深度阅读

text

用户：「调研 Python asyncio 的性能优势」
→ 步骤：
   1. mcp__kepler__web_search 搜索 "Python asyncio performance"
   2. mcp__kepler__web_search 搜索 "asyncio 性能 知乎"
   3. 筛选 3-5 个高质量链接（优先知乎、官方文档、知名博客）
   4. mcp__kepler__web_reader 读取重点页面详细内容
   5. 综合分析输出结构化报告

模式五：知乎/小红书内容精读

知乎文章精读：

text

用户：「帮我读一下这个知乎回答 https://zhuanlan.zhihu.com/...」
→ 直接调用 mcp__kepler__web_reader，format="markdown"
→ 提取文章核心观点并总结

小红书笔记精读：

text

用户：「帮我读一下这篇小红书笔记 https://www.xiaohongshu.com/...」
→ 直接调用 mcp__kepler__web_reader，format="markdown"
→ 提取笔记核心内容和种草要点

输出格式规范

单源搜索结果

text

## 搜索结果：[关键词]

### 1. [标题](链接)
📰 来源：网站名 | 日期
📝 摘要：内容摘要...

### 2. [标题](链接)
...

---
🔍 数据源：Bing

多源搜索结果

text

## 多源搜索结果：[关键词]

### 🔵 Bing 搜索结果

#### 1. [标题](链接)
📰 来源：XXX | 日期
📝 摘要：...

### 🟠 知乎相关结果

#### 1. [标题](链接)
📰 来源：知乎 | 日期
📝 摘要：...

### 🔴 小红书相关结果

#### 1. [标题](链接)
📕 来源：小红书 | 日期
📝 摘要：...

---
🔍 多源搜索整合：Bing + 知乎 + 小红书

知乎文章精读

text

## 📄 知乎文章精读

**🔗 来源**：[知乎专栏/回答](URL)
**✍️ 作者**：XXX
**📅 发布日期**：XXXX-XX-XX
**💬 互动数据**：XXX 赞同 · XX 评论（如有）

### 💡 核心观点
一句话总结文章核心内容。

### 📝 详细内容
正文内容...

### 🔖 精彩评论（如有）
- 评论一...
- 评论二...

---
📚 来源：知乎 · Kepler Web Reader

小红书笔记精读

text

## 📕 小红书笔记精读

**🔗 来源**：[小红书笔记](URL)
**✍️ 作者**：XXX
**📅 发布日期**：XXXX-XX-XX
**❤️ 互动数据**：XXX 点赞 · XX 收藏 · XX 评论（如有）

### 💡 核心内容
一句话总结笔记核心内容。

### 📝 详细内容
笔记正文...

### 🏷️ 标签/话题
- #标签一
- #标签二

---
📚 来源：小红书 · Kepler Web Reader

综合调研报告

text

## 🔍 多源调研报告：[主题]

### 📊 数据来源概览
- Bing 搜索结果：X 条
- 知乎相关内容：X 条
- 小红书相关内容：X 条
- 其他来源：X 条

### 🎯 核心发现
1. **发现一**：[内容] [来源: 网站名]
2. **发现二**：[内容] [来源: 知乎]
3. **发现三**：[内容] [来源: 网站名]

### 📚 详细分析

#### 技术博客/文档观点
...

#### 知乎社区讨论
...

### 🔗 参考来源
- [标题](链接) — Bing/Blog
- [标题](链接) — 知乎
- ...

---
🔍 多源搜索整合 | 时间：YYYY-MM-DD HH:MM

使用技巧

Engines 参数用法（重点）

支持的数据源（每次调用只能指定一个）：

引擎	标识	适用场景
Bing	`"bing"`	通用搜索、英文内容
Baidu	`"baidu"`	通用搜索、中文内容
知乎	`"zhihu"`	中文知识问答
小红书	`"xhs"`	生活方式、种草
GitHub	`"github"`	开源代码、项目
arXiv	`"arxiv"`	学术论文、研究
199it	`"199it"`	行业数据、报告
东方财富	`"eastmoney"`	财经资讯、股票
智联招聘	`"zhaopin"`	招聘职位、人才
前程无忧	`"51job"`	招聘职位、人才

多源搜索策略（依次执行）：

yaml

# 通用搜索
engines: ["bing"]
engines: ["baidu"]

# 社交媒体
engines: ["zhihu"]
engines: ["xhs"]

# 开发/学术
engines: ["github"]
engines: ["arxiv"]

# 数据/财经
engines: ["199it"]
engines: ["eastmoney"]

推荐策略：

通用信息 → engines: ["bing"] 或 engines: ["baidu"]
中文知识/经验 → engines: ["zhihu"]
生活方式/消费决策/攻略 → engines: ["xhs"]
开源代码/项目 → engines: ["github"]
学术论文/研究 → engines: ["arxiv"]
行业数据/报告 → engines: ["199it"]
财经资讯/股票 → engines: ["eastmoney"]
智联招聘职位 → engines: ["zhaopin"]
前程无忧职位 → engines: ["51job"]
综合调研 → 依次调用多个引擎，然后合并结果

搜索词优化

GitHub 定向搜索：

yaml

query: "react state management"
engines: ["github"]
# 返回 React 状态管理相关的开源项目和代码仓库

arXiv 定向搜索：

yaml

query: "attention mechanism transformer"
engines: ["arxiv"]
# 返回 transformer attention mechanism 相关的学术论文

199it 定向搜索：

yaml

query: "2024 电商行业报告"
engines: ["199it"]
# 返回 2024 年电商行业相关的数据报告

东方财富定向搜索：

yaml

query: "贵州茅台"
engines: ["eastmoney"]
# 返回贵州茅台股票相关的财经资讯和行情

知乎定向搜索（方式一：使用 engines 参数）：

yaml

query: "Python 异步编程"
engines: ["zhihu"]

小红书定向搜索（方式一：使用 engines 参数）：

yaml

query: "上海探店 咖啡"
engines: ["xhs"]

知乎/小红书定向搜索（方式二：使用关键词）：

site:zhihu.com 关键词 — 只搜索知乎内容
site:xiaohongshu.com 关键词 — 只搜索小红书内容
关键词知乎 — 获取知乎相关结果
关键词小红书 — 获取小红书相关结果

Bing 高级搜索：

"精确短语" — 精确匹配
关键词 filetype:pdf — 搜索 PDF 文档
关键词 -排除词 — 排除特定词汇

多源并行策略

对于重要调研任务，建议依次搜索：

英文关键词 → Bing (engines: ["bing"])，获取英文资源
中文关键词 → Baidu (engines: ["baidu"])，获取中文通用内容
中文知识 → 知乎 (engines: ["zhihu"])，获取中文社区讨论
生活方式/消费 → 小红书 (engines: ["xhs"])，获取真实体验分享
开源项目 → GitHub (engines: ["github"])，获取代码和文档
学术论文 → arXiv (engines: ["arxiv"])，获取研究论文
行业数据 → 199it (engines: ["199it"])，获取数据报告
财经资讯 → 东方财富 (engines: ["eastmoney"])，获取股票财经
智联招聘 → 职位 (engines: ["zhaopin"])，获取招聘信息
前程无忧 → 职位 (engines: ["51job"])，获取招聘信息
综合对比 → 合并多源结果

GitHub 内容获取技巧

项目仓库：URL 通常为 github.com/owner/repo
代码文件：github.com/owner/repo/blob/main/file.js
Issues：github.com/owner/repo/issues
搜索技巧：
- 使用英文关键词效果更佳
- 可以加上 stars:>100 筛选热门项目
- language:python 筛选特定语言

GitHub 内容使用 mcp__kepler__web_reader 时：

默认提取 README 内容
代码文件会保留格式
Issue 和 PR 页面会提取讨论内容

arXiv 内容获取技巧

论文页面：URL 通常为 arxiv.org/abs/xxxx.xxxxx
PDF 下载：arxiv.org/pdf/xxxx.xxxxx
搜索技巧：
- 使用英文关键词
- 可以加上分类如 cs.AI, cs.CL, cs.LG

arXiv 内容使用 mcp__kepler__web_reader 时：

自动提取论文标题、作者、摘要
保留数学公式格式
支持获取 PDF 内容

199it 内容获取技巧

报告页面：URL 通常为 199it.com/archives/xxxxxx
分类页面：199it.com/category/xxxx
搜索技巧：
- 使用中文关键词
- 可以加上年份筛选

199it 内容使用 mcp__kepler__web_reader 时：

自动提取报告标题和摘要
保留数据表格
部分报告可能需要登录查看完整内容

东方财富内容获取技巧

个股页面：URL 通常为 quote.eastmoney.com/symbol
资讯页面：finance.eastmoney.com/...
研报页面：report.eastmoney.com/...

东方财富内容使用 mcp__kepler__web_reader 时：

自动提取股票行情数据
保留财经新闻内容
研报会提取核心观点

智联招聘内容获取技巧

职位详情页：URL 通常为 jobs.zhaopin.com/... 或 www.zhaopin.com/jobs/...
搜索结果页：sou.zhaopin.com/?...
公司主页：company.zhaopin.com/...

智联招聘搜索优化：

职位名称：使用精准职位名，如 "Java 后端工程师"
地点筛选：城市名 + 职位，如 "上海 Python 开发"
经验要求：可加上 "3-5 年"、"应届生"
行业筛选：如 "互联网"、"金融"

智联招聘内容使用 mcp__kepler__web_reader 时：

自动提取职位描述和要求
保留薪资范围和工作地点
提取公司信息和福利待遇

前程无忧内容获取技巧

职位详情页：URL 通常为 jobs.51job.com/...
搜索结果页：search.51job.com/jobsearch/...
公司主页：company.51job.com/...

前程无忧搜索优化：

职位名称：使用标准职位名称，如 "产品经理"
地点筛选：城市 + 区域，如 "北京朝阳区"
薪资范围：可搜索 "15-25K"、"年薪"
公司规模：如 "互联网大厂"、"外企"

前程无忧内容使用 mcp__kepler__web_reader 时：

自动提取岗位职责和任职要求
保留公司介绍和联系方式
提取薪资福利和晋升空间

知乎内容获取技巧

专栏文章：URL 通常为 zhuanlan.zhihu.com/p/xxxx
问题回答：URL 通常为 zhihu.com/question/xxxx
用户主页：zhihu.com/people/username

知乎内容使用 mcp__kepler__web_reader 时：

默认提取文章正文
自动过滤广告和推荐内容
保留原文格式和结构

小红书内容获取技巧

笔记链接：URL 通常为 www.xiaohongshu.com/explore/xxxx 或 xhslink.com/xxxx
用户主页：www.xiaohongshu.com/user/profile/xxxx
话题页面：www.xiaohongshu.com/search_result?keyword=xxxx

小红书内容使用 mcp__kepler__web_reader 时：

自动提取笔记正文和图片说明
保留标签和话题信息
过滤广告和推荐内容

工具调用示例

Bing 搜索（默认）

<function_calls> Python asyncio 性能优化 ["bing"] 10 </function_calls>

知乎搜索（使用 engines 参数）

<function_calls> Python asyncio 性能优化 ["zhihu"] 10 </function_calls>

小红书搜索（使用 engines 参数）

<function_calls> 上海咖啡探店 ["xhs"] 10 </function_calls>

Baidu 搜索

<function_calls> Python 异步编程最佳实践 ["baidu"] 10 </function_calls>

GitHub 搜索

<function_calls> react state management ["github"] 10 </function_calls>

arXiv 学术论文搜索

<function_calls> transformer attention mechanism ["arxiv"] 10 </function_calls>

199it 行业数据搜索

<function_calls> 2024 电商行业报告 ["199it"] 10 </function_calls>

东方财富财经搜索

<function_calls> 贵州茅台 ["eastmoney"] 10 </function_calls>

智联招聘职位搜索

<function_calls> Java 开发工程师上海 ["zhaopin"] 10 </function_calls>

前程无忧职位搜索

<function_calls> 产品经理北京 ["51job"] 10 </function_calls>

多引擎搜索（Bing + 知乎 + 小红书）

注意：需要依次执行三次搜索，不支持同时传递多个引擎

<function_calls> Claude Code MCP skill ["bing"] 10 Claude Code MCP skill ["zhihu"] 10 Claude Code MCP ["xhs"] 10 </function_calls>

传统多源并行搜索

<function_calls> Claude Code MCP skill 10 Claude Code MCP 知乎 10 </function_calls>

读取知乎文章

<function_calls> https://zhuanlan.zhihu.com/p/xxxxx text true </function_calls>

读取小红书笔记

<function_calls> https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxxx text true </function_calls>

读取 GitHub 项目

<function_calls> https://github.com/facebook/react markdown true </function_calls>

读取 arXiv 论文

<function_calls> https://arxiv.org/abs/1706.03762 markdown true </function_calls>

搜索并自动获取内容（fetch_content）

<function_calls> Claude Code MCP skill ["bing"] 10 true 3 </function_calls>

故障处理

搜索无结果

尝试简化关键词
中英文关键词互换
使用更通用的词汇

知乎内容读取失败

检查 URL 是否完整
部分知乎页面需要登录，可能无法读取完整内容
尝试切换 format 参数（markdown/text/html）

内容不完整

知乎回答过长时可能只提取核心内容
需要详细内容可指定具体段落读取

限制说明

搜索范围：通过各引擎原生搜索获取结果
访问限制：
- 部分网站有反爬机制，可能需要重试或者无法读取
- 无法读取需要登录的私有内容
内容安全：遵守内容安全政策

工作区规则

临时搜索结果直接输出到对话中。如需保存调研报告，使用 /tmp/ 目录。

🔍 Kepler Agent Search — 整合多源信息，一站式多源搜索解决方案。

kepler-agent-search

Install

前置要求

常驻规则（全程适用）

搜索路由表

快速选择指南

搜索模式

模式一：单源搜索

模式二：多引擎搜索（推荐！）

模式三：多源并行搜索

模式四：搜索+深度阅读

模式五：知乎/小红书内容精读

输出格式规范

单源搜索结果

多源搜索结果

知乎文章精读

小红书笔记精读

综合调研报告

使用技巧

Engines 参数用法（重点）

搜索词优化

多源并行策略

GitHub 内容获取技巧

arXiv 内容获取技巧

199it 内容获取技巧

东方财富内容获取技巧

智联招聘内容获取技巧

前程无忧内容获取技巧

知乎内容获取技巧

小红书内容获取技巧

工具调用示例

Bing 搜索（默认）

知乎搜索（使用 engines 参数）

小红书搜索（使用 engines 参数）

Baidu 搜索

GitHub 搜索

arXiv 学术论文搜索

199it 行业数据搜索

东方财富财经搜索

智联招聘职位搜索

前程无忧职位搜索

多引擎搜索（Bing + 知乎 + 小红书）

传统多源并行搜索

读取知乎文章

读取小红书笔记

读取 GitHub 项目

读取 arXiv 论文

搜索并自动获取内容（fetch_content）

故障处理

搜索无结果

知乎内容读取失败

内容不完整

限制说明

工作区规则

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