Навыки web-search
🔍

web-search

Безопасно ⚙️ Внешние команды🌐 Доступ к сети

Поиск в вебе с помощью инструментов на базе ИИ

Также доступно от: inference-sh-9,inference-sh,inferen-sh,Cain96

Расширьте возможности ваших ИИ-агентов с помощью функций веб-поиска и извлечения контента в реальном времени. Этот навык предоставляет доступ к API Tavily и Exa через CLI inference.sh для исследований, проверки фактов и RAG-конвейеров.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Бронза
1

Скачать ZIP навыка

2

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «web-search». Найдите последние разработки в квантовых вычислениях

Ожидаемый результат:

Найдено 5 недавних источников. Ключевые разработки включают прорыв IBM с 1000-кубитным процессором, улучшения квантовой коррекции ошибок от Google и новые стандарты квантовой криптографии. Источники: Nature, MIT Technology Review, ArXiv.

Использование «web-search». Извлеките и обобщите контент с https://example.com/research-paper

Ожидаемый результат:

Извлечено 4200 слов из исследовательской статьи. Резюме: В статье представлен новый подход к архитектуре трансформеров, который снижает вычислительную сложность на 40% при сохранении эталонов точности.

Использование «web-search». Каково текущее население Токио согласно официальным источникам?

Ожидаемый результат:

Согласно статистике столичного правительства Токио (2024), население Токио составляет примерно 14,1 миллиона человек в префектуре, из которых 9,8 миллиона в 23 специальных районах.

Аудит безопасности

Безопасно
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
Просканировано файлов
151
Проанализировано строк
5
находки
1
Всего аудитов
Проблемы низкого риска (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.

Факторы риска

⚙️ Внешние команды (1)
SKILL.md:15-143
🌐 Доступ к сети (1)
SKILL.md:9-149
Проверено: claude

Оценка качества

38
Архитектура
100
Сопровождаемость
87
Контент
50
Сообщество
99
Безопасность
91
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Исследовательский агент с цитированием источников

Создайте ИИ-агента, который ищет в вебе актуальную информацию по любой теме, извлекает соответствующий контент и предоставляет ответы с надлежащим цитированием источников. Полезен для студентов, исследователей и аналитиков, которым нужна точная и актуальная информация.

Помощник по проверке фактов

Проверяйте утверждения и заявления, осуществляя поиск авторитетных источников. Навык может извлекать контент из нескольких URL и перекрестно проверять информацию для определения точности. Идеально подходит для журналистов, редакторов и модераторов контента.

Обогащение данных RAG-конвейера

Улучшайте системы генерации с дополненным извлечением, получая свежий веб-контент для дополнения статических баз знаний. Выполняйте поиск последних разработок, извлекайте соответствующие статьи и передавайте их в промпты LLM для более точных ответов.

Попробуйте эти промпты

Базовый веб-поиск 
Выполните поиск в вебе информации о [ваша тема]. Используйте Tavily Search Assistant для поиска соответствующих недавних источников.
Мulti-source исследование 
Выполните поис�� последних разработок в [тема/отрасль]. Из��леките контент из 5 наиболее релевантных URL и обобщите ключевые тенденции.
Запрос на проверку фактов 
Проверьте это утверждение: [конкретное утверждение или заявление]. Выполните поиск авторитетных источников, которые подтверждают или опровергают эту информацию.
RAG-усиленный анализ 
Сначала выполните поиск последней информации о [тема], затем используйте эти результаты для ответа на: [конкретный вопрос]. Включите источники в свой ответ.

Лучшие практики

  • Всегда ��роверяйте результаты поиска, сравнивая несколько источников, особенно для фактических утверждений
  • Используйте конкретные, целенаправленные запросы вместо общих вопросов для получения более релевантных результатов
  • Объединяйте операции поиска с анализом LLM для синтеза информации из нескольких источников
  • Соблюдайте ограничения на частоту запросов и реализуйте кэширование для часто выполняемых поисковых запросов

Избегать

  • Не используйте веб-поиск в качестве основного источника для чувствительных или критически важных решений без проверки человеком
  • Избегайте поиска очень общих тем без конкретных ограничений, так как это может вернуть нерелевантные результаты
  • Не извлекайте контент с веб-сайтов, которые запрещают скрапинг в своём robots.txt или условиях использования
  • Никогда не полагайтесь исключительно на ответы, сгенерированные ИИ, без проверки цитируемых источников на точность

Часто задаваемые вопросы

Какие API-ключи мне нужны для использования этого навыка?
Вам понадобится учётная запись inference.sh и API-ключ. Навык использует CLI inference.sh, который обрабатывает аутентификацию с API Tavily и Exa. Выполните 'infsh login' для настройки ваших учётных данных.
Существует ли ограничение на количество поисков, которые я могу выполнить?
Ограничения на частоту запросов зависят от уровня вашей учётной записи inference.sh. Бесплатные уровни обычно имеют более низкие лимиты. Проверьте свою панель управления учётной записью для конкретных квот и рассмотрите возможность обновления для использования с большим объёмом.
Могу ли использовать этот навык для коммерческих приложений?
Да, этот навык распространяется по лицензии MIT. Однако убедитесь, что ваше использование соответствует условиям обслуживания inference.sh и соглашениям базовых API Tavily/Exa. Коммерческое использование может потребовать соответствующих уровней API.
В чём разница между Tavily и Exa?
Tavily превосходит в ИИ-поиске с прямыми ответами и цитированием источников. Exa специализируется на семантическом поиске с высокорелевантными результатами и прямыми фактическими ответами. Оба предлагают извлечение контента. Используйте Tavily для исследований с ответами, Exa для точного поиска.
Как объединить результаты поиска с анализом LLM?
Используйте примеры рабочих процессов в документации навыка. Сначала запустите приложение поиска и сохраните результаты в файл, затем передайте этот файл как входные данные в приложение LLM. Это позволяет создавать RAG-конвейеры, где веб-контент обогащает контекст LLM.
Работает ли этот навык офлайн?
Нет, этот навык требует подключения к интернету для работы. Все операции поиска и извлечения выполняют API-вызовы в реальном времени к inference.sh, который затем запрашивает сервисы Tavily/Exa. Убедитесь, что ваше сетевое подключение стабильно перед использованием.

Сведения для разработчиков

Автор

skillssh

Лицензия

MIT

Репозиторий

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

Ссылка

main

Структура файлов

📄 SKILL.md