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📦 Enhanced — 增强

v1.0.0

增强的智能搜索能力，优化搜索结果并提供摘要。类似 Tavily Web Search 的功能，但基于现有 web_search 工具构建。

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yifeiwang1981 头像by @yifeiwang1981
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OpenClaw
可疑
medium confidence
该技能的描述像是搜索/摘要助手，但说明却声称具备集成和持久本地访问（记忆/文档缓存、永久模板、自我改进日志），并引用了并不存在的代码文件——这种不匹配，以及对本地数据和长期缓存的隐含访问，令人担忧。
评估建议
该 skill 看似实现了“增强搜索”，但安装前请注意以下红旗： 1) SKILL.md 提及的源码文件及 main.py 并未包含——向作者索要仓库或真实代码。 2) skill 计划读取 ‘docs’ 和 ‘memory’，记录/搜索用户查询并持久缓存——确认会访问哪些本地数据、缓存保留多久、敏感查询是否被存储。 3) 若继续使用，请在沙箱或受限权限下运行，审查或索要代码，并检查/清理配置文件（~/.openclaw/workspace/config/enhanced-search.json）。 4) 若需更高保障，请索要带签名的源码仓库（或打包发布）以及数据保留说明和 skill 将访问的确切来源。...
详细分析 ▾
ℹ 用途与能力
The 状态d purpose (enhanced 搜索 built on the 平台 网页_搜索) is coherent with the instructions to call 网页_搜索 and produce summaries. However the 技能.md describes 添加itional capabilities (integrating 'docs' and 'memory' sources, self-improving-代理 记录ging, permanent 缓存s) and 列出s project source files even though the 技能 package contAIns no code files—this discrepancy is unexpected and worth 验证ing.
⚠ 指令范围
运行time instructions explicitly reference using conversation 上下文 and multiple sources ('网页', 'docs', 'memory') and ask users to 创建 a config under ~/.OpenClaw/workspace/config. While not explicit about reading arbitrary 系统 files, the 'docs' and 'memory' sources and the planned integrations imply the 技能 may 访问 local documents, 代理 memory, and record/搜索 user queries—behaviors not declared in registry metadata and potentially 隐私‑sensitive.
✓ 安装机制
这是一个仅含指令的技能，没有安装规范，也没有下载代码，从而最大限度降低了安装时的风险。然而文档中包含了部署步骤，假设存在本地文件（cp -r enhanced-search …）以及一个 main.py，而这些在已发布的包中并不存在。
⚠ 凭证需求
The registry declares no required 环境 variables or 凭证s, but 技能.md documents optional env vars and a config file path. More 导入antly, the 技能's described behavior (访问ing 'memory' and 'docs', integrating with a 'self-improving-代理') implies 访问 to local data and possibly persistent storage of user queries—访问 not reflected in declared requirements and not scoped or limited.
⚠ 持久化与权限
The 技能 specifies caching (including '摘要模板缓存：永久'—permanent) and mentions 记录ging/搜索-pattern recording for self‑improvement. Permanent 缓存s or recording of queries increase long‑term data retention and 隐私 risk. The 技能 does not 请求 elevated OS privileges nor 设置 always:true, but its de签名 implies persistent local storage of potentially sensitive user queries without clarified retention/consent controls.
安全有层次，运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

安装命令

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官方npx clawhub@latest install enhanced-search
镜像加速npx clawhub@latest install enhanced-search --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

🔍 Enhanced Search Skill 基于 OpenClaw 现有 web_search 工具的增强搜索能力，提供优化结果和智能摘要。

功能特点 🎯 核心功能

  • 智能搜索优化：自动优化搜索查询，提高结果相关性
  • 结果摘要生成：对搜索结果进行摘要，节省阅读时间
  • 多源整合：整合多个搜索结果，提供全面信息
  • 上下文感知：根据对话上下文调整搜索策略

📊 与 web_search 的区别 功能 web_search enhanced-search 基础搜索 ✅ ✅ 结果优化 ❌ ✅ 自动摘要 ❌ ✅ 多源整合 ❌ ✅ 上下文感知 ❌ ✅

使用方法 基本搜索 搜索 [查询内容]

带上下文的搜索 帮我了解 [主题]，我需要 [具体信息]

深度搜索 深度搜索 [复杂查询]，需要详细信息和来源

实现原理 架构设计 用户查询 → 查询优化 → 并行搜索 → 结果整合 → 摘要生成 → 格式化输出

技术栈

  • 基础工具：OpenClaw web_search
  • 优化算法：查询扩展、关键词提取
  • 摘要模型：基于规则的摘要生成
  • 整合逻辑：多结果去重和排序

配置选项 环境变量（可选） # 搜索优化级别 export ENHANCED_SEARCH_OPTIMIZATION=high # low|medium|high # 摘要长度 export ENHANCED_SEARCH_SUMMARY_LENGTH=medium # short|medium|long # 结果数量 export ENHANCED_SEARCH_RESULT_COUNT=5 # 1-10

配置文件 创建 ~/.openclaw/workspace/config/enhanced-search.json： { "optimization": "high", "summary": true, "max_results": 5, "sources": ["web", "docs", "memory"], "cache_ttl": 3600 }

示例 示例1：基础搜索 用户输入：搜索"鸿蒙智行最新动态" 处理流程：

  • 优化查询："鸿蒙智行 最新消息 2026 动态"
  • 执行搜索：调用 web_search
  • 生成摘要：提取关键信息
  • 格式化输出：结构化展示结果

示例2：上下文搜索 对话上下文：用户之前问了关于问界 M7 的问题 用户输入：搜索"智能驾驶技术" 处理流程：

  • 结合上下文：优化为"问界M7 智能驾驶技术 最新进展"
  • 执行搜索
  • 生成针对性摘要
  • 突出与问界 M7 相关的信息

性能优化 缓存机制

  • 搜索结果缓存：1 小时
  • 查询优化缓存：24 小时
  • 摘要模板缓存：永久

并行处理

  • 多个搜索查询并行执行
  • 摘要生成与结果获取并行

错误处理 常见错误及解决方案

  • 网络超时：自动重试，降低优化级别
  • 无结果：扩展查询，尝试相关关键词
  • API 限制：使用缓存结果，提示用户稍后重试

降级策略

  • 主功能失败时降级到基础 web_search
  • 摘要失败时返回原始结果
  • 优化失败时使用原始查询

扩展能力 插件系统（规划中）

  • 源插件：添加新的搜索源
  • 优化插件：自定义查询优化算法
  • 摘要插件：不同的摘要风格
  • 输出插件：自定义结果格式

集成能力

  • 与 self-improving-agent 集成：记录搜索模式和优化效果
  • 与知识库集成：优先搜索本地知识
  • 与工作流集成：作为自动化流水线的一部分

开发指南 项目结构 enhanced-search/ ├── SKILL.md # 技能文档（本文件） ├── search_optimizer.py # 查询优化器 ├── result_summarizer.py # 结果摘要器 ├── cache_manager.py # 缓存管理器 ├── config_loader.py # 配置加载器 └── main.py # 主入口

核心模块说明

  • 查询优化器 (search_optimizer.py)
class SearchOptimizer: def optimize(self, query, context=None): """优化搜索查询""" # 1. 关键词提取 # 2. 查询扩展 # 3. 上下文融合 # 4. 返回优化后的查询列表

  • 结果摘要器 (result_summarizer.py)
class ResultSummarizer: def summarize(self, results, query): """生成结果摘要""" # 1. 提取关键信息 # 2. 去重和排序 # 3. 生成结构化摘要 # 4. 返回格式化结果

测试用例 单元测试 def test_search_optimization(): optimizer = SearchOptimizer() optimized = optimizer.optimize("华为汽车") assert "鸿蒙智行" in optimized # 查询扩展测试

集成测试 def test_full_search_flow(): # 完整搜索流程测试 query = "智能驾驶技术" results = enhanced_search(query) assert len(results) > 0 assert "摘要" in results[0]

部署说明 快速部署 # 1. 复制技能目录 cp -r enhanced-search ~/.openclaw/workspace/skills/ # 2. 测试技能 cd ~/.openclaw/workspace/skills/enhanced-search python main.py --test # 3. 集成到 OpenClaw # 技能会自动被 OpenClaw 加载

验证部署 # 验证技能加载 openclaw skills list | grep enhanced-search # 测试功能 openclaw skills test enhanced-search

维护指南 日常维护

  • 监控搜索质量：定期检查优化效果
  • 更新关键词库：根据趋势更新查询扩展词库
  • 优化缓存策略：根据使用模式调整缓存时间

性能监控

  • 搜索响应时间
  • 缓存命中率
  • 用户满意度（通过 self-improving-agent 收集）

版本更新

  • 小版本更新：优化算法和 bug 修复
  • 大版本更新：添加新功能或重构架构

贡献指南 代码贡献

  • Fork 项目
  • 创建功能分支
  • 提交 Pull Request
  • 通过测试用例

文档贡献

  • 更新示例和文档
  • 添加使用案例
  • 翻译或本地化

许可证 MIT License

联系方式 作者：袭人 (Xi Ren) 项目：OpenClaw Enhanced Search Skill 创建时间：2026-03-12 最后更新：2026-03-12 备注：此技能为 Tavily Web Search 的替代方案，专为无法直接安装 clawhub 技能的环境设计。

数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库