多搜索引擎免费版

多搜索引擎免费版,为个人用户提供多搜索引擎聚合查询能力. 核心能力:中文搜索引擎集成、国际搜索引擎查询、结果聚合展示. 适用场景:技术资料检索、多源信息对比、快速知识查询. 差异化:免费版聚焦核心搜索功能,支持8个主流搜索引擎,适合个人快速检索. 适用关键词: 搜索引擎, 多源搜索, 信息检索, 聚合查询, search engine, multi-search, web search

概述

本工具为个人用户提供多搜索引擎聚合查询能力,支持主流中文搜索引擎与国际搜索引擎,将多个搜索结果聚合展示。免费版支持8个搜索引擎,帮助用户从多个信息源快速获取所需内容,适合技术资料检索与多源信息对比.

免费版与专业版对比

能力维度	免费版	专业版
搜索引擎数量	8个	16个
结果去重	不支持	智能去重
结果排序	按引擎分组	综合相关性排序
批量搜索	不支持	批量关键词
结果缓存	不支持	本地缓存
API访问	不支持	REST API
导出格式	文本	JSON/CSV

核心能力

1. 多引擎搜索

输入格式

参数名	类型	必填	说明
input	string	是	多搜索引擎免费版处理的输入数据或指令
options	object	否	附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_url	string	否	异步处理完成后的回调通知URL

bash

#!/bin/bash
# 多搜索引擎聚合查询
# ...
QUERY="${1:-test query}"
echo "=== 多搜索引擎查询: ${QUERY} ==="
echo ""
# ...
# 中文搜索引擎
ENGINES_CN=(
    "百度|https://www.baidu.com/s?wd="
    "搜狗|https://www.sogou.com/web?query="
    "360搜索|https://www.so.com/s?q="
    "必应中国|https://cn.bing.com/search?q="
)
# ...
# 国际搜索引擎
ENGINES_GLOBAL=(
    "Google|https://www.google.com/search?q="
    "Bing|https://www.bing.com/search?q="
    "DuckDuckGo|https://duckduckgo.com/?q="
    "Yandex|https://yandex.com/search/?text="
)
# ...
echo "--- 中文搜索引擎 ---"
for engine in "${ENGINES_CN[@]}"; do
    IFS='|' read -r name url <<< "$engine"
    encoded_query=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('${QUERY}'))")
    echo "  ${name}: ${url}${encoded_query}"
done
# ...
echo ""
echo "--- 国际搜索引擎 ---"
for engine in "${ENGINES_GLOBAL[@]}"; do
    IFS='|' read -r name url <<< "$engine"
parse; print(urllib.parse.quote('${QUERY}'))")
    echo "  ${name}: ${url}${encoded_query}"
done

处理: 解析多引擎搜索的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回多引擎搜索的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

2. 搜索结果聚合

python

#!/usr/bin/env python3
"""免费版搜索结果聚合器"""
# ...
import urllib.parse
import json
# ...
class MultiSearchAggregator:
    """多搜索引擎聚合器"""
# ...
    ENGINES = {
        # 中文搜索引擎
        "baidu": {
            "name": "百度",
            "url": "https://www.baidu.com/s?wd={}",
            "type": "cn"
        },
        "sogou": {
            "name": "搜狗",
sogou.com/web?query={}",
            "type": "cn"
        },
        "360": {
            "name": "360搜索",
            "type": "cn"
        },
        "bing_cn": {
            "name": "必应中国",
            "url": "https://cn.bing.com/search?q={}",
            "type": "cn"
        },
        # 国际搜索引擎
        "google": {
            "name": "Google",
google.com/search?q={}",
            "type": "global"
        },
        "bing": {
            "name": "Bing",
bing.com/search?q={}",
            "type": "global"
        },
        "duckduckgo": {
            "name": "DuckDuckGo",
            "url": "https://duckduckgo.com/?q={}",
            "type": "global"
        },
        "yandex": {
            "name": "Yandex",
            "url": "https://yandex.com/search/?text={}",
            "type": "global"
        }
    }
# ...
    def search(self, query, engines=None):
        """生成多引擎搜索链接"""
        encoded = urllib.parse.quote(query)
# ...
        if engines is None:
            engines = list(self.ENGINES.keys())
# ...
        results = {
            "query": query,
            "encoded_query": encoded,
            "engines": {}
        }
# ...
        for engine_id in engines:
            if engine_id in self.ENGINES:
                engine = self.ENGINES[engine_id]
                results["engines"][engine_id] = {
                    "name": engine["name"],
                    "type": engine["type"],
                    "url": engine["url"].format(encoded)
                }
# ...
        return results
# ...
    def search_cn(self, query):
        """仅中文搜索引擎"""
        cn_engines = [k for k, v in self.ENGINES.items() if v["type"] == "cn"]
        return self.search(query, cn_engines)
# ...
    def search_global(self, query):
        """仅国际搜索引擎"""
        global_engines = [k for k, v in self.ENGINES.items() if v["type"] == "global"]
        return self.search(query, global_engines)
# ...
if __name__ == "__main__":
    aggregator = MultiSearchAggregator()
# ...
    result = aggregator.search("Python 教程")
    print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

处理: 解析搜索结果聚合的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回搜索结果聚合的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

3. 搜索链接生成

bash

#!/bin/bash
# 生成搜索链接并打开浏览器
# ...
generate_search_links() {
    local query=$1
    local encoded=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('$query'))")
# ...
    echo "搜索: ${query}"
    echo ""
    echo "点击以下链接在浏览器中打开:"
    echo ""
    echo "中文引擎:"
    echo "  百度:     https://www.baidu.com/s?wd=${encoded}"
    echo "  搜狗:     https://www.sogou.com/web?query=${encoded}"
    echo "  360:      https://www.so.com/s?q=${encoded}"
    echo "  必应中国: https://cn.bing.com/search?q=${encoded}"
    echo ""
    echo "国际引擎:"
    echo "  Google:   https://www.google.com/search?q=${encoded}"
    echo "  Bing:     https://www.bing.com/search?q=${encoded}"
    echo "  DDG:      https://duckduckgo.com/?q=${encoded}"
    echo "  Yandex:   https://yandex.com/search/?text=${encoded}"
}
# ...
# 示例
generate_search_links "人工智能最新进展"

处理: 解析搜索链接生成的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回搜索链接生成的响应数据,包含状态码、结果和日志. 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：询工具、支持主流中文与国、适合个人开发者快、速信息检索、多搜索引擎免费版、为个人用户提供多、核心能力、中文搜索引擎集成、国际搜索引擎查询、结果聚合展示、适用场景、技术资料检索、多源信息对比、快速知识查询、差异化、免费版聚焦核心搜、索功能、个主流搜索引擎、适合个人快速检索、适用关键词、多源搜索、信息检索等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

使用场景

场景一:技术资料多源检索

bash

#!/bin/bash
# 技术资料多源检索
# ...
QUERY="${1:-React hooks tutorial}"
# ...
echo "=== 技术资料多源检索 ==="
echo "关键词: ${QUERY}"
echo ""
# ...
ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('${QUERY}'))")
# ...
echo "中文搜索结果:"
echo "  1. 百度: https://www.baidu.com/s?wd=${ENCODED}"
echo "  2. 必应: https://cn.bing.com/search?q=${ENCODED}"
echo ""
echo "国际搜索结果:"
echo "  3. Google: https://www.google.com/search?q=${ENCODED}"
echo "  4. DuckDuckGo: https://duckduckgo.com/?q=${ENCODED}"
echo ""
echo "开发者搜索:"
echo "  5. 代码搜索: https://code.search.example.com/?q=${ENCODED}"
echo "  6. Stack Overflow: https://stackoverflow.com/search?q=${ENCODED}"

场景二:中英文双语搜索

python

#!/usr/bin/env python3
"""中英文双语搜索"""
# ...
import json
from multi_search import MultiSearchAggregator
# ...
def bilingual_search(cn_query, en_query):
    """中英文双语搜索"""
    aggregator = MultiSearchAggregator()
# ...
    print("=== 中英文双语搜索 ===")
    print(f"中文关键词: {cn_query}")
    print(f"英文关键词: {en_query}")
    print()
# ...
    # 中文引擎用中文关键词
    print("--- 中文引擎(中文关键词) ---")
    cn_results = aggregator.search_cn(cn_query)
    for eid, info in cn_results["engines"].items():
        print(f"  {info['name']}: {info['url']}")
# ...
    print()
# ...
    # 国际引擎用英文关键词
    print("--- 国际引擎(英文关键词) ---")
    global_results = aggregator.search_global(en_query)
    for eid, info in global_results["engines"].items():
        print(f"  {info['name']}: {info['url']}")
# ...
# 使用示例
bilingual_search("机器学习入门", "machine learning tutorial")

场景三:快速搜索工具

bash

#!/bin/bash
# 快速搜索工具(支持参数)
# ...
# 用法: （请参考skill目录中的脚本文件） <engine> <query>
# 引擎: baidu, google, bing, ddg, sogou, 360, yandex, bing_cn
# ...
ENGINE="${1:-baidu}"
shift
QUERY="$*"
# ...
parse; print(urllib.parse.quote('$QUERY'))")
# ...
case "$ENGINE" in
    baidu)    URL="https://www.baidu.com/s?wd=${ENCODED}" ;;
    google)   URL="https://www.google.com/search?q=${ENCODED}" ;;
    bing)     URL="https://www.bing.com/search?q=${ENCODED}" ;;
    ddg)      URL="https://duckduckgo.com/?q=${ENCODED}" ;;
    sogou)    URL="https://www.sogou.com/web?query=${ENCODED}" ;;
    360)      URL="https://www.so.com/s?q=${ENCODED}" ;;
    yandex)   URL="https://yandex.com/search/?text=${ENCODED}" ;;
    bing_cn)  URL="https://cn.bing.com/search?q=${ENCODED}" ;;
    all)
        echo "在所有引擎中搜索: ${QUERY}"
        echo "百度: https://www.baidu.com/s?wd=${ENCODED}"
        echo "Google: https://www.google.com/search?q=${ENCODED}"
        echo "Bing: https://www.bing.com/search?q=${ENCODED}"
        echo "DDG: https://duckduckgo.com/?q=${ENCODED}"
        exit 0
        ;;
    *)
        echo "未知引擎: ${ENGINE}"
        echo "支持: baidu, google, bing, ddg, sogou, 360, yandex, bing_cn, all"
        exit 1
        ;;
esac
# ...
echo "搜索: ${QUERY}"
echo "引擎: ${ENGINE}"
echo "链接: ${URL}"
# ...
# 在macOS上打开浏览器
if command -v open &> /dev/null; then
    open "$URL"
elif command -v xdg-open &> /dev/null; then
    xdg-open "$URL"
fi

不适用场景

以下场景多搜索引擎免费版不适合处理：

• 黑帽SEO手段
• 搜索引擎作弊
• 付费广告投放管理

触发条件

需要SEO优化、关键词分析、排名提升、搜索流量优化时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.

快速开始

第一步:生成搜索链接

bash

# 为关键词生成所有引擎的搜索链接
python3 -c "
from multi_search import MultiSearchAggregator
import json
agg = MultiSearchAggregator()
result = agg.search('你的搜索关键词')
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
"

第二步:选择引擎搜索

bash

# 使用指定引擎搜索
（请参考skill目录中的脚本文件） google "Python tutorial"

第三步:多引擎对比

bash

# 在所有引擎中搜索同一关键词
（请参考skill目录中的脚本文件） all "人工智能"

配置示例

支持的搜索引擎(免费版8个)

引擎	类型	搜索URL模板
百度	中文	baidu.com/s?wd={}
搜狗	中文	sogou.com/web?query={}
360搜索	中文	so.com/s?q={}
必应中国	中文	cn.bing.com/search?q={}
Google	国际	google.com/search?q={}
Bing	国际	bing.com/search?q={}
DuckDuckGo	国际	duckduckgo.com/?q={}
Yandex	国际	yandex.com/search/?text={}

搜索URL编码

python

# URL编码确保特殊字符正确传递
import urllib.parse
# ...
query = "Python 数据分析"
encoded = urllib.parse.quote(query)
# 结果: Python%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90

最佳实践

1. 多源对比:同一关键词在多个引擎搜索,对比结果差异.
2. 中英结合:中文关键词用中文引擎,英文关键词用国际引擎.
3. 精确搜索:使用引号进行精确匹配搜索.
4. 站点限定:使用 site: 限定搜索范围.

bash

# 最佳实践:精确搜索
QUERY='"exact match" site:stackoverflow.com'
（请参考skill目录中的脚本文件） google "$QUERY"

常见问题

Q1: 免费版支持多少个搜索引擎?

免费版支持8个主流搜索引擎(4个中文+4个国际)。专业版支持16个引擎.

Q2: 搜索结果是直接返回内容吗?

免费版生成搜索链接,需在浏览器中查看结果。直接获取搜索结果内容需要专业版API.

Q3: 如何添加自定义搜索引擎?

在ENGINES字典中添加引擎配置,包含name、url和type字段.

Q4: 支持图片/视频搜索吗?

免费版支持网页搜索。图片、视频等垂直搜索需要专业版支持.

已知限制

免费版为链接生成模式,无频率限制。如使用搜索API,需遵守各引擎的限速策略.

• 当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• 浏览器: 需要浏览器打开搜索链接

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
python3	运行时	推荐	python.org 下载
curl	命令行工具	可选	系统自带
LLM API	API	必需	由Agent内置LLM提供

API Key 配置

• 免费版为链接生成模式,无需API Key
• 搜索引擎网页搜索为公开接口

可用性分类

• 分类: MD+EXEC(纯Markdown指令,部分功能需exec命令行执行)
• 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行多搜索引擎聚合查询任务

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

示例

基本用法

输出：返回执行结果,包含操作状态和输出数据

text

用户: 执行核心功能
Skill: 正在执行核心功能...
Skill: 执行完成,结果如下: 操作成功

输出格式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "多搜索引擎免费版处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "multi search engine"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}