Commonly-used-high-value-skills tavily-search

提供实时联网检索能力，帮助 Agent 获取最新资讯、数据与来源证据。

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/seaworld008/Commonly-used-high-value-skills

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/seaworld008/Commonly-used-high-value-skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/task-understanding-decomposition/tavily-search" ~/.claude/skills/seaworld008-commonly-used-high-value-skills-tavily-search-2581e0 && rm -rf "$T"

manifest: skills/task-understanding-decomposition/tavily-search/SKILL.md

Tavily Web Search

当任务依赖 最新信息（新闻、市场数据、动态变化文档）时，必须优先使用本技能。Tavily Search 专为 AI Agent 设计，相比传统的 Google Search，它能直接返回结构化良好的摘要和高度相关的网页正文片段，显著减少了 Agent 解析无关 HTML 的 Token 开销。

安装

npx clawhub@latest install tavily-search

典型用途

查询最新事件与权威来源：获取过去 24 小时内发生的科技大事件或政策变动。
交叉验证事实，降低信息滞后风险：当 Agent 内置知识库（LLM Knowledge Cut-off）与现实发生冲突时。
为结论补充可追溯链接：在生成研报、周报时，自动添加
```
Sources
```
引用，增强可信度。
深度研究 (Deep Research)：递归执行多层搜索，从宏观概览深入到微观细节。
特定领域检索：如寻找某个开源库的最新的 API 使用示例，或对比不同 SaaS 产品的实时价格。

触发条件 / When to Use

时间敏感性 (Recency)：用户询问“今天/昨天/这周”发生的事。
存在知识盲区：当用户提到的术语、公司或事件不在 Agent 训练数据中时。
需要事实核查 (Fact-Checking)：对一个可疑的论点进行多方求证。
文档缺失补全：需要查看某个在线产品的最新官方文档，而本地没有该文档的镜像。
竞品分析与对比：需要获取竞争对手最新的官网描述、定价页面或用户评价。

核心能力 / Core Capabilities

1. 结构化结果获取 (Structured Results)

操作步骤：
1. 调用
```
tavily_search
```
  接口。
2. 使用
```
search_depth: "advanced"
```
  以获取更深层的抓取。
3. 设置
```
max_results: 5
```
  （对于简单概览）或
```
max_results: 10
```
  （对于深度研报）。
最佳实践：在 Prompt 中明确要求 Agent 同时关注
```
title
```
,
```
url
```
和
```
content
```
字段。

2. 精准内容提取 (Clean Content Extraction)

操作步骤：
1. 通过
```
include_raw_content: false
```
  排除不必要的网页源代码，仅保留清洗后的正文。
2. 利用 Tavily 的
```
answer
```
  功能获取搜索引擎自动生成的初步简答。
最佳实践：如果需要更原始的数据进行二次加工，可配合
```
web_fetch
```
针对性抓取特定 URL。

3. 多样化媒体检索 (Multimodal Search)

操作步骤：
1. 在搜索参数中开启
```
include_images: true
```
  。
2. 获取图片 URL、宽度、高度及描述。
最佳实践：在生成图文并茂的 PPT 或文章时，使用此功能自动配图。

4. 来源归因与引文生成 (Citation Generation)

操作步骤：
1. 收集所有搜索到的
```
url
```
  。
2. 在生成的文本中，使用
```
[^1]
```
  ,
```
[^2]
```
  格式进行上标。
3. 在文末生成
```
References
```
  列表。

常用命令/模板 / Common Patterns

深度研究搜索模板 (Deep Research Template)

### 搜索目标 (Search Target)
[描述：查找 NVIDIA 2025 Q4 财报的核心指标及分析师预期]

### 搜索策略 (Search Strategy)
1. **宏观搜索**: 使用词组 `NVIDIA 2025 Q4 earnings report official PDF`.
2. **分析师视角**: 使用词组 `NVIDIA earnings analysis 2025 Goldman Sachs Morgan Stanley`.
3. **市场反应**: 使用词组 `NVDA stock price reaction Q4 2025 post-market`.

### 约束条件 (Constraints)
- 只采集发布日期在 2025 年 1 月之后的信息。
- 优先选择 `.gov`, `.edu` 或知名财经媒体（如 Bloomberg, Reuters）。

### 预期产出 (Desired Output)
- 汇总表：营收、净利、毛利率、同比增长。
- 分析师观点对比。
- 原文来源链接。

多语言搜索示例

// 示例：同时在中文和英文互联网搜索同一技术趋势
mcp_call({
  name: 'tavily_search',
  arguments: {
    query: "DeepSeek-V3 architecture analysis",
    search_depth: "advanced",
    include_answer: true
  }
});

进阶应用场景 / Advanced Use Cases

1. 自动化每日简报

配置一个
```
cron
```
任务，每天早上 8 点调用
```
tavily-search
```
抓取特定关键词的新闻，利用
```
summarize
```
技能生成摘要，并通过
```
notion
```
或
```
slack
```
发送给用户。

2. 招投标情报分析

输入某个项目的招标编号，Agent 自动搜索全网相关的招标公告、变更说明及历史中标结果，为用户提供竞争分析报告。

边界与限制 / Boundaries

API 配额限制 (API Quota)：Tavily 的免费额度有限（通常每月 1000 次），在高频循环中使用时需注意熔断保护。
幻觉风险 (Hallucination)：虽然来源是真实的，但如果搜索引擎抓取到了虚假新闻，Agent 仍可能产生误导。必须进行多源对比。
隐私保护 (Privacy)：严禁将包含用户个人隐私、商业机密或 API Keys 的搜索词发送到外部搜索引擎。
付费墙限制 (Paywall)：Tavily 无法突破 WSJ, Bloomberg 等网站的付费墙订阅。
结果偏见 (Algorithm Bias)：搜索结果受算法排名影响，可能存在一定的立场偏见。

最佳实践总结

精准 Query：不要只输入一个词，要输入一个具体的问题或完整的短语。
多源验证：关键事实至少需要两个独立来源的印证。
深度优先：对于复杂问题，第一遍搜索出的结果应作为第二遍更精确搜索的线索。
清理噪音：使用
```
include_domains
```
或
```
exclude_domains
```
过滤掉不靠谱的博客或广告网站。
记忆同步：搜索到的重要信息应同步到
```
MEMORY.md
```
，避免重复搜索同一个固定事实。