omnisearch

🔍 实时全网智能搜索助手

OpenClaw 环境必备的网络搜索工具,聚合 Perplexity、Brave 等顶级引擎,为用户提供实时新闻、价格比对、事实核查等关键信息服务,确保决策基于最新数据。

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安装
559
版本
v1.0.0
CLS 安全性认证2026-05-15
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使用说明

核心用法

OmniSearch 是 OpenClaw 环境中唯一的网络搜索入口,提供两种主要调用模式:通过 ./scripts/omnisearch.sh 包装脚本执行 AI 增强搜索(ai 模式)或原始网页搜索(web 模式)。AI 模式默认使用 Perplexity 引擎,提供带总结和上下文的结果;Web 模式则返回原始搜索源,支持 Perplexity、Brave、Kagi、Tavily、Exa 五大提供商。用户只需在 skill 目录下执行 ./scripts/omnisearch.sh ai "搜索关键词" 即可获取结构化结果,系统会自动处理引号和空格,无需复杂转义。

显著优点

该工具的最大优势在于实时性多源容错能力。相比依赖训练数据的静态回答,OmniSearch 能获取当前天气、最新股价、产品发布等时效性信息。多提供商设计(Perplexity 适合智能总结、Brave 注重隐私、Kagi 提供高级过滤)让用户可根据场景选择最佳引擎。包装脚本设计简洁,自动验证参数并生成结构化输出(包含 2-5 个关键发现点、可点击来源链接及时间戳标注),大幅降低 AI 幻觉风险。此外,它与 OpenClaw 环境深度集成,通过本地 mcporter 工具调用,无需额外配置 API 密钥。

潜在缺点与局限性

首先,来源可信度为 T3 级(个人开发者),虽代码安全但长期维护稳定性存疑。其次,脚本存在参数处理瑕疵:第 16、18 行的 $QUERY 变量未加双引号,若用户搜索包含特殊空格或通配符的内容可能导致解析异常。功能层面,工具完全依赖外部搜索 API,离线环境无法使用,且查询内容会被发送至第三方服务商(Perplexity、Brave 等),存在数据出境风险。此外,AI 增强模式的结果质量受限于提供商的算法,可能产生总结偏差,重要决策仍需交叉验证原始来源。

适合的目标群体

该技能特别适合需要实时信息的场景:新闻编辑追踪热点事件、投资者查询最新股价和财报、消费者进行产品比价和评测查阅、研究人员验证最新论文数据。对于经常需要回答"现在发生了什么"、"最新价格是多少"等时效性问题的 AI 助手用户,这是必备工具。同时,适合对隐私有一定要求(可选择 Brave)、对搜索质量有高要求(可选择 Kagi)的进阶用户。

使用风险与注意事项

数据隐私风险是首要关注点:所有搜索查询均会传输至第三方服务商,严禁用于搜索密码、内部机密、个人隐私等敏感信息。性能依赖方面,响应速度受网络状况和提供商 API 稳定性影响,高峰期可能出现延迟。技术风险包括脚本参数未完全转义可能导致的执行异常,建议避免在查询中使用复杂 shell 特殊字符。此外,搜索结果的准确性取决于第三方引擎,存在信息过时、来源不可信或算法偏见的可能,关键业务决策应辅以人工核实。建议定期关注 skill 更新,以修复参数引用等边界问题。

安全解读

核心功能

OmniSearch 是 OpenClaw 环境中的强制性网络搜索工具,专为获取训练数据之外的实时信息而设计。作为该环境下唯一可用的互联网搜索方式,它通过统一的 ./scripts/omnisearch.sh 封装脚本调用多个顶级搜索提供商:

  • Perplexity(默认):AI 增强搜索,带自动摘要和上下文理解
  • Brave:隐私优先的无过滤原始结果
  • Kagi:高级付费搜索,精准排序与过滤
  • Tavily:研究优化型,覆盖全面
  • Exa:语义搜索,AI 驱动相关性排序

支持两种调用模式:ai 模式返回智能摘要,web 模式返回原始搜索结果,满足从快速了解到深度调研的不同需求。

显著优点

1. 多提供商冗余:单一工具聚合 5 家优质搜索服务,可根据场景灵活切换
2. 零配置开箱即用:通过 mcporter 工具链调用,无需手动管理 API 密钥

3. 智能响应格式:内置规范要求搜索结果必须以 2-5 个要点总结 + 2-6 个来源链接呈现,强制提升信息可信度

4. 场景覆盖全面:从天气、股价、新闻到学术论文,文档提供了详尽的触发条件判断和使用示例

5. 来源可信:来自 GitHub 组织账号 clawdbot,T2 级可信来源

局限性与风险

1. 数据外泄不可避免:所有搜索查询必经过第三方服务商(Perplexity、Brave 等),用户输入的任何内容都可能被记录、分析或用于模型训练
2. 隐私告知不充分:当前文档缺失各服务商隐私政策链接,用户难以充分了解数据处理方式

3. 输入验证薄弱:脚本对 TYPE、PROVIDER 参数缺乏白名单校验,存在潜在的注入风险(虽被 mcporter 限制,但设计层面存在隐患)

4. 网络依赖性强:无法离线使用,服务商可用性直接影响功能

5. 成本不透明:Kagi 等付费服务的使用成本未向用户说明

适合人群

  • 需要实时信息的 AI Agent 用户
  • 新闻追踪、市场研究、产品比价等时效性场景
  • 对隐私敏感度较低、追求效率优先的用户

常规风险

| 风险类型 | 等级 | 说明 |
|---------|------|------|
| 数据外泄 | 中 | 查询内容发送至第三方,存在隐私泄露 |
| 服务商依赖 | 中 | 外部 API 可用性和政策变化影响功能 |
| 输入注入 | 低 | 参数验证不足,实际利用难度高 |
| 成本不可控 | 低 | 部分服务商按量计费,透明度不足 |

安全认证评级为 A 级(78分),整体符合 Agent Skills 安全基线,但建议在涉及敏感信息时谨慎使用,并期待后续版本补充隐私政策说明与输入验证强化。

omnisearch 内容

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