核心用法
unifuncs-search 是一款轻量级实时网络搜索技能，专为需要获取最新网络信息的场景设计。用户通过 Python 脚本执行搜索，支持完整的搜索引擎语法（如 site: 站点过滤、引号精确匹配等），并可按需筛选结果时效性（Day/Week/Month/Year）。
基本调用方式为 python3 search.py "query"，支持多种输出格式（JSON/Markdown/纯文本）、分页浏览及结果数量控制。针对金融市场数据查询，可启用 useStockQuery 优化模式。搜索获取的 URL 可配合 unifuncs-reader 技能进一步提取详细内容，形成"搜索-阅读"的完整信息获取链路。
显著优点
极致轻量，零依赖风险：该技能仅使用 Python 标准库（argparse、json、os、sys、urllib），不引入任何第三方包，从根本上杜绝了依赖链攻击和 CVE 漏洞隐患，这在 Python 生态中尤为难得。
安全设计规范：API 密钥从环境变量读取，避免硬编码泄露；无 eval/exec/system 等危险函数；代码结构清晰透明，开源可审计。
功能覆盖完整：支持搜索引擎高级语法、时效过滤、分页控制、多格式输出，并针对股票/指数等金融场景提供优化查询模式，满足多样化的信息检索需求。
隐私合规友好：遵循数据最小化原则，仅传输必要搜索词，无额外数据采集，符合 GDPR 等隐私法规要求。
潜在缺点与局限性
外部服务依赖：核心功能完全依赖 UniFuncs 搜索 API，若服务不可用、接口变更或网络中断，技能将失效。当前实现缺乏本地降级方案或缓存机制。
功能单一性：仅提供搜索入口，不包含结果内容解析，需配合其他技能（如 unifuncs-reader）才能获取完整文章，增加了使用复杂度。
网络稳定性问题：当前实现无请求重试机制，在网络波动场景下易出现偶发失败；180秒固定超时无法根据环境灵活调整。
输入验证待完善：对搜索查询的长度上限和特殊字符缺乏严格校验，存在极少量注入风险可能。
适合的目标群体
- 需要为 AI Agent 扩展实时信息获取能力的开发者
- 构建新闻聚合、舆情监测、竞品追踪等应用的技术团队
- 对依赖安全有严格要求、希望避免第三方包风险的企业环境
- 金融分析、投资研究等需要获取最新市场数据的场景
- 学术研究人员获取最新文献和动态资讯
使用风险
服务连续性风险：UniFuncs 作为外部商业服务，存在变更定价、限制接口或停止运营的可能性，建议关注服务状态并制定替代方案。
数据隐私风险：搜索关键词和 API key 需传输至 UniFuncs 服务器，虽使用 HTTPS 加密，但用户需信任该服务商的数据处理政策，避免在搜索中发送敏感个人信息。
API 成本风险：实时搜索通常按调用量计费，高频使用可能产生显著费用，建议实施调用量监控和预算控制。
结果质量风险：搜索引擎返回结果的准确性和时效性取决于 UniFuncs 的索引更新策略，重要决策建议交叉验证。