Fähigkeiten web-search
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web-search

Sicher ⚙️ Externe Befehle🌐 Netzwerkzugriff

Im Web suchen mit KI-gestützten Tools

Auch verfügbar von: inference-sh-9,inference-sh,inferen-sh,Cain96

Erweitern Sie Ihre KI-Agenten mit Echtzeit-Websuche und Inhaltsextraktionsfähigkeiten. Diese Skill bietet Zugriff auf Tavily- und Exa-APIs über die inference.sh-CLI für Recherche, Faktenprüfung und RAG-Pipelines.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
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Teste es

Verwendung von "web-search". Suchen Sie nach den neuesten Entwicklungen im Bereich Quantencomputing

Erwartetes Ergebnis:

5 aktuelle Quellen gefunden. Wichtige Entwicklungen umfassen den Durchbruch von IBMs 1000-Qubit-Prozessor, Verbesserungen bei der Quantenfehlerkorrektur von Google und neue Quantenkryptographie-Standards. Quellen: Nature, MIT Technology Review, ArXiv.

Verwendung von "web-search". Extrahieren und fassen Sie den Inhalt von https://example.com/research-paper zusammen

Erwartetes Ergebnis:

4.200 Wörter aus dem Forschungsartikel extrahiert. Zusammenfassung: Der Artikel präsentiert einen neuen Ansatz für die Transformer-Architektur, der die Rechenkomplexität um 40 % reduziert und gleichzeitig die Genauigkeits-Benchmarks beibehält.

Verwendung von "web-search". Wie groß ist die aktuelle Bevölkerung von Tokio laut offiziellen Quellen?

Erwartetes Ergebnis:

Laut Statistiken der Tokioer Landesregierung (2024) beträgt die Bevölkerung von Tokio etwa 14,1 Millionen Menschen in der Präfektur, davon 9,8 Millionen in den 23 Sonderbezirken.

Sicherheitsaudit

Sicher
v1 • 4/21/2026

All 38 static analysis findings are false positives from documentation code blocks and URL references. The skill legitimately uses Bash tool with inference.sh CLI for web search capabilities. No actual command injection, credential exfiltration, or weak cryptography detected.

1
Gescannte Dateien
151
Analysierte Zeilen
5
befunde
1
Gesamtzahl Audits
Probleme mit niedrigem Risiko (3)
SKILL.md:15-143
Documentation Code Blocks Trigger Pattern Detectors
Backtick patterns in bash code examples (lines 15-143) triggered external_commands detection. These are documentation examples in fenced code blocks, not actual Ruby/shell backtick execution. The skill uses Bash(infsh *) tool which is properly sandboxed.
SKILL.md:9-149
Documentation URLs Trigger Network Detection
URLs in documentation (inference.sh links, example URLs in code blocks) triggered hardcoded URL detection. These are legitimate documentation references and example parameters, not hardcoded malicious endpoints.
SKILL.md:3SKILL.md:29SKILL.md:36SKILL.md:148
False Positive Weak Cryptography Detection
Static analyzer reported weak crypto (MD5) at lines 3, 29, 36, 148. Manual review confirms no MD5 usage in skill. These appear to be pattern-matching errors on line numbers or other non-crypto content.

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (1)
SKILL.md:15-143
🌐 Netzwerkzugriff (1)
SKILL.md:9-149
Auditiert von: claude

Qualitätsbewertung

38
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
50
Community
99
Sicherheit
91
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Recherche-Agent mit Quellenangaben

Erstellen Sie einen KI-Agenten, der das Web nach aktuellen Informationen zu jedem Thema durchsucht, relevante Inhalte extrahiert und Antworten mit korrekten Quellenangaben liefert. Nützlich für Studenten, Forscher und Analysten, die genaue, aktuelle Informationen benötigen.

Faktenprüfungs-Assistent

Überprüfen Sie Behauptungen und Aussagen, indem Sie nach autoritativen Quellen suchen. Die Skill kann Inhalte von mehreren URLs extrahieren und Informationen abgleichen, um die Genauigkeit zu bestimmen. Ideal für Journalisten, Redakteure und Content-Moderatoren.

RAG-Pipeline-Datenanreicherung

Verbessern Sie Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, indem Sie frische Webinhalte abrufen, um statische Wissensbasen zu ergänzen. Suchen Sie nach aktuellen Entwicklungen, extrahieren Sie relevante Artikel und speisen Sie diese in LLM-Prompts für genauere Antworten ein.

Probiere diese Prompts

Einfache Websuche 
Suchen Sie im Web nach Informationen über [Ihr Thema]. Verwenden Sie den Tavily Search Assistant, um relevante, aktuelle Quellen zu finden.
Multiquellen-Recherche 
Suchen Sie nach aktuellen Entwicklungen in [Thema/Branche]. Extrahieren Sie Inhalte aus den 5 relevantesten URLs und fassen Sie die wichtigsten Trends zusammen.
Faktenprüfungs-Anfrage 
Überprüfen Sie diese Behauptung: [Bestimmte Behauptung oder Aussage]. Suchen Sie nach autoritativen Quellen, die diese Informationen bestätigen oder widerlegen.
RAG-verstärkte Analyse 
Suchen Sie zunächst nach den neuesten Informationen zu [Thema], und verwenden Sie dann diese Ergebnisse, um folgende Frage zu beantworten: [Bestimmte Frage]. Schließen Sie Quellen in Ihre Antwort ein.

Bewährte Verfahren

  • Überprüfen Sie Suchergebnisse immer, indem Sie mehrere Quellen prüfen, insbesondere bei sachlichen Behauptungen
  • Verwenden Sie spezifische, gezielte Anfragen anstelle breiter Fragen, um relevantere Ergebnisse zu erhalten
  • Verketten Sie Suchoperationen mit LLM-Analyse, um Informationen aus mehreren Quellen zu synthetisieren
  • Respektieren Sie Rate-Limits und implementieren Sie Caching für häufig gesuchte Anfragen

Vermeiden

  • Verwenden Sie die Websuche nicht als primäre Quelle für sensible oder kritische Entscheidungen ohne menschliche Überprüfung
  • Vermeiden Sie das Suchen nach sehr breiten Themen ohne spezifische Einschränkungen, da dies möglicherweise irrelevante Ergebnisse liefert
  • Extrahieren Sie keine Inhalte von Websites, die Scraping in ihrer robots.txt oder ihren Nutzungsbedingungen verbieten
  • Verlassen Sie sich niemals ausschließlich auf KI-generierte Antworten, ohne die zitierten Quellen auf Genauigkeit zu überprüfen

Häufig gestellte Fragen

Welche API-Schlüssel benötige ich, um diese Skill zu verwenden?
Sie benötigen ein inference.sh-Konto und einen API-Schlüssel. Die Skill verwendet die inference.sh-CLI, die die Authentifizierung mit den Tavily- und Exa-APIs übernimmt. Führen Sie 'infsh login' aus, um Ihre Anmeldedaten zu konfigurieren.
Gibt es ein Limit, wie viele Suchen ich durchführen kann?
Rate-Limits hängen von Ihrer inference.sh-Kontoebene ab. Kostenlose Stufen haben typischerweise niedrigere Limits. Überprüfen Sie Ihr Kontodashboard für spezifische Kontingente und erwägen Sie ein Upgrade für Nutzung mit höherem Volumen.
Kann ich diese Skill für kommerzielle Anwendungen verwenden?
Ja, diese Skill ist MIT-lizenziert. Stellen Sie jedoch sicher, dass Ihre Nutzung den Nutzungsbedingungen von inference.sh und den zugrunde liegenden Tavily/Exa-API-Vereinbarungen entspricht. Für die kommerzielle Nutzung können entsprechende API-Stufen erforderlich sein.
Was ist der Unterschied zwischen Tavily und Exa?
Tavily eignet sich hervorragend für KI-gestützte Suche mit direkten Antworten und Quellenangaben. Exa ist auf semantische Suche mit hochrelevanten Ergebnissen und direkten sachlichen Antworten spezialisiert. Beide bieten Inhaltsextraktion. Verwenden Sie Tavily für Recherche mit Antworten, Exa für präzise Suche.
Wie kombiniere ich Suchergebnisse mit LLM-Analyse?
Verwenden Sie die Workflow-Beispiele in der Skill-Dokumentation. Führen Sie zunächst eine Such-App aus und speichern Sie die Ergebnisse in einer Datei, und übergeben Sie diese Datei dann als Eingabe an eine LLM-App. Dies ermöglicht RAG-Pipelines, bei denen Webinhalte den LLM-Kontext anreichern.
Funktioniert diese Skill offline?
Nein, diese Skill erfordert Internetverbindung, um zu funktionieren. Alle Such- und Extraktionsoperationen führen Echtzeit-API-Aufrufe an inference.sh durch, das dann Tavily/Exa-Dienste abfragt. Stellen Sie sicher, dass Ihre Netzwerkverbindung stabil ist, bevor Sie sie verwenden.

Entwicklerdetails

Autor

skillssh

Lizenz

MIT

Repository

https://github.com/skillssh/skills/tree/main/tools/llm/web-search/

Ref

main

Dateistruktur

📄 SKILL.md