🔍 Enhanced Search Skill

基于OpenClaw现有web_search工具的增强搜索能力，提供优化结果和智能摘要。

功能特点

🎯 核心功能

1. 智能搜索优化：自动优化搜索查询，提高结果相关性
2. 结果摘要生成：对搜索结果进行摘要，节省阅读时间
3. 多源整合：整合多个搜索结果，提供全面信息
4. 上下文感知：根据对话上下文调整搜索策略

📊 与web_search的区别

使用方法

基本搜索

搜索 [查询内容]

带上下文的搜索

帮我了解 [主题]，我需要 [具体信息]

深度搜索

深度搜索 [复杂查询]，需要详细信息和来源

实现原理

架构设计

用户查询 → 查询优化 → 并行搜索 → 结果整合 → 摘要生成 → 格式化输出

技术栈

• 基础工具：OpenClaw web_search
• 优化算法：查询扩展、关键词提取
• 摘要模型：基于规则的摘要生成
• 整合逻辑：多结果去重和排序

配置选项

环境变量（可选）

# 搜索优化级别
export ENHANCED_SEARCH_OPTIMIZATION=high  # low|medium|high

# 摘要长度
export ENHANCED_SEARCH_SUMMARY_LENGTH=medium  # short|medium|long

# 结果数量
export ENHANCED_SEARCH_RESULT_COUNT=5  # 1-10

配置文件

创建 ~/.openclaw/workspace/config/enhanced-search.json：

{
  "optimization": "high",
  "summary": true,
  "max_results": 5,
  "sources": ["web", "docs", "memory"],
  "cache_ttl": 3600
}

示例

示例1：基础搜索

用户输入：搜索"鸿蒙智行最新动态"

处理流程：

1. 优化查询："鸿蒙智行 最新消息 2026 动态"
2. 执行搜索：调用web_search
3. 生成摘要：提取关键信息
4. 格式化输出：结构化展示结果

示例2：上下文搜索

对话上下文：用户之前问了关于问界M7的问题

用户输入：搜索"智能驾驶技术"

处理流程：

1. 结合上下文：优化为"问界M7 智能驾驶技术 最新进展"
2. 执行搜索
3. 生成针对性摘要
4. 突出与问界M7相关的信息

性能优化

缓存机制

• 搜索结果缓存：1小时
• 查询优化缓存：24小时
• 摘要模板缓存：永久

并行处理

• 多个搜索查询并行执行
• 摘要生成与结果获取并行

错误处理

常见错误及解决方案

1. 网络超时：自动重试，降低优化级别
2. 无结果：扩展查询，尝试相关关键词
3. API限制：使用缓存结果，提示用户稍后重试

降级策略

• 主功能失败时降级到基础web_search
• 摘要失败时返回原始结果
• 优化失败时使用原始查询

扩展能力

插件系统（规划中）

1. 源插件：添加新的搜索源
2. 优化插件：自定义查询优化算法
3. 摘要插件：不同的摘要风格
4. 输出插件：自定义结果格式

集成能力

1. 与self-improving-agent集成：记录搜索模式和优化效果
2. 与知识库集成：优先搜索本地知识
3. 与工作流集成：作为自动化流水线的一部分

开发指南

项目结构

enhanced-search/
├── SKILL.md              # 技能文档（本文件）
├── search_optimizer.py   # 查询优化器
├── result_summarizer.py  # 结果摘要器
├── cache_manager.py      # 缓存管理器
├── config_loader.py      # 配置加载器
└── main.py              # 主入口

核心模块说明

1. 查询优化器 (search_optimizer.py)

class SearchOptimizer:
    def optimize(self, query, context=None):
        """优化搜索查询"""
        # 1. 关键词提取
        # 2. 查询扩展
        # 3. 上下文融合
        # 4. 返回优化后的查询列表

2. 结果摘要器 (result_summarizer.py)

class ResultSummarizer:
    def summarize(self, results, query):
        """生成结果摘要"""
        # 1. 提取关键信息
        # 2. 去重和排序
        # 3. 生成结构化摘要
        # 4. 返回格式化结果

测试用例

单元测试

def test_search_optimization():
    optimizer = SearchOptimizer()
    optimized = optimizer.optimize("华为汽车")
    assert "鸿蒙智行" in optimized  # 查询扩展测试

集成测试

def test_full_search_flow():
    # 完整搜索流程测试
    query = "智能驾驶技术"
    results = enhanced_search(query)
    assert len(results) > 0
    assert "摘要" in results[0]

部署说明

快速部署

# 1. 复制技能目录
cp -r enhanced-search ~/.openclaw/workspace/skills/

# 2. 测试技能
cd ~/.openclaw/workspace/skills/enhanced-search
python main.py --test

# 3. 集成到OpenClaw
# 技能会自动被OpenClaw加载

验证部署

# 验证技能加载
openclaw skills list | grep enhanced-search

# 测试功能
openclaw skills test enhanced-search

维护指南

日常维护

1. 监控搜索质量：定期检查优化效果
2. 更新关键词库：根据趋势更新查询扩展词库
3. 优化缓存策略：根据使用模式调整缓存时间

性能监控

• 搜索响应时间
• 缓存命中率
• 用户满意度（通过self-improving-agent收集）

版本更新

1. 小版本更新：优化算法和bug修复
2. 大版本更新：添加新功能或重构架构

贡献指南

代码贡献

1. Fork项目
2. 创建功能分支
3. 提交Pull Request
4. 通过测试用例

文档贡献

1. 更新示例和文档
2. 添加使用案例
3. 翻译或本地化

许可证

MIT License

联系方式

• 作者：袭人 (Xi Ren)
• 项目：OpenClaw Enhanced Search Skill
• 创建时间：2026-03-12
• 最后更新：2026-03-12

备注：此技能为Tavily Web Search的替代方案，专为无法直接安装clawhub技能的环境设计。