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SearXNG Web Search

试用

SearXNG 元搜索联网搜索技能。通过自建 SearXNG 元搜索引擎聚合百度、Bing 等多个搜索引擎的结构化结果,返回标题、摘要、来源链接。比 HTML 爬虫方案更稳定,通过正式 JSON API 获取搜索结果。适用于需要联网搜索信息、查询资料、查新闻、了解最新动态的场景。

它能做什么

SearXNG 元搜索联网搜索技能。通过自建 SearXNG 元搜索引擎聚合百度、Bing 等多个搜索引擎的结构化结果,返回标题、摘要、来源链接。比 HTML 爬虫方案更稳定,通过正式 JSON API 获取搜索结果。适用于需要联网搜索信息、查询资料、查新闻、了解最新动态的场景。

技能文档

SearXNG 元搜索联网搜索

本技能用于普通联网搜索。它通过自建的 SearXNG 元搜索引擎聚合百度、Bing 等多个搜索引擎的结果,返回结构化 JSON(标题、链接、摘要、来源引擎)。不需要打开智能浏览器,不需要用户登录,也不依赖浏览器插件桥。

相比 baidu-mobile-search 的 HTML 爬虫方案,SearXNG 通过正式 JSON API 获取结果,更稳定、更不容易被反爬封锁。

何时使用

用户提出以下需求时,优先使用本技能(优先级高于 baidu-mobile-search):

  • 搜索某个关键词、人物、公司、产品、新闻、政策、资料。
  • 查询最新公开信息、网络资料、公开网页线索。
  • 需要先判断有哪些可靠来源,再决定是否打开详情页。
  • 需要同时从多个搜索引擎获取结果。

如果 SearXNG 实例不可用或返回空结果,可降级使用 baidu-mobile-search 作为备选。 如果需要登录态、点击网页筛选、处理复杂网页交互、进入多个详情页逐步读取,再改用 smart-browser 智能网页助手。

命令

搜索关键词(默认使用百度+Bing引擎):

python "${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}/skills/searxng-search/scripts/searxng_search.py" "<关键词>"

限制结果数量:

python "${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}/skills/searxng-search/scripts/searxng_search.py" "<关键词>" --limit 10

指定搜索引擎:

python "${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}/skills/searxng-search/scripts/searxng_search.py" "<关键词>" --engines baidu,bing

输出 JSON:

python "${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}/skills/searxng-search/scripts/searxng_search.py" "<关键词>" --json

指定 SearXNG 实例地址(也可通过 SEARXNG_ENDPOINT 环境变量设置):

python "${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}/skills/searxng-search/scripts/searxng_search.py" "<关键词>" --endpoint http://175.24.233.186:8890

回复要求

  • 先根据 RESULTS_JSONRESULTS 总结,不要编造搜索结果里没有的信息。
  • 对事实类、新闻类、政策类回答,至少引用 2 个搜索结果来源;只有一个可靠结果时要说明来源有限。
  • 结果中的 source 字段标明了来源引擎(如 baidu、bing),可以据此判断结果的可信度。
  • 如果输出 SEARXNG_SEARCH_STATUS: EMPTY,告诉用户当前没有搜索结果,建议换关键词或稍后重试。
  • 如果输出 SEARXNG_SEARCH_STATUS: ERROR,简要说明连接失败,可降级使用 baidu-mobile-search
  • 如果有 UNRESPONSIVE_ENGINES,部分引擎超时但仍有其他引擎返回结果,正常使用即可。
  • 如果有 SUGGESTIONS,可以参考建议关键词进一步搜索。

推荐流程

普通搜索任务:

searxng_search.py "<关键词>" -> 阅读 RESULTS/RESULTS_JSON -> 引用来源总结

SearXNG 不可用时降级:

searxng_search.py "<关键词>" -> ERROR -> baidu_mobile_search.py "<关键词>" -> 总结

需要详情页确认:

searxng_search.py "<关键词>" -> 选择最相关来源 -> smart-browser goto "<结果链接>" -> extract -> 总结

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