Un agrégateur de recherche web multi-moteur haute performance qui fournit des résultats de recherche complets sans exiger aucune API-key.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install multi-engine-websearch
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer multi-engine-websearch via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que WebSearch Agrégateur Multi-Moteur ?
WebSearch est une compétence de recherche locale conçue pour que les AI agents interrogent six grands moteurs de recherche simultanément : DuckDuckGo, DDG Lite, Yahoo, Yahoo JP, Startpage et Google. En tirant parti de l'exécution parallèle et de la technologie de navigateur headless, cette contribution d'Openclaw Skills fournit des données de recherche de haute qualité tout en préservant la confidentialité et en évitant les coûts des API de recherche payantes. Il fusionne, dédoublonne et classe automatiquement les résultats en fonction de leur fréquence dans différents moteurs, garantissant que les informations les plus pertinentes soient priorisées pour l'utilisateur.
Cette compétence est conçue pour la vitesse et la résilience, utilisant le ThreadPoolExecutor de Python pour exécuter les requêtes en parallèle. Alors que les moteurs comme DuckDuckGo sont extraits via des requêtes HTTP légères, les résultats de Google sont récupérés à l'aide d'une instance headless de Chromium pour assurer la compatibilité avec le web moderne. Cela en fait un outil essentiel pour les développeurs construisant des agents qui nécessitent des informations fraîches et en temps réel provenant du web.
Cas d'utilisation de WebSearch Agrégateur Multi-Moteur
- Mener des recherches approfondies sur plusieurs sources d'informations simultanément pour garantir l'exactitude des données.
- Vérifier des faits en utilisant des données web en temps réel et le consensus entre les moteurs.
- Trouver des nouvelles récentes, des articles techniques ou des documentations de produits qui pourraient être indexés différemment entre les moteurs.
- Rassembler diverses perspectives sur des sujets spécifiques en agrégeant les résultats de moteurs régionaux comme Yahoo JP.
- Effectuer des recherches à haut volume pour la collecte de données sans se soucier des limites d'API ou des coûts d'abonnement.
Comment fonctionne WebSearch Agrégateur Multi-Moteur
- La compétence reçoit une requête de recherche via la ligne de commande et déclenche des requêtes parallèles vers les six moteurs de recherche pris en charge.
- Elle utilise l'extraction HTTP légère pour des moteurs comme DuckDuckGo et Yahoo, tout en utilisant Chromium headless via Playwright pour Google afin de gérer les résultats rendus en JavaScript.
- Tous les résultats récupérés sont agrégés dans un pool de données unique en temps réel.
- Le système dédoublonne les URL et calcule un score de classement basé sur le nombre de moteurs ayant renvoyé le même lien, appelé fréquence inter-moteurs.
- Une réponse JSON structurée est générée, contenant les résultats classés, les snippets et les métadonnées de source pour que l'AI agent d'Openclaw Skills puisse les traiter et les résumer.
Configuration de WebSearch Agrégateur Multi-Moteur
Pour commencer avec WebSearch, assurez-vous d'avoir Python 3.9+ installé sur votre système. Vous pouvez installer la compétence en utilisant le ClawHub CLI :
npx clawhub@latest install multi-engine-websearch
Après l'installation, vous devez configurer les dépendances du navigateur Playwright nécessaires pour la fonctionnalité de recherche Google :
pip3 install playwright
python3 -m playwright install chromium
Vous pouvez ensuite exécuter une recherche directement depuis le terminal :
python3 ~\/.openclaw\/workspace\/skills\/websearch\/scripts\/search.py "your query" --json
Schéma de données et taxonomie de WebSearch Agrégateur Multi-Moteur
La compétence produit une sortie JSON structurée conçue pour une consommation programmatique. Elle inclut des métadonnées sur le processus de recherche et un tableau de résultats classés.
| Champ | Type | Description |
|---|---|---|
query |
String | Le terme de recherche original utilisé. |
total |
Integer | Nombre total de résultats uniques trouvés sur tous les moteurs. |
engines |
Object | Un détail du nombre de résultats fourni par chaque moteur individuel. |
results |
Array | Une liste d'objets de résultat contenant title, url, snippet et un tableau d'engines source. |
Les résultats apparaissant dans plusieurs moteurs sont automatiquement déplacés en haut de la liste pour refléter une pertinence et un consensus plus élevés.
Fonctionnalités avancées de WebSearch Agrégateur Multi-Moteur
- Exécution parallèle utilisant ThreadPoolExecutor pour une récupération rapide des résultats sur six sources différentes.
- Classement par consensus inter-moteurs qui identifie les résultats les plus faisant autorité basés sur l'apparition sur plusieurs plateformes.
- Architecture résiliente où les pannes individuelles des moteurs sont gérées avec élégance sans interrompre l'opération de recherche globale.
- Support pour la sélection personnalisée de moteurs via le flag
--engines, permettant aux utilisateurs de filtrer des sources spécifiques. - Intégration de navigateur headless pour Google, permettant la récupération de résultats à partir de pages de recherche riches en JS tout en conservant une empreinte locale.
- Dédoublonnage intégré pour garantir que l'AI agent reçoive une liste propre d'URL uniques pour le traitement au sein de l'écosystème Openclaw Skills.
SKILL.md
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