Um agregador de mecanismo de pesquisa paralelo de alto desempenho que combina Tavily e Kimi para pesquisas abrangentes orientadas por IA.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install double-search
2. Instalação Manual
Copie a pasta da habilidade para um desses locais
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridade: Espaço de Trabalho > Local > Integrado
3. Instalação do Prompt
Copie este prompt para o OpenClaw para instalá-lo automaticamente.
Ajude-me a instalar o double-search usando o Clawhub. Se o Clawhub não estiver instalado, instale-o primeiro (npm i -g clawhub).
Prefere baixar?
Obtenha os arquivos originais da habilidade em um arquivo ZIP.
O que é Double Search?
A skill Double Search é uma ferramenta poderosa projetada para o ecossistema Openclaw Skills, permitindo que os AI agents realizem consultas simultâneas em dois mecanismos de pesquisa de primeira linha: Tavily e Kimi. Ao aproveitar a implementação assíncrona em Python, ela fornece uma rede de informações mais ampla e pontos de dados mais precisos do que a pesquisa de fonte única.
Esta skill se destaca na eliminação de duplicatas de resultados e na mesclagem de metadados em um esquema unificado, garantindo que seus fluxos de trabalho de IA recebam o conteúdo mais relevante sem redundância. Ela foi construída com tolerância a falhas, permitindo que o sistema continue funcionando mesmo se um dos provedores de pesquisa sofrer indisponibilidade.
Casos de uso do Double Search
- Criação de conteúdo e pesquisa profunda que exigem múltiplas perspectivas e fontes verificadas.
- Análise financeira onde dados de mercado em tempo real e notícias de diferentes provedores precisam ser cruzados.
- Solução de problemas técnicos e pesquisa de código para agregar soluções de diversos fóruns de desenvolvedores e documentações.
- Coleta de inteligência de mercado para rastrear tendências e movimentos de concorrentes por meio de web crawling de alta densidade.
Como o Double Search funciona
- O AI agent aciona o método de pesquisa com uma consulta específica e parâmetros opcionais, como limites de resultados.
- A skill inicia solicitações assíncronas paralelas para as APIs do Tavily e do Kimi usando aiohttp.
- Ao receber as respostas, o sistema executa automaticamente a mesclagem inteligente de resultados, classificação e eliminação de duplicatas.
- Um payload JSON estruturado é retornado, contendo tanto uma lista mesclada dos melhores resultados quanto uma análise detalhada por fonte.
- O AI agent consome os dados unificados para gerar insights ou concluir tarefas atribuídas.
Configuração do Double Search
Primeiro, verifique se você tem as dependências Python necessárias instaladas para o seu ambiente Openclaw Skills:
pip install aiohttp python-dotenv
Configure suas credenciais de API criando um arquivo .env ou exportando variáveis de ambiente:
export TAVILY_API_KEY="tvly-xxxxxxxxxxxx"
export KIMI_API_KEY="your_kimi_api_key_here"
Esquema de Dados e Taxonomia de Double Search
A skill retorna um objeto JSON padronizado contendo a seguinte estrutura:
| Key | Type | Description |
|---|---|---|
query |
string | O termo de pesquisa original utilizado. |
merged_results |
array | Uma lista combinada de objetos contendo title, url, snippet e source. |
source_breakdown |
object | Os resultados brutos e não mesclados categorizados por tavily e kimi. |
limit_per_source |
integer | O número máximo de resultados solicitados de cada mecanismo. |
Recursos avançados do Double Search
- Execução paralela via asyncio para minimizar a latência e corresponder à velocidade do mecanismo mais lento.
- Algoritmos inteligentes de eliminação de duplicatas e classificação para priorizar as informações mais relevantes.
- Lógica de mesclagem configurável, permitindo que os usuários alternem entre uma lista unificada ou dados brutos separados por fonte.
- Tratamento de erros integrado para garantir fluxos de trabalho resilientes mesmo durante falhas parciais da API.
- Suporte para cache de resultados personalizado para otimizar o desempenho de consultas repetitivas.
SKILL.md
Carregamento
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