web-search
搜索并提取网页来源
研究任务需要最新来源和干净的页面文本。此技能通过 Tavily 和 Exa 应用处理搜索、回答和提取。
使用我的智能体安装
将此请求复制给你的智能体,其中包含权威 Skill 页面和清单。
Review the Skillstore skill "web-search" from https://skillstore.io/skills/skillssh-web-search.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/skillssh-web-search/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.你的智能体仍应展示其计划,并按安全策略请求必要确认。
Agent 可读资源
当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文,而不是读取完整页面时,请使用这些链接。
测试它
正在使用“web-search”。 搜索最新的 agent 评估方法。
预期结果:
一份有来源支持的摘要,包含主要评估方法、相关链接以及关于来源质量的说明。
正在使用“web-search”。 提取三个产品文档页面。
预期结果:
每个 URL 的干净页面文本、页面标题、选定图片和简短摘要。
正在使用“web-search”。 比较 Tavily 和 Exa 对某个市场研究问题的结果。
预期结果:
一份简明比较,涵盖共享来源、独有结果、答案差异和后续搜索建议。
安全审计
中风险The static shell-execution alerts are false positives from Markdown backticks and example command blocks, not executable Ruby code. The real concerns are the broad Bash(infsh *) permission, third-party data transfer, and workflows that pass untrusted web content to LLMs.
已确认安全问题 (3)
风险因素
⚙️ 外部命令 (24)
分享与引用此报告
分享版本化评估报告、中性徽章、嵌入卡片和引用。Skillstore 只报告证据,不判断该 Skill 是否安全。
复制报告链接
https://skillstore.io/skills/skillssh-web-search/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
[](https://skillstore.io/skills/skillssh-web-search?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/skillssh-web-search?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/skillssh-web-search/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/skillssh-web-search.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学术引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
skillssh. (2026). web-search security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/skillssh-web-search/audits/5BibTeX 引用
@techreport{skillssh-skillssh-web-search-2026,
author = {skillssh},
title = {web-search security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/skillssh-web-search/audits/5},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "web-search security audit report (audit version 5)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "skillssh"
date-released: "2026-07-07"
url: "https://skillstore.io/skills/skillssh-web-search/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:skillssh-web-search:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
比较变体
11 个可安装变体每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。
为什么此变体排名第一
inference-skills-web-search
2026-09-09
inference-sh-skills-web-search
2026-09-09
Skillstore 评分
评分依据 证据置信度: 高你能构建什么
收集最新研究来源
查找相关网页来源,并在深入分析前总结主要观点。
准备 RAG 输入材料
从选定的 URLs 中提取页面文本,用于检索工作流和模型提示。
核查事实性声明
搜索支持性来源,并比较 Tavily 和 Exa 结果中的答案。
试试这些提示
搜索网络上有关 [topic] 的最新信息。返回关键发现和来源链接。
从这些 URLs 中提取可读内容:[URLs]。在可用时包含标题、正文和有用图片。
使用 Tavily 和 Exa 搜索 [topic]。比较结果中的重叠内容、独有来源和可信度。
搜索 [topic],提取最佳来源,并为 RAG pipeline 准备一份简明证据简报。
最佳实践
- 当新鲜度很重要时,使用包含日期、实体和来源类型的具体查询。
- 在将结果用于决策或发布作品前,先审查来源链接。
- 在将提取的网页内容发送给 LLM 前,将其视为不可信输入。
避免
- 未经批准,不要提交私有 URLs 或敏感研究主题。
- 不要在未审查来源的情况下,将生成的答案视为已验证事实。
- 不要在缺少 prompt injection 防护的情况下,将原始提取页面输入 agents。