百炼搜索工具(专业版)

概述

本工具是企业级 AI 优化网页搜索工具,在免费版核心能力之上,扩展了批量查询、结果缓存、并发搜索、搜索历史、结果去重与搜索分析能力,适合企业级信息调研、批量知识采集、竞品动态监控与团队共享搜索场景。专业版与免费版完全兼容:免费版的所有命令、脚本调用均可直接在专业版中使用.

免费版 vs 专业版对比

核心能力

1. 批量查询与并发搜索(专业版新增)

输入格式

bailian-pro batch-search --file queries.txt --concurrency 5
bailian-pro batch-search "AI智能体" "大模型" "向量数据库" --concurrency 3

处理: 解析批量查询与并发搜索(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应.
输出: 返回批量查询与并发搜索(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
- 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

2. 智能结果缓存与去重(专业版新增)

bailian-pro search "Python asyncio" --cache
bailian-pro search "Python asyncio" --cache --ttl 3600
bailian-pro cache cleanup

处理: 解析智能结果缓存与去重(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应.
输出: 返回智能结果缓存与去重(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
- 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

3. 搜索历史与审计(专业版新增)

bailian-pro history --limit 50
bailian-pro history --from 2026-03-01 --to 2026-03-10
bailian-pro history --member alice
bailian-pro history --export json > search-history.json

处理: 解析搜索历史与审计(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应.
输出: 返回搜索历史与审计(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
- 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

4. 结果分析与聚合(专业版新增)

bailian-pro analyze "AI智能体" --depth 20
bailian-pro aggregate "AI智能体" "大模型" "智能体框架" --top 10
bailian-pro report "AI智能体调研" --queries "AI智能体,智能体框架,多智能体" --format markdown

处理: 解析结果分析与聚合(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应.
输出: 返回结果分析与聚合(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
- 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

5. API 访问与第三方集成(专业版新增)

bailian-pro api start --port 8080
curl -s "http://localhost:8080/api/search?q=AI智能体&count=10"
curl -s -X POST "http://localhost:8080/api/batch" -d '{"queries":["AI","大模型"]}'

处理: 解析API 访问与第三方集成(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应.
输出: 返回API 访问与第三方集成(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：企业级、支持批量查询、并发搜索与搜索分、面向团队生产场景、优化网页搜索工具、在免费版核心能力、结果去重与搜索分、析能力、核心能力、免费版全部能力、完全兼容等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.
- 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

使用场景

场景一:企业信息批量调研

企业需要对多个主题进行批量调研,并发搜索提升效率.

#!/bin/sh
TOPICS_FILE="topics.txt"
OUTPUT_DIR="research-results"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
bailian-pro batch-search \
  --file "$TOPICS_FILE" \
  --concurrency 5 \
  --count 10 \
  --dedup \
  --format json \
  --output "$OUTPUT_DIR/results.json"
bailian-pro report \
  --input "$OUTPUT_DIR/results.json" \
  --format markdown \
  --output "$OUTPUT_DIR/research-report.md"
echo "批量调研完成,报告: $OUTPUT_DIR/research-report.md"

#!/usr/bin/env python3
"""企业批量调研编排示例"""
import subprocess
import json
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
RESEARCH_TOPICS = [
    {"query": "AI智能体市场格局", "depth": 15, "purpose": "市场分析"},
    {"query": "大模型微调技术对比", "depth": 10, "purpose": "技术选型"},
    {"query": "向量数据库性能评测", "depth": 10, "purpose": "技术选型"},
    {"query": "RAG技术优选实践", "depth": 15, "purpose": "方案设计"},
    {"query": "AI智能体安全风险", "depth": 10, "purpose": "风险评估"},
]
def research_topic(topic):
    """调研单个主题"""
    result = subprocess.run([
        "bailian-pro", "search",
        topic["query"],
        "--count", str(topic["depth"]),
        "--cache",
        "--format", "json"
    ], capture_output=True, text=True)
    try:
        data = json.loads(result.stdout)
        return {
            "query": topic["query"],
            "purpose": topic["purpose"],
            "result_count": len(data.get("results", [])),
            "results": data.get("results", [])
        }
    except json.JSONDecodeError:
        return {"query": topic["query"], "purpose": topic["purpose"], "error": "解析失败"}
results = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    futures = {executor.submit(research_topic, t): t for t in RESEARCH_TOPICS}
    for future in as_completed(futures):
        result = future.result()
        results.append(result)
        print(f"[OK] {result['query']} ({result.get('result_count', 0)} 条结果)")
with open("research-report.json", "w") as f:
    json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"\n调研完成: {len(results)} 个主题,报告已保存")

场景二:竞品动态持续监控

持续监控竞品相关动态,新信息即时告警.

#!/bin/sh
COMPETITORS=("竞品A" "竞品B" "竞品C")
ALERT_WEBHOOK="https://hooks.example.com/alerts"
for comp in "${COMPETITORS[@]}"; do
  RESULTS=$(bailian-pro search "${comp} 最新动态 融资 发布" \
    --count 10 \
    --cache \
    --ttl 21600 \
    --format json)
  NEW_COUNT=$(echo "$RESULTS" | jq '.results | length')
  echo "[$comp] 检索到 $NEW_COUNT 条相关动态"
  echo "$RESULTS" | jq -r '.results[] | select(.heat > 80) | .title' | while read title; do
    curl -X POST "$ALERT_WEBHOOK" -d "{\"text\":\"[竞品告警] ${comp}: ${title}\"}"
  done
done
echo "竞品监控完成"

场景三:团队共享搜索与知识沉淀

团队共享搜索历史与结果,避免重复搜索,沉淀调研成果.

#!/bin/sh
SHARED_DIR="/shared/search-results"
mkdir -p "$SHARED_DIR"
QUERY="$1"
MEMBER="${USER:-anonymous}"
DATE=$(date +%Y-%m-%d)
HASH=$(echo -n "$QUERY" | md5sum | awk '{print $1}')
if [ -f "$SHARED_DIR/cache/${HASH}.json" ]; then
  echo "[缓存命中] 使用团队已有结果"
  cat "$SHARED_DIR/cache/${HASH}.json"
else
  bailian-pro search "$QUERY" --count 10 --format json > "$SHARED_DIR/cache/${HASH}.json"
  echo "{\"date\":\"$DATE\",\"member\":\"$MEMBER\",\"query\":\"$QUERY\",\"file\":\"cache/${HASH}.json\"}" \
    >> "$SHARED_DIR/history.jsonl"
  echo "[新搜索] 结果已归档到共享库"
fi
bailian-pro history --shared --stats

不适用场景

以下场景百炼搜索工具-专业版不适合处理：

• 黑帽SEO手段
• 搜索引擎作弊
• 付费广告投放管理

触发条件

需要SEO优化、关键词分析、排名提升、搜索流量优化时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.

快速开始

1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问

依赖详情

bailian-pro init
bailian-pro config set api.key "$DASHSCOPE_API_KEY"
bailian-pro config set cache.enabled true
bailian-pro config set batch.max_concurrency 5

2. 批量搜索工作流

bailian-pro search "AI智能体" --count 10 --cache
txt --concurrency 5 --dedup
bailian-pro report --input results.json --format markdown

3. 启用 API 服务

bailian-pro api start --port 8080 --auth token
bailian-pro api token create --name "integration" --scope "read"
curl -s -H "Authorization: Bearer <token>" "http://localhost:8080/api/health"

配置示例

企业级配置文件

edition: pro
api:
  key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
  endpoint: https://dashscope.aliyuncs.com
  timeout: 30
  max_results: 50
cache:
  enabled: true
  ttl: 86400
  path: $HOME/.bailian-pro/cache
  max_size_mb: 1024
batch:
  max_concurrency: 5
  retry: 3
  retry_delay: 5
  dedup: true
history:
  enabled: true
  path: $HOME/.bailian-pro/history.jsonl
  retention_days: 365
  shared: /shared/search-history.jsonl
api_server:
  enabled: true
  port: 8080
  auth: token
  cors: ["https://app.example.com"]
alerts:
  webhook: https://hooks.example.com/search-alerts
  on_high_heat: 80
analysis:
  enabled: true
  model: gpt-4o-mini

监控统计示例

bailian-pro stats
bailian-pro stats --export json > stats.json

优选实践

批量搜索优化

1. 合理并发:并发数不超过 max_concurrency(默认5),避免触发限流.
2. 启用缓存:重复查询走缓存,减少 API 调用与成本.
3. 结果去重:批量搜索启用 --dedup,避免跨查询重复内容.
4. 分批处理:大批量查询分批执行,每批 20-50 个查询.

团队协作

1. 共享缓存:团队共享缓存库,避免重复搜索.
2. 搜索历史:记录搜索历史,便于复盘与知识沉淀.
3. 调研报告:批量搜索后生成调研报告,归档共享.
4. 告警集成:高热度内容通过 webhook 即时通知团队.

成本控制

1. 缓存优先:优先走缓存,减少 API 调用.
2. 按需搜索:事实查询用少量结果,深度调研才用大量结果.
3. 结果数量:根据需求设置合理 count,避免过度获取.
4. 定期清理:定期清理过期缓存,控制存储成本.

常见问题

Q1: 专业版是否兼容免费版?

完全兼容。免费版的所有命令、脚本调用在专业版中均可直接使用。专业版在原有能力之上扩展高阶特性.

Q2: 如何从免费版升级?

bailian-pro init --migrate

升级过程保留全部历史缓存与配置.

Q3: 批量搜索如何控制并发?

通过 --concurrency 参数或配置文件 batch.max_concurrency 设置。建议 3-5,避免触发 API 限流.

Q4: 缓存命中率低怎么办?

• 检查查询词是否过于分散(同义查询应统一)
• 适当延长缓存 TTL
• 对相似查询进行归一化处理

Q5: 如何接入现有系统?

通过 API 服务集成:

bailian-pro api start --port 8080
curl "http://localhost:8080/api/search?q=AI&count=10"

支持 RESTful API,可集成到任何系统.

Q6: 结果去重的策略是什么?

专业版基于 URL 与内容相似度双重去重:相同 URL 直接去重;不同 URL 但内容相似度超过阈值的也去重,保留信息最丰富的一条.

与免费版的兼容性

依赖说明

运行环境

• Agent 平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• 网络: 需可访问百炼 API 服务
• 推荐内存: >= 1GB(批量搜索场景建议 2GB+)

第三方依赖

API Key 配置

• DASHSCOPE_API_KEY:百炼(阿里云模型工作室)API Key
• 获取方式:阿里云百炼控制台 -> API Key 管理
• 配置方式:环境变量或配置文件
• API 服务 Token:为第三方集成生成独立 Token
• 告警 webhook:配置团队 IM 通知地址

可用性分类

• 分类: MD+execute(纯Markdown指令,部分功能需exec命令行执行)
• 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent完成操作
• 版本: 专业版(兼容免费版全部能力)

错误处理

已知限制

• 需要API Key，无Key环境无法使用

示例

基本用法

输出：返回执行结果,包含操作状态和输出数据

用户: 执行核心功能
Skill: 正在执行核心功能...
Skill: 执行完成,结果如下: 操作成功

安全注意事项

使用前请确认已阅读依赖说明章节，确保运行环境满足安全要求。

核心功能

• 自动化执行: 企业级AI搜索,支持批量查询、结果缓存、并发搜索与搜索分析,面向团队生产场景。企业级 AI 优化网页搜索工具,在免费版核
• 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
• API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
• 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
• 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据