技能详情（站内镜像，无评论）
许可证：MIT-0
MIT-0 ·免费使用、修改和重新分发。无需归因。
版本：v1.0.0
统计：⭐ 0 · 35 · 1次当前安装· 1次历史安装
⭐ 0
安装量（当前） 1
🛡 VirusTotal ：可疑 · OpenClaw ：可疑
Package：cs995279497-byte/chen-tavily-search
安全扫描（ClawHub）
- VirusTotal ：可疑
- OpenClaw ：可疑
OpenClaw 评估
技能的代码和运行时行为与Tavily搜索集成匹配，但清单/元数据错误地陈述了环境要求（它将字面API密钥列为env var/primaryEnv ）和其他元数据不一致需要谨慎。
目的
名称、描述、SKILL.md和scripts/search.mjs是一致的：脚本需要节点和API密钥，并调用https://api.tavily.com/search返回结果。需要“node”。但是，注册表元数据列出了一个看起来像API密钥的长字符串，作为所需的env var和primaryEnv ，而不是变量名称（例如， TAVILY_API_KEY ） ，这与实际代码和SKILL.md不一致。
说明范围
SKILL.md仅指示如何提供API密钥、设置选项和运行包含的节点脚本。该脚本仅读取process.env.TAVILY_API_KEY和CLI参数，将搜索请求发布到api.tavily.com ，并打印结果。它不会尝试读取不相关的文件、凭据或系统路径。
安装机制
这是一项仅供说明的技能，包含较小的节点脚本，没有安装规范。无需下载或存档提取。安装的风险较低。
证书
清单/元数据将长API键查找字符串声明为必需的env var和primaryEnv ，而不是声明变量名称(TAVILY_API_KEY)。SKILL.md和脚本正确地期望TAVILY_API_KEY环境变量。这种不匹配可能是意外的错误配置，也可能表明清单中存在嵌入式/硬编码的开发者密钥--无论哪种方式，它都是不成比例的，应予以澄清。如果列出的字符串……
持久
该技能并不总是请求： true ，并且不会修改其他技能或系统设置。它不需要超出正常执行范围的持久代理级权限。
scripts/search.mjs: 81
环境变量访问与网络发送相结合。
安装（复制给龙虾 AI）
将下方整段复制到龙虾中文库对话中，由龙虾按 SKILL.md 完成安装。
请把本段交给龙虾中文库（龙虾 AI）执行：为本机安装 OpenClaw 技能「Chen Tavily Search」。简介：使用Tavily的LLM优化API进行网络搜索。返回包含内容片段、分数和元数据的相关结果。。
请 fetch 以下地址读取 SKILL.md 并按文档完成安装：https://raw.githubusercontent.com/openclaw/skills/refs/heads/main/skills/cs995279497-byte/chen-tavily-search/SKILL.md
（来源：yingzhi8.cn 技能库）SKILL.md
---
name: chen-tavily-search
description: Web search using Tavily's LLM-optimized API. Returns relevant results with content snippets, scores, and metadata.
homepage: https://tavily.com
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["node"],"env":["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"]},"primaryEnv":"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"}}
---
# Tavily Search
Search the web and get relevant results optimized for LLM consumption.
## Authentication
Get your API key at https://tavily.com and add to your OpenClaw config:
```json
{
"skills": {
"entries": {
"tavily-search": {
"enabled": true,
"apiKey": "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"
}
}
}
}
```
Or set the environment variable:
```bash
export TAVILY_API_KEY="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"
```
## Quick Start
### Using the Script
```bash
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query"
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" -n 10
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" --deep
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" --topic news
```
### Examples
```bash
# Basic search
node {baseDir}/scripts/search.mjs "python async patterns"
# With more results
node {baseDir}/scripts/search.mjs "React hooks tutorial" -n 10
# Advanced search
node {baseDir}/scripts/search.mjs "machine learning" --deep
# News search
node {baseDir}/scripts/search.mjs "AI news" --topic news
# Domain-filtered search
node {baseDir}/scripts/search.mjs "Python docs" --include-domains docs.python.org
```
## Options
| Option | Description | Default |
|--------|-------------|---------|
| `-n <count>` | Number of results (1-20) | 10 |
| `--depth <mode>` | Search depth: `ultra-fast`, `fast`, `basic`, `advanced` | `basic` |
| `--topic <topic>` | Topic: `general` or `news` | `general` |
| `--time-range <range>` | Time range: `day`, `week`, `month`, `year` | - |
| `--include-domains <domains>` | Comma-separated domains to include | - |
| `--exclude-domains <domains>` | Comma-separated domains to exclude | - |
| `--raw-content` | Include full page content | false |
| `--json` | Output raw JSON | false |
## Search Depth
| Depth | Latency | Relevance | Use Case |
|-------|---------|-----------|----------|
| `ultra-fast` | Lowest | Lower | Real-time chat, autocomplete |
| `fast` | Low | Good | Need chunks but latency matters |
| `basic` | Medium | High | General-purpose, balanced |
| `advanced` | Higher | Highest | Precision matters, research |
## Tips
- **Keep queries under 400 characters** - Think search query, not prompt
- **Break complex queries into sub-queries** - Better results than one massive query
- **Use `--include-domains`** to focus on trusted sources
- **Use `--time-range`** for recent information
- **Filter by `score`** (0-1) to get highest relevance results