让你的 openclaw 拥有 search expert 级的多源高质量搜索能力（已接入 Grok）
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前两天在站里推荐了下我的 github 调研 skill，当时有佬问搜索那块是怎么做的，这次单独拿出来讲讲。
和 openclaw 一起写了个 skill，让 AI 帮我做 Github 项目调研 开发调优逛论坛还有 X 时经常刷到不错 Github 项目，很多时候想对这个项目进行进一步了解，但是受限于手机不是很方便，大部分时候的流程都是: 点开 README → 好长 → 翻到底 → 看 Stars 数 → 嗯还行 → 点个 star → 关掉，等以后用电脑再仔细看看 且不说大部分时候后面就忘记这回事了，就算记起来了想对这个 Github 项目有进一步了解需要耗费大量时间去各种渠道（…
openclaw-search-skills 它做了什么?
四个搜索引擎并行跑，按你的查询意图自动调策略，结果去重合并后按权威性+新鲜度+关键词匹配度排序。
具体来说，包含三个 skill：
| Skill | 干什么 |
|---|---|
| search-layer | 核心搜索层。Brave + Exa + Tavily + Grok 四源并行，意图感知评分 |
| content-extract | URL → 干净 Markdown。反爬站点（微信公众号、知乎）自动降级到 MinerU |
| mineru-extract | MinerU API 封装，PDF/Office/HTML 都能转 Markdown |
四个互补着用，一个挂了自动降级，不会因为某个 API 429 就整个卡住。实测下来，四源并行的召回率比单源高出不少，尤其是在中英文信息分布不同平台的场景。
search-layer v2.1 新特性（最新）
v2.1 新增 Grok (xAI) 作为第四搜索源，通过 Completions API 调用，支持 API 中转站：
- Grok 搜索源：利用 Grok 模型的实时知识返回结构化搜索结果，擅长时效性查询和权威源识别
- 四源并行：Deep 模式下 Exa + Tavily + Grok 三源并行（加上 agent 层的 Brave 共四源）
- 智能降级：Grok 配置缺失时自动降级为 Exa + Tavily 双源，不影响现有流程
- SSE 兼容：自动检测并处理 API 中转强制 stream 的情况
- 安全加固：查询注入防护（
<query>标签隔离）、URL scheme 验证（仅 http/https） - 日期提取：Grok 结果包含
published_date，参与新鲜度评分
v2 的核心设计：意图感知
灵感来自 Anthropic 的 knowledge-work-plugins 里的 enterprise-search 设计。
核心思路 ：不同类型的查询，搜索策略应该完全不同。
比如你问"什么是 WebTransport"和"Deno 最近有什么更新"，虽然都是搜索，但前者需要权威文档，后者需要最新资讯。如果用同一套策略去搜，要么找到的太旧，要么找到的不权威。
search-layer v2 会自动分类查询意图，然后调整：
• 搜索模式：快速查找 vs 深度调研 vs AI 问答
• 时间过滤：不限 / 过去一周 / 过去一月
• 评分权重：权威性优先 / 新鲜度优先 / 关键词匹配优先
7 种意图类型：
| 意图 | 典型查询 | 策略偏向 |
|---|---|---|
| Factual | “什么是 X” | 权威文档优先 |
| Status | “X 最新进展” | 新鲜度优先 |
| Comparison | “X vs Y” | 自动拆成 3 个子查询，多角度对比 |
| Tutorial | “怎么用 X” | 教程站点加权 |
| Exploratory | “深入了解 X” | 广撒网，多源并行 |
| News | “X 本周新闻” | 时间过滤 + 新鲜度权重拉满 |
| Resource | “X 官方文档” | 精确匹配 + 官方域名加权 |
score = w_keyword × 关键词匹配 + w_freshness × 新鲜度 + w_authority × 域名权威性权重由意图类型决定。比如 News 意图下，新鲜度权重 0.6，权威性只有 0.1；而 Tutorial 意图下反过来，权威性 0.5，新鲜度只有 0.1。
• 多查询并行：对比类查询自动拆成多个子查询同时跑
• 中英文自动扩展：中文技术查询会自动生成英文变体一起搜，覆盖更全
• 反爬站点兜底：微信公众号、知乎这种 web_fetch 抓不到的，content-extract 会自动切 MinerU 解析，不用手动处理
• 完全向后兼容：不传新参数时行为和 v1 一模一样，已有的调用不用改
• 优雅降级：任何一个搜索源挂了都不影响整体流程，Brave 作为 OpenClaw 内置能力永远兜底
快速安装
让 OpenClaw 帮你装（推荐）
帮我安装这个 skill：GitHub - blessonism/openclaw-search-skills: OpenClaw skills for deep GitHub project analysis — multi-source search, content extraction, and structured research reports.
需要的 API Key：
• Exa：https://exa.ai（免费额度够用）
• Tavily：https://tavily.com（免费额度够用）
• Brave：OpenClaw 内置 web_search 使用
• MinerU（可选）：https://mineru.net（可抓取微信公众号、知乎等反爬网站）
使用示例
装好之后，直接在对话里说就行：
• “帮我深入调研一下 Rust 的异步生态” → 自动走 exploratory 模式，三源并行
• “Bun 和 Deno 哪个更适合生产环境” → 自动走 comparison 模式，拆子查询对比
• “这周 AI 领域有什么大新闻” → 自动走 news 模式，时间过滤 + 新鲜度优先
• “WebTransport 是什么” → 自动走 factual 模式，权威文档优先
和上次的 Github-Explorer 是配套的——Explorer 负责分析 GitHub 项目，Search Skills 负责底层的搜索和内容提取。当然也完全可以独立使用，任何需要高质量搜索的场景都能用上。
如果对你有帮助的话，给个 Star 呗
GitHub - blessonism/openclaw-search-skills: OpenClaw skills for deep GitHub project analysis —...
OpenClaw skills for deep GitHub project analysis — multi-source search, content extraction, and structured research reports.
网友解答：--【壹】--：
Brave这个可以可选吗
--【贰】--：
立马让openclaw试试
--【叁】--：
yes，感谢佬友的项目，还有其他好用的skills也希望佬友分享
--【肆】--：
brave 也可以可选的，让 openclaw 自己调整一下就行啦。
--【伍】--：
哇，佬这个也弄得很好！我这一套主要是通过多信源，用覆盖度换准确度，昨天刚看到更新了 grok，等下也准备像佬学习优化升级一下！
我刚刚测试了下 opus4.6 的价格给出的是这些
| 模式 | 输入 /MTok | 输出 /MTok | 说明 |
|---|---|---|---|
| 标准 | $5 | $25 | 默认 |
| Fast Mode | $30 | $150 | 6x 溢价，低延迟 |
| 1M 上下文 (Beta) | $10 | $37.50 | 超过 200K 时全量按此计费 |
| Batch API | $2.50 | $12.50 | 50% 折扣，24h 内返回 |
| Prompt Caching 读取 | $0.50 | — | 输入成本降 90% |
| Batch + Cache 叠加 | $0.25 | $12.50 | 最低组合价，省 95% |
image894×982 205 KB
--【陆】--：
我能接入Gemini吗？感觉谷歌的搜索给的实时信息很快
--【柒】--：
做的确实好马上尝试
--【捌】--：
已经付款了，用上了
--【玖】--：
我一开始用 fiat24 也付不上，后面发现可以用 google pay
--【拾】--：
牛啊 大佬
--【拾壹】--：
可以的，把 api key 丢给 openclaw ，让他自己适配一下就好啦
--【拾贰】--：
哇塞狠狠的关注了，期待一波
--【拾叁】--：
大帅哥是住 L 站了吗 hh
--【拾肆】--：
--【拾伍】--：
那我是不是可以接入perplexity
--【拾陆】--：
哇, 我最近也在折腾这个类似的东西, 不过路径完全不一样, 我是用自带搜索能力的反代的grok4fast和开了搜索工具的Gemini 2.5 flash nothinking一起竞速, 一般来说8s左右能得到相对比较节省token的直接结果
比如想知道opus4.6的价格能直接给到5/25,
Tavily 的搜索结果里只提到了基础定价5/25和 Premium tier 的 $37.50 输出价格
(还没有解释这个Premium tier 是200k)
grok4fast能直接给全这些
基础输入 $5.00 / MTok
基础输出 $25.00 / MTok
超200k上下文输入 $10.00 / MTok
超200k上下文输出 $37.50 / MTok
缓存写入 $6.25 / MTok
缓存读取 $0.50 / MTok
gemini在此之上还会提到fast模式的6倍价格
不过我现在折腾的这套更多是用更多的时间换更高的token信噪比, 路线不一样
--【拾柒】--：
太强了大佬，正好有这个需求
--【拾捌】--：
谢谢佬友喜欢，过两天准备发个帖子分享一下我的 openclaw 的双层记忆架构，大致如下：
热缓存层 (MEMORY.md)
速查表，覆盖 90% 日常解码。包含高频人物、术语、项目状态、偏好与协议。
深度存储层
按类型分目录归档：
⠀• glossary.md — 权威解码器（所有缩写/昵称/代号）
⠀• people/ — 人物档案（沟通风格、偏好）
⠀• projects/ — 项目详情（状态、背景、关键人物）
⠀• knowledge/ — 可复用知识（技术原理、方法论）
⠀• context/ — 环境上下文（部署、工具栈）
⠀• post-mortems.md — 经验教训
支持双路径查找
⠀• 路径 A（确定性）：热缓存 → 解码器 → 档案，精确匹配，覆盖日常
⠀• 路径 B（语义搜索）：memory_search 模糊召回 → memory_get 精确读取，处理"我们之前讨论过什么"类问题
自动维护蒸馏记忆
⠀• 高频条目（周 3 次+）晋升热缓存
⠀• 30 天未用条目降级回深度存储
⠀• heartbeat 定期巡检 + cron 每周蒸馏日志为长期记忆
--【拾玖】--：
太强了，大佬
前两天在站里推荐了下我的 github 调研 skill，当时有佬问搜索那块是怎么做的，这次单独拿出来讲讲。
和 openclaw 一起写了个 skill，让 AI 帮我做 Github 项目调研 开发调优逛论坛还有 X 时经常刷到不错 Github 项目，很多时候想对这个项目进行进一步了解，但是受限于手机不是很方便，大部分时候的流程都是: 点开 README → 好长 → 翻到底 → 看 Stars 数 → 嗯还行 → 点个 star → 关掉，等以后用电脑再仔细看看 且不说大部分时候后面就忘记这回事了，就算记起来了想对这个 Github 项目有进一步了解需要耗费大量时间去各种渠道（…
openclaw-search-skills 它做了什么?
四个搜索引擎并行跑，按你的查询意图自动调策略，结果去重合并后按权威性+新鲜度+关键词匹配度排序。
具体来说，包含三个 skill：
| Skill | 干什么 |
|---|---|
| search-layer | 核心搜索层。Brave + Exa + Tavily + Grok 四源并行，意图感知评分 |
| content-extract | URL → 干净 Markdown。反爬站点（微信公众号、知乎）自动降级到 MinerU |
| mineru-extract | MinerU API 封装，PDF/Office/HTML 都能转 Markdown |
四个互补着用，一个挂了自动降级，不会因为某个 API 429 就整个卡住。实测下来，四源并行的召回率比单源高出不少，尤其是在中英文信息分布不同平台的场景。
search-layer v2.1 新特性（最新）
v2.1 新增 Grok (xAI) 作为第四搜索源，通过 Completions API 调用，支持 API 中转站：
- Grok 搜索源：利用 Grok 模型的实时知识返回结构化搜索结果，擅长时效性查询和权威源识别
- 四源并行：Deep 模式下 Exa + Tavily + Grok 三源并行（加上 agent 层的 Brave 共四源）
- 智能降级：Grok 配置缺失时自动降级为 Exa + Tavily 双源，不影响现有流程
- SSE 兼容：自动检测并处理 API 中转强制 stream 的情况
- 安全加固：查询注入防护（
<query>标签隔离）、URL scheme 验证（仅 http/https） - 日期提取：Grok 结果包含
published_date，参与新鲜度评分
v2 的核心设计：意图感知
灵感来自 Anthropic 的 knowledge-work-plugins 里的 enterprise-search 设计。
核心思路 ：不同类型的查询，搜索策略应该完全不同。
比如你问"什么是 WebTransport"和"Deno 最近有什么更新"，虽然都是搜索，但前者需要权威文档，后者需要最新资讯。如果用同一套策略去搜，要么找到的太旧，要么找到的不权威。
search-layer v2 会自动分类查询意图，然后调整：
• 搜索模式：快速查找 vs 深度调研 vs AI 问答
• 时间过滤：不限 / 过去一周 / 过去一月
• 评分权重：权威性优先 / 新鲜度优先 / 关键词匹配优先
7 种意图类型：
| 意图 | 典型查询 | 策略偏向 |
|---|---|---|
| Factual | “什么是 X” | 权威文档优先 |
| Status | “X 最新进展” | 新鲜度优先 |
| Comparison | “X vs Y” | 自动拆成 3 个子查询，多角度对比 |
| Tutorial | “怎么用 X” | 教程站点加权 |
| Exploratory | “深入了解 X” | 广撒网，多源并行 |
| News | “X 本周新闻” | 时间过滤 + 新鲜度权重拉满 |
| Resource | “X 官方文档” | 精确匹配 + 官方域名加权 |
score = w_keyword × 关键词匹配 + w_freshness × 新鲜度 + w_authority × 域名权威性权重由意图类型决定。比如 News 意图下，新鲜度权重 0.6，权威性只有 0.1；而 Tutorial 意图下反过来，权威性 0.5，新鲜度只有 0.1。
• 多查询并行：对比类查询自动拆成多个子查询同时跑
• 中英文自动扩展：中文技术查询会自动生成英文变体一起搜，覆盖更全
• 反爬站点兜底：微信公众号、知乎这种 web_fetch 抓不到的，content-extract 会自动切 MinerU 解析，不用手动处理
• 完全向后兼容：不传新参数时行为和 v1 一模一样，已有的调用不用改
• 优雅降级：任何一个搜索源挂了都不影响整体流程，Brave 作为 OpenClaw 内置能力永远兜底
快速安装
让 OpenClaw 帮你装（推荐）
帮我安装这个 skill：GitHub - blessonism/openclaw-search-skills: OpenClaw skills for deep GitHub project analysis — multi-source search, content extraction, and structured research reports.
需要的 API Key：
• Exa：https://exa.ai（免费额度够用）
• Tavily：https://tavily.com（免费额度够用）
• Brave：OpenClaw 内置 web_search 使用
• MinerU（可选）：https://mineru.net（可抓取微信公众号、知乎等反爬网站）
使用示例
装好之后，直接在对话里说就行：
• “帮我深入调研一下 Rust 的异步生态” → 自动走 exploratory 模式，三源并行
• “Bun 和 Deno 哪个更适合生产环境” → 自动走 comparison 模式，拆子查询对比
• “这周 AI 领域有什么大新闻” → 自动走 news 模式，时间过滤 + 新鲜度优先
• “WebTransport 是什么” → 自动走 factual 模式，权威文档优先
和上次的 Github-Explorer 是配套的——Explorer 负责分析 GitHub 项目，Search Skills 负责底层的搜索和内容提取。当然也完全可以独立使用，任何需要高质量搜索的场景都能用上。
如果对你有帮助的话，给个 Star 呗
GitHub - blessonism/openclaw-search-skills: OpenClaw skills for deep GitHub project analysis —...
OpenClaw skills for deep GitHub project analysis — multi-source search, content extraction, and structured research reports.
网友解答：--【壹】--：
Brave这个可以可选吗
--【贰】--：
立马让openclaw试试
--【叁】--：
yes，感谢佬友的项目，还有其他好用的skills也希望佬友分享
--【肆】--：
brave 也可以可选的，让 openclaw 自己调整一下就行啦。
--【伍】--：
哇，佬这个也弄得很好！我这一套主要是通过多信源，用覆盖度换准确度，昨天刚看到更新了 grok，等下也准备像佬学习优化升级一下！
我刚刚测试了下 opus4.6 的价格给出的是这些
| 模式 | 输入 /MTok | 输出 /MTok | 说明 |
|---|---|---|---|
| 标准 | $5 | $25 | 默认 |
| Fast Mode | $30 | $150 | 6x 溢价，低延迟 |
| 1M 上下文 (Beta) | $10 | $37.50 | 超过 200K 时全量按此计费 |
| Batch API | $2.50 | $12.50 | 50% 折扣，24h 内返回 |
| Prompt Caching 读取 | $0.50 | — | 输入成本降 90% |
| Batch + Cache 叠加 | $0.25 | $12.50 | 最低组合价，省 95% |
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--【陆】--：
我能接入Gemini吗？感觉谷歌的搜索给的实时信息很快
--【柒】--：
做的确实好马上尝试
--【捌】--：
已经付款了，用上了
--【玖】--：
我一开始用 fiat24 也付不上，后面发现可以用 google pay
--【拾】--：
牛啊 大佬
--【拾壹】--：
可以的，把 api key 丢给 openclaw ，让他自己适配一下就好啦
--【拾贰】--：
哇塞狠狠的关注了，期待一波
--【拾叁】--：
大帅哥是住 L 站了吗 hh
--【拾肆】--：
--【拾伍】--：
那我是不是可以接入perplexity
--【拾陆】--：
哇, 我最近也在折腾这个类似的东西, 不过路径完全不一样, 我是用自带搜索能力的反代的grok4fast和开了搜索工具的Gemini 2.5 flash nothinking一起竞速, 一般来说8s左右能得到相对比较节省token的直接结果
比如想知道opus4.6的价格能直接给到5/25,
Tavily 的搜索结果里只提到了基础定价5/25和 Premium tier 的 $37.50 输出价格
(还没有解释这个Premium tier 是200k)
grok4fast能直接给全这些
基础输入 $5.00 / MTok
基础输出 $25.00 / MTok
超200k上下文输入 $10.00 / MTok
超200k上下文输出 $37.50 / MTok
缓存写入 $6.25 / MTok
缓存读取 $0.50 / MTok
gemini在此之上还会提到fast模式的6倍价格
不过我现在折腾的这套更多是用更多的时间换更高的token信噪比, 路线不一样
--【拾柒】--：
太强了大佬，正好有这个需求
--【拾捌】--：
谢谢佬友喜欢，过两天准备发个帖子分享一下我的 openclaw 的双层记忆架构，大致如下：
热缓存层 (MEMORY.md)
速查表，覆盖 90% 日常解码。包含高频人物、术语、项目状态、偏好与协议。
深度存储层
按类型分目录归档：
⠀• glossary.md — 权威解码器（所有缩写/昵称/代号）
⠀• people/ — 人物档案（沟通风格、偏好）
⠀• projects/ — 项目详情（状态、背景、关键人物）
⠀• knowledge/ — 可复用知识（技术原理、方法论）
⠀• context/ — 环境上下文（部署、工具栈）
⠀• post-mortems.md — 经验教训
支持双路径查找
⠀• 路径 A（确定性）：热缓存 → 解码器 → 档案，精确匹配，覆盖日常
⠀• 路径 B（语义搜索）：memory_search 模糊召回 → memory_get 精确读取，处理"我们之前讨论过什么"类问题
自动维护蒸馏记忆
⠀• 高频条目（周 3 次+）晋升热缓存
⠀• 30 天未用条目降级回深度存储
⠀• heartbeat 定期巡检 + cron 每周蒸馏日志为长期记忆
--【拾玖】--：
太强了，大佬