Agent Reach — 互联网搜索与信息获取技能

概述

Agent Reach 是 WorkBuddy 的"互联网之眼"，让 AI 编程助手突破离线限制，实时获取网络信息。支持多搜索引擎（Google、Bing、DuckDuckGo）、开发者平台（GitHub）、社交媒体（Twitter/X、Reddit、V2EX）和内容平台（微信公众号、RSS、YouTube），8 个渠道零配置即可使用。

无论是查文档、搜报错、找代码示例，还是追踪技术动态，Agent Reach 让 WorkBuddy 直接在你的终端完成这一切，无需切换浏览器。

快速上手

零配置搜索

安装后，WorkBuddy 会在以下场景自动激活 Agent Reach：

# 直接向 WorkBuddy 提问，自动触发联网搜索
帮我搜一下 React 19 的新特性
查一下这个报错：TypeError: Cannot read properties of undefined
找一下 Python asyncio 的最佳实践文档

显式搜索

如需更精确控制，使用以下触发词：

搜 Google: [关键词]
搜 Bing: [关键词]
查 GitHub: [仓库/关键词]
搜文档: [技术栈/API名称]
搜社区: [Reddit/V2EX/StackOverflow 关键词]

结果解读

Agent Reach 返回的结果会自动整合到 WorkBuddy 的回答中，包含来源链接和引用。当搜索结果需要进一步处理时，WorkBuddy 会主动询问是否需要深入抓取。

支持的渠道

通用搜索（零配置）

开发者平台（零配置）

社交媒体（零配置）

内容平台（需配置）

深度抓取（零配置）

工作流模式

模式 1：报错排查

1. 用户报告错误信息
2. WorkBuddy 自动搜索错误关键词
3. 从 GitHub Issues / StackOverflow 找到相关讨论
4. 提取解决方案并整合到回答中
5. 附带来源链接供验证

示例：
用户："TypeError: fetch failed in Next.js 14"
WorkBuddy → 搜索 GitHub Issues + StackOverflow → 返回 3 个可能原因及修复方案

模式 2：技术调研

1. 用户询问某技术方案
2. WorkBuddy 并行搜索多个渠道：
   - 官方文档（最新 API 用法）
   - GitHub（实际使用案例）
   - 社区讨论（优缺点）
3. 汇总成结构化对比报告

示例：
用户："React Query vs SWR vs RTK Query 选哪个？"
WorkBuddy → 并行抓取三者的文档和社区讨论 → 输出对比表格 + 推荐

模式 3：代码参考

1. 用户需要代码示例
2. WorkBuddy 搜索 GitHub 仓库中的实际用法
3. 提取关键代码片段
4. 适配到用户的项目上下文

示例：
用户："用 Python 实现一个 LRU Cache"
WorkBuddy → 搜索 GitHub 上的实现 → 提供 2-3 种实现方式 + 性能对比

模式 4：文档查询

1. 用户需要查看某库的最新 API
2. WorkBuddy 定位官方文档 URL
3. 抓取并解析文档内容
4. 提取相关部分返回

示例：
用户："FastAPI 的依赖注入怎么用？"
WorkBuddy → 抓取 FastAPI 官方文档依赖注入章节 → 带代码示例的详细说明

高级用法

组合搜索

在一次查询中组合多个渠道，获取更全面的信息：

全面调研: 用 Rust 写 Web 框架的现状
→ 自动触发：Google 搜索 + GitHub 仓库搜索 + Reddit 讨论 + 官方文档抓取

时效性过滤

指定时间范围，过滤陈旧信息：

搜最近一个月: React Server Components 最佳实践
搜今年: AI Agent 框架对比

语言偏好

指定搜索结果语言：

搜英文文档: Python asyncio best practices
搜中文: 微服务架构设计模式

搜索结果缓存

Agent Reach 自动缓存搜索结果（15 分钟），相同查询不会重复请求，节省时间和网络开销。

配置

环境变量

# 可选：设置默认搜索引擎（默认 Google）
export AGENT_REACH_DEFAULT_ENGINE=google

# 可选：设置搜索结果数量（默认 10）
export AGENT_REACH_MAX_RESULTS=10

# 可选：启用代理
export AGENT_REACH_PROXY=http://your-proxy:8080

# 可选：社交媒体 Cookie（用于微信公众号等需要登录的渠道）
export AGENT_REACH_WECHAT_COOKIE="your-cookie-here"

自定义渠道

在 ~/.workbuddy/agent-reach/channels.json 中添加自定义搜索渠道：

{
  "custom_channels": [
    {
      "name": "内部 Wiki",
      "type": "web",
      "base_url": "https://wiki.your-company.com/search?q=",
      "auth": "bearer_token"
    }
  ]
}

最佳实践

✅ 推荐做法

1. 先本地后网络 — 优先使用 WorkBuddy 的本地代码分析能力，联网搜索作为补充
2. 精确关键词 — 搜索时使用精确的技术术语和错误信息，而非自然语言描述
3. 验证来源 — 对搜索结果中的解决方案，先检查来源可信度再应用
4. 缓存利用 — 同一会话中重复的搜索会自动使用缓存，无需担心性能
5. 分步深入 — 先做宽泛搜索了解概况，再针对关键点做深入抓取

❌ 避免做法

1. 不要过度依赖搜索 — 基础编程知识不需要联网查询
2. 不要搜索敏感信息 — 避免搜索包含 API Key、密码等敏感内容的查询
3. 不要忽略本地上下文 — 优先分析当前项目代码再搜索外部参考
4. 不要盲目复制代码 — 搜索结果中的代码需要适配到当前项目环境
5. 不要在循环中大量请求 — 合理控制请求频率

安全与隐私

• 搜索查询在传输过程中加密
• 不会上传本地代码或项目文件
• 搜索结果缓存存储在本地
• 支持代理配置，保护网络隐私
• 敏感关键词自动过滤

FAQ

Q：Agent Reach 和直接打开浏览器搜索有什么区别？

A：Agent Reach 直接在 WorkBuddy 会话中完成搜索→抓取→分析→整合的全流程，无需切换窗口。搜索结果会自动关联到当前编程上下文，效率更高。

Q：支持内网搜索吗？

A：支持。通过自定义渠道配置，可以接入公司内部的 Wiki、Confluence、GitLab 等平台。

Q：搜索结果准确吗？

A：Agent Reach 直接使用搜索引擎的原始结果，并标注来源链接。建议验证关键信息，尤其对于时效性强的技术文档。

Q：会消耗很多 Token 吗？

A：Agent Reach 采用渐进式加载策略——先返回搜索结果摘要，仅在需要时抓取完整内容，最大限度地节省 Token。

Q：如何处理被屏蔽的网站？

A：可通过 AGENT_REACH_PROXY 环境变量配置代理服务器访问受限资源。

Q：支持图片搜索吗？

A：当前版本支持从网页中提取图片 URL 和描述，但不支持以图搜图。该功能计划在未来版本中推出。

安装

将本 skill 目录放入 WorkBuddy 的 skills 目录：

# 个人级（跨项目生效）
cp -r agent-reach ~/.workbuddy/skills/agent-reach

# 项目级（团队共享）
cp -r agent-reach .workbuddy/skills/agent-reach

安装后重启 WorkBuddy 或开启新会话，Agent Reach 自动生效。

版本

当前版本：v1.0.0

许可

本 skill 为商业授权。购买后获得个人或团队使用权，禁止二次分发。