aifinderkit/aifinderkit-search-skill

AI Finder Kit Search

버전: 1.3.1

의존성이 없는 번들 클라이언트를 사용하여 인증된 집계 검색 서비스를 쿼리하십시오. 대화형 로컬 설치를 위해서는 configure를 실행하여 키를 보호된 파일에 저장하고, 자동화를 위해서는 AIFINDERKIT_API_KEY에 키를 주입하십시오. 키를 프롬프트, 명령 출력, 소스 파일 또는 스킬 파일에 절대 배치하지 마십시오.

요구 사항

• Python 3.10 이상, 아웃바운드 HTTPS 접근 가능.
• AIFINDERKIT_API_KEY 또는 configure가 생성한 보호된 자격 증명 파일에 유효한 AI Finder Kit 검색 또는 소유자 키.
• 추가 Python 패키지 없음. 이 스킬 번들은 의도적으로 자격 증명을 포함하지 않습니다.

첫 번째 검색 전에 python scripts/aifinderkit_search.py doctor를 실행하십시오. 키를 출력하지 않고 Python, 인증, API 버전, 사용 가능한 엔드포인트 및 현재 제한을 확인합니다.

워크플로우

1. 현재 환경에서 접근이 확인되지 않은 경우 doctor를 실행하십시오.
2. 요청에 가장 적합한 최소 단위의 작업을 선택하십시오:
   • search: 정규화 및 중복 제거된 결과를 포함한 단일 쿼리.
   • domains: 구조화된 검색 전에 유효한 AnySearch 수직 서브 도메인을 검색합니다.
   • batch: 2~5개의 독립적인 쿼리.
   • fetch: 알려진 공개 HTTP(S) 페이지에서 가독성 있는 텍스트 추출.
   • map: 단일 정적 페이지에 있는 제한된 링크 목록 검색.
   • crawl: 동일 호스트의 작은 섹션 추출. 광범위한 사이트 크롤링은 금지.
   • research: 다중 쿼리를 통한 증거 수집, 추출, 범위 및 갭 감지.
   • 학술 작업의 경우 --preset academic-strict를 사용하고, 프로젝트 페이지나 기술 보고서도 유용한 경우에만 academic-relaxed를 사용하십시오. 정밀도보다 재현율을 우선시하므로 retrieval_signals.query_relevance를 검사하고 약한 일치는 폐기하십시오.
   • meta: 현재 접근 티어 및 요청 제한.
3. scripts/aifinderkit_search.py를 실행하십시오.
4. 검색 품질을 판단할 때 retrieval_score와 함께 retrieval_signals를 사용하십시오. 융합 score는 제공자 순위 값일 뿐입니다. confidence는 더 이상 사용되지 않는 retrieval_score의 별칭이며 사실적 진리를 나타내지 않습니다.
5. 사용자에게 답변할 때 반환된 페이지 URL을 인용하십시오. 스니펫은 검색 보조 도구로 취급하고, 정확한 주장을 하기 전에 fetch 또는 원본 페이지를 사용하십시오.
6. 비교 또는 중요한 주장의 경우 원본 출처 또는 두 개의 독립적인 출처 간의 일치를 요구하십시오. confidence를 사실적 검증으로 취급하지 마십시오. 이는 검색 신호일 뿐입니다.

명령어

python scripts/aifinderkit_search.py search "쿼리" --limit 10 --mode balanced
python scripts/aifinderkit_search.py search "쿼리" --language zh --category news
python scripts/aifinderkit_search.py search "쿼리" --include-domain github.com
python scripts/aifinderkit_search.py domains --domain academic --domain code
python scripts/aifinderkit_search.py search "transformer" --vertical-domain academic --vertical-sub-domain academic.search
python scripts/aifinderkit_search.py search "멀티모달 학습" --preset academic-strict --mode deep
python scripts/aifinderkit_search.py research "검색 증강 생성 평가" --preset academic-strict --fetch-top 5
python scripts/aifinderkit_search.py batch --query "논문 하나" --query "논문 둘" --preset academic-relaxed --limit 5
python scripts/aifinderkit_search.py fetch "https://example.com/page"
python scripts/aifinderkit_search.py map "https://example.com/docs" --max-links 30
python scripts/aifinderkit_search.py crawl "https://example.com/docs" --max-pages 5 --max-depth 1
python scripts/aifinderkit_search.py research "주제" --subquery "역사" --subquery "현재 증거" --fetch-top 3
python scripts/aifinderkit_search.py meta
python scripts/aifinderkit_search.py configure
secret-manager-command | python scripts/aifinderkit_search.py configure --key-stdin
python scripts/aifinderkit_search.py doctor

지연 시간에 민감한 검색에는 fast, 기본적으로는 balanced, 연구에는 deep을 사용하십시오. 요청이 시간 제한이 있을 때만 --freshness day|week|month|year를 추가하십시오. 클라이언트 타임아웃 기본값은 60초입니다. 여러 PDF 연구의 경우 --timeout 120을 명령어 이름 앞에 배치하십시오.

금융, 학술, 코드, 건강, 법률, 보안, 여행 및 기타 구조화된 AnySearch 도메인의 경우 먼저 domains를 실행하십시오. 반환된 sub_domain 중 하나만 복사하고 --vertical-param key=value로 필요한 모든 매개변수를 포함하십시오. 디렉터리가 필수 매개변수를 표시하지만 적용할 값이 없으면 빈 값을 사용하십시오. domains가 403을 반환하면 수직 스키마를 임의로 만들지 말고 일반 집계 검색을 계속하십시오.

워크플로우 2단계가 문헌 검토인 경우 일반 검색 경로 대신 references/academic-research.md를 따르십시오. 학술 프리셋은 전문화된 학술 엔진을 사용하며, 가능한 경우 DOI/저자/연도/오픈 액세스 메타데이터를 노출하고 엄격 모드에서는 일반 웹 폴백을 피합니다. academic 객체를 프로그래밍 방식으로 사용하기 전에 references/api.md를 읽으십시오.

crawl 전에 map을 사용하십시오. 사용자가 특정 작은 문서 섹션을 필요로 하지 않는 한 크롤 기본값을 유지하십시오. 크롤링은 정적 HTML, 동일 호스트, 최대 8페이지 및 깊이 2로 제한됩니다. 브라우저 자동화 도구가 아닙니다.

심층 연구의 경우 하위 쿼리를 선택하거나 coverage 및 gaps를 해석하기 전에 references/research-workflow.md를 읽으십시오. 소스 선택 및 인용 확인을 위해 references/source-quality.md를 읽으십시오.

번들 스크립트가 현재 작업 디렉토리가 아닌 경우, SKILL.md를 기준으로 상대 경로를 확인하고 사용자 프로젝트에 scripts/가 있다고 가정하지 마십시오.

클라이언트는 먼저 AIFINDERKIT_API_KEY에서 인라인 키를 확인합니다. 설정되지 않은 경우, AIFINDERKIT_API_KEY_FILE이 지정한 보호된 파일을 읽거나, 기본적으로 ~/.config/aifinderkit/credentials를 읽습니다. 대화형 configure는 에코 없이 읽습니다. configure --key-stdin은 시크릿 관리자 파이프라인을 지원합니다. 두 경우 모두 스킬 및 현재 프로젝트 외부에 모드 0600으로 씁니다. 키를 명령줄 인수로 전달하지 마십시오.

엔드포인트가 401을 반환하면 사용자에게 유효한 검색 키를 구성하도록 요청하십시오. 429를 반환하면 제한을 보고하고 재시도 루프를 돌지 마십시오. warnings에서 소스를 사용할 수 없다고 표시되면 완전한 집계를 암시하는 대신 결과 세트가 저하되었음을 명시하십시오.

정확한 스키마, 엔드포인트 매핑 또는 오류 동작이 필요한 경우에만 references/api.md를 읽으십시오.