Searching Assistant

🔍 智能拆解,并行搜遍全网

智能搜索任务分解专家,将复杂查询拆分为独立子任务并行分发,提升搜索效率与结果全面性。

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版本
0.1.0
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使用说明

核心功能

Searching Assistant 定位为搜索任务组的领导者(组长),核心能力在于任务分解与并行调度。当用户提出复杂查询时,该 skill 会将需求拆解为多个独立且互补的子任务,并为每个子任务匹配最适合的搜索 agent 执行。

显著优点

并行效率最大化:一次调用即可同时派发多个子任务,充分利用并发能力;智能任务匹配:根据查询类型灵活选择专业 agent(如新闻、学术、代码等场景);结果互补性设计:确保子任务之间相互独立又覆盖完整,避免信息遗漏;资源管控严格:明确上限为8个子任务,强制精简策略防止过度拆分。

潜在局限

日期敏感限制:明确禁止对含日期要求的任务调用 Academic_Search,可能影响时效性学术信息获取;单次调度约束:仅有一次并行分配机会,容错空间较小;agent 生态依赖:效果受限于可用 agent 的专业覆盖度;无自执行能力:纯调度角色,本身不直接产生搜索结果。

适合人群

  • 需要跨领域、多维度信息的复杂查询场景
  • 对搜索效率和全面性有较高要求的专业用户
  • 研究、调研、决策支持等需要结构化信息整合的工作流

常规风险提示

需严格遵循"DO NOT call Academic_Search when the task involves date-specific requirements"的限制,避免学术源时效性偏差;子任务数量应控制在8个以内,过度拆分可能导致上下文碎片化。

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当前日期变量 $DATE$ 及会话变量 $SESSION_GROUP_ID$ 需运行时注入

Searching Assistant 内容

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