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Liang Tavily Search 1.0.1

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.NET 9.0

使用Tavily的LLM优化API进行网络搜索,返回包含内容片段、评分和元数据的相关结果。

Tavily Search : 搜索网络并获取相关结果, 并优化用于 LLM 消耗.

功能概述

Tavily Search : 搜索网络并获取相关结果, 并优化用于 LLM 消耗.是一项面向实际任务的技能,主要用于获取您的 API 密钥 : https://tavily.com , 并添加到您的 OpenClaw 配置;或设置环境。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Tavily 搜索

搜索网络并获取专为大语言模型(LLM)优化的相关结果。

身份验证

请前往 https://tavily.com 获取您的 API 密钥,并将其添加到 OpenClaw 配置中:

{
  "skills": {
    "entries": {
      "tavily-search": {
        "enabled": true,
        "apiKey": "tvly-YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

或设置环境变量:

export TAVILY_API_KEY="tvly-YOUR_API_KEY_HERE"

快速开始

使用脚本

node {baseDir}/scripts/search.mjs "query"
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" -n 10
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" --deep
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" --topic news

示例

# 基础搜索
node {baseDir}/scripts/search.mjs "python async patterns"

# 返回更多结果
node {baseDir}/scripts/search.mjs "React hooks tutorial" -n 10

# 高级搜索
node {baseDir}/scripts/search.mjs "machine learning" --deep

# 新闻搜索
node {baseDir}/scripts/search.mjs "AI news" --topic news

# 按域名过滤的搜索
node {baseDir}/scripts/search.mjs "Python docs" --include-domains docs.python.org

选项

选项 说明 默认值
-n 返回结果数量(取值范围:1–20) 10
--depth 搜索深度:ultra-fast、fast、basic、advanced basic
--topic 主题:general 或 news general
--time-range 时间范围:day、week、month、year -
--include-domains 要包含的域名列表(以英文逗号分隔) -
--exclude-domains 要排除的域名列表(以英文逗号分隔) -
--raw-content 包含网页完整内容 false
--json 以原始 JSON 格式输出 false

搜索深度

深度 延迟 相关性 适用场景
ultra-fast 最低 较低 实时对话、自动补全
fast 低 良好 需要文本片段,且对延迟敏感
basic 中等 高 通用场景,兼顾性能与质量
advanced 较高 最高 对精度要求高,如研究类任务

使用建议

  • 查询长度请控制在 400 字符以内 —— 视为传统搜索引擎查询,而非 LLM 提示词
  • 将复杂查询拆分为多个子查询 —— 效果优于单个超长查询
  • 使用 --include-domains 聚焦于可信信源
  • 使用 --time-range 获取最新信息
  • 按 score(取值范围 0–1)筛选结果 —— 可获取相关性最高的结果
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