smart-search
jackwener/OpenCLI · Agent Skill
Интеллектуальный роутер поиска на основе команд OpenCLI. Помогает находить информацию в интернете, социальных сетях, новостях и других источниках.
Перейти к установке ↓Обзор
| Автор | |
|---|---|
| Репозиторий | jackwener/OpenCLI ↗ |
| Папка скилла | smart-search |
| Звёзды | 29 088 |
| Файлы | 1 |
| Лицензия | Apache-2.0 |
| Обновлён | 1 июня 2026 г. |
| Ссылки | Исходник скилла ↗ · Репозиторий ↗ |
Проверка Mozgi
Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.
Установка
Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.
Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.
Установи мне скилл «smart-search» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/smart-search/). 1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/smart-search/download Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/jackwener/OpenCLI/tree/main/skills/smart-search 2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне. 3. Положи папку «smart-search» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.). 4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/smart-search/SKILL.md. 5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче. Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/jackwener/OpenCLI.git /tmp/OpenCLI mkdir -p .claude/skills cp -r /tmp/OpenCLI/skills/smart-search .claude/skills/smart-search
Перезапустите Claude Code — скилл появится в списке, вызвать вручную: /smart-search. Для всех проектов сразу — папка ~/.claude/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/jackwener/OpenCLI.git /tmp/OpenCLI mkdir -p .agents/skills cp -r /tmp/OpenCLI/skills/smart-search .agents/skills/smart-search
Codex ищет скиллы в .agents/skills от текущей папки до корня репозитория; вызвать вручную — /skills или $smart-search. Для всех проектов — ~/.agents/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/jackwener/OpenCLI.git /tmp/OpenCLI mkdir -p .cursor/skills cp -r /tmp/OpenCLI/skills/smart-search .cursor/skills/smart-search
Cursor подхватит скилл при запуске; вызвать вручную — «/» в чате агента. Cursor также читает .claude/skills и .agents/skills. Для всех проектов — ~/.cursor/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/jackwener/OpenCLI.git /tmp/OpenCLI mkdir -p .gemini/skills cp -r /tmp/OpenCLI/skills/smart-search .gemini/skills/smart-search
Gemini CLI сам предложит включить скилл, когда задача подходит, — вы подтверждаете. Для всех проектов — ~/.gemini/skills.
Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.
Содержимое SKILL.md
Оригинальный текст автора · только чтение智能搜索路由器
根据话题和场景,将查询路由到最佳的 opencli 搜索源。此 skill 的核心目标不是记忆命令,而是先定位数据源,再让 Agent 通过 opencli 自己读取实时帮助,避免文档漂移。
强制预检
每次使用前,必须先做下面两步:
- 运行
opencli list -f yaml - 用 live registry 确认候选站点是否存在,并检查
strategy、browser、domain
选定站点后,必须再做下面两步:
- 运行
opencli <site> -h查看该站点有哪些子命令 - 若已锁定某个子命令,再运行
opencli <site> <command> -h查看参数、输出列、策略
不要在 skill 文档里硬编码参数或假设命令签名;以 opencli ... -h 的实时输出为准。
主路由规则
只使用这一条规则,不再维护多套优先级:
1. 当用户明确指定网站、平台或数据源时,直接使用对应网站。
2. 当用户没有指定网站时,优先只选择一个 AI 源:grok、doubao、gemini 三选一。
3. 当 AI 返回内容不足、缺少原始数据、需要权威佐证或需要垂直结果时,再补充 1-2 个专用源。
单题预算与频率限制
把“单个用户问题”理解为同一意图链路下的一次问题求解;同一轮追问、澄清、补充条件,若核心问题未变,仍算同一题。
先建立一份站点调用台账。每次真正执行搜索命令后,立刻更新:
sitequerycountstatus
计数规则:
opencli list -f yaml、opencli <site> -h、opencli <site> <command> -h属于预检与帮助,不计入搜索次数- 一次真正的
opencli <site> ...搜索/查询执行,计为该站点 1 次调用 - 同站点因为报错、超时、验证码、反爬、登录态异常而失败,也算 1 次调用,不要无限重试
频率上限:
- AI 站点硬限制:同一题内,每个 AI 站点最多调用 1 次
- 默认策略仍然是只选 1 个 AI 站点,不要把多个 AI 站点串成常规流程
- 只有当用户明确要求比较多个 AI 站点时,才可以额外调用其他 AI 站点;但每个被点名的 AI 站点仍然最多 1 次
- 非 AI 站点默认最多调用 2 次
- 非 AI 站点第 2 次调用必须有明确理由,例如第一次结果过宽,需要加时间、地区、类别、排序或关键词限定
- 非 AI 站点不要进行第 3 次调用;若信息仍不足,停止扩搜并明确说明缺口
触发限频后的处理:
- 记录:「已跳过:<site> 达到频率上限」
- 优先改用其他同类站点
- 若没有合适替代源,则直接基于已收集信息回答,并说明覆盖范围与缺口
查询结束汇报
每次查询结束后,回答末尾必须追加一段简短的“搜索摘要”,至少包含下面三项:
- 使用了什么网站搜索
- 每个网站搜了什么词
- 每个网站搜了几次
如果有被限频跳过的站点,也要明确写出。
建议使用下面的固定格式:
搜索摘要
- 网站:<site1> | 查询词:<term1> | 次数:<n>
- 网站:<site2> | 查询词:<term2>;<term3> | 次数:<n>
- 已跳过:<site3>,原因:达到频率上限
AI 源选择
grok
适合实时讨论、英文互联网舆论、Twitter/X 语境、热点追踪。
doubao
适合中文语境、字节抖音生态、生活方式内容、中文热点与泛中文问答。
gemini
适合全球网页、英文资料、通用信息检索、背景综述。
如果用户没有指定网站,默认先判断语言和语境,再从这三个里只选一个。
一旦某个 AI 站点已经执行过一次真实查询,就不要在同一题里改写关键词后再次调用该 AI 站点。若答案不足,优先补专用源,不要反复追打同一个 AI 站点。
AI 查询词建议
当使用 AI 源时,不要只丢一个过短关键词。优先构造成“主题 + 目标 + 限定条件”的查询。
- 主题
用户真正要查的对象、事件、产品、人物、公司、技术名词。
- 目标
想要什么结果,例如总结、对比、原因、趋势、推荐、原始线索。
- 限定条件
语言、地区、时间范围、平台范围、受众、价格带、岗位地点、是否要引用原始来源。
优先使用下面这种表达方式:
<主题> + <你要回答的问题><主题> + <时间范围/地区/语言><主题> + <平台或来源范围><主题> + <输出要求>
避免只输入:
- 单个名词
- 没有时间范围的热点问题
- 没有地区限制的购物、求职、旅游问题
- 没有平台限制的社交媒体问题
专用源补充时机
当出现以下任一情况时,再补充专用源:
- AI 给出的是摘要,但你需要原始帖子、原始视频、原始商品或原始职位结果
- AI 覆盖面不足,漏掉垂直站点信息
- 需要更高权威性或更强领域相关性
- 用户明确要求“从某个平台找”
单次查询通常控制在 1 个 AI 源 + 1 到 2 个专用源,避免结果过载。
处理不可用的源
当站点不可用时:
- 不要因为单个源失败而中止整个搜索
- 记录:「已跳过:<site> 不可用」
- 回退到同类其他站点,或回退到一个 AI 源
- 始终以
opencli list -f yaml与opencli <site> -h的实际结果为准
不要假设任何站点“绝对可用”。即使是公开站点,也以当前环境中的 live help 和执行结果为准。
参考文件
根据需要读取对应文件:
references/sources-ai.md— AI 默认源references/sources-tech.md— 技术 / 学术references/sources-social.md— 社交媒体references/sources-media.md— 媒体 / 娱乐references/sources-info.md— 资讯 / 知识references/sources-shopping.md— 购物references/sources-travel.md— 旅游references/sources-other.md— 其他垂直源
只读与当前查询相关的文件,无需全部加载。
Вопросы и ответы
Что делает скилл smart-search?
Интеллектуальный роутер поиска на основе команд OpenCLI. Помогает находить информацию в интернете, социальных сетях, новостях и других источниках.
Как установить smart-search?
Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.
С какими нейросетями работает smart-search?
Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому smart-search подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.
Скилл smart-search бесплатный?
Скилл опубликован автором jackwener в открытом доступе под лицензией Apache-2.0. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.
Безопасно ли устанавливать скиллы?
Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.
Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?
MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.