Verified Search Pro
可信研究助理,调用多引擎搜索进行资料搜集,降噪过滤,交叉验证,生成结构化的可信Markdown报告与证据包。 Skill: Verified Search Pro Owner: hellohuanghuang Summary: 可信研究助理,调用多引擎搜索进行资料搜集,降噪过滤,交叉验证,生成结构化的可信Markdown报告与证据包。 Tags: latest:0.1.0 Version history: v0.1.0 | 2026-07-21T13:00:44.910Z | auto verified-search-pro v2.1.1 初始发布 - 多引擎搜索(腾讯云WSA、百度千帆、Tavily、必应、搜狗、DuckDuckGo)集成,支持场景级引擎优选与降级机制。 - 自动清洗、分级、降噪与交叉验证,输出可靠的 Markdown 研究报告与 claims-json/evidence-pack 证据包。 - 明确的信息源分级与置信度定级流程,内置分步流程与检查点,提升资料质量与可复核性。 - 按需文档分层加载,支持大规模调研与自动
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62
Safety
84
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3.1k
Updated
Oct 9, 2026
Version
0.1.0
Source
CLAWHUB
About
What it does, and when to use it.
Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 3.1K downloads reported by the source. Last updated 10/9/2026.
Avoid when
- Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.
Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing
Public facts
Every fact links back to the source it came from.
- Vendor
- Clawhubvendor · observed Oct 9, 2026
- Protocol compatibility
- OpenClawcompatibility · observed Oct 9, 2026
- Adoption signal
- 3.1K downloadsadoption · observed Oct 9, 2026
- Latest release
- 0.1.0release · observed Jul 21, 2026
- Handshake status
- UNKNOWNsecurity
Install and run
Setup complexity: low.
clawhub skill install s17a2myp5wef6knn2ej6smhee987z1af:vsp- Setup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.
- Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.
Contract: missing
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-hellohuanghuang-vsp/snapshot"
Documentation
CLAWHUB
44,371 characters of source documentation, loaded on request.
Extracted files
5 files captured from the source.
SKILL.md
*** name: verified-search-pro license: "MIT" description: "面向深度调研和事实核查的可信研究助理。在宿主搜索能力的基础上,调用腾讯云联网搜索(WSA)、百度(千帆)、Tavily、必应、搜狗、DuckDuckGo 多引擎搜索,将资料清洗、降噪、交叉验证为 Markdown 报告与 claims-json/evidence-pack 证据包。触发场景:调研、验证、确认、政策追踪、资料质检、证据包、背调、交叉验证、多搜一下、搜一下、查一下。" compatibility: "Requires Python 3.8+ and internet access. Optional API engines: TAVILY\_API\_KEY, TENCENTCLOUD\_SECRET\_ID + TENCENTCLOUD\_SECRET\_KEY, BAIDU\_API\_KEY (all unset falls back to free web engines). Optional: Node.js for WeChat fetching." allowed-tools: "Read, Bash, Write, SearchReplace, RunCommand" metadata: version: "2.1.1" author: "黄艾伦(那个谁)" tags: \- "搜索" \- "信息验证" \- "多引擎" \- "交叉验证" \- "降噪" \- "信息源分级" \- "Tavily" \- "必应" \- "搜狗" \- "DuckDuckGo" platforms: \- "openclaw" \- "claude-code" \- "codex" \- "hermes" openclaw: emoji: "🔍" requires: bins: \["python3"] env: \["TAVILY\_API\_KEY", "TENCENTCLOUD\_SECRET\_ID", "TENCENTCLOUD\_SECRET\_KEY", "BAIDU\_API\_KEY"] install: \[] ------------ # Verified Search Pro v2.1.1 · 可信研究助理 > 从“搜到资料”到“确认资料能不能用”。搜索工具负责找资料,本 Skill 负责质检资料。 > 默认交付:Markdown 给人阅读,claims-json/evidence-pack 给 agent、测试和后续工作流使用。平台适配:Codex / Claude Code / 通用 Prompt;OpenClaw 等个人环境作为可选示例。 *** ## 触发方式 当用户请求涉及以下场景或关键词时,优先使用本 Skill 处理搜索与质检: **触发场景**:确认真相、验证搜索、调研、政策追踪、机构/项目研究、信息验真、竞品追踪、人物/机构背调、多源比对。 **触发关键词**:调研、验证、确认、搜索、政策追踪、资料质检、证据包、背调、交叉验证、多搜一下、搜一下、查一下。 ## 快速导航(Progressive Disclosure) 本 Skill 采用分层加载架构——按需读取,避免上下文膨胀。默认使用 `--budget auto` 控制输出大小(256k 为上限),由轻量规则选择 `lite / standard / deep`,自动匹配任务规模。 **表述纪律**:本文件只给索引与铁律;凡涉及引擎清单、场景策略、配置步骤等易变细节,一律以 references 对应文件为唯一事实源,本文件不自行概括,避免两边表述漂移。 | 当前阶段 | 加载文档 | 说明 | | ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------- | | **Phase 1: 任务拆解** | `references/01-search-strategy.md` | 路由逻辑、场景引擎表、查询拆分(引擎策略唯一事实源) | | **Phase 2-3: 搜索获取与降噪** | `references/02-source-ranking.md` + `references/04-noise-filtering.md` | 信息源分级、降噪流程、去重规则 | | **Phase 4: 验真比对** | `references/03-confidence-rubric.md` + `references/04-noise-filtering.md` | 置信度定级、交叉验证、矛盾处理 | | **Phase 5: 交付输出** | `references/05-output-template.md` + `assets/report-template.md` | Markdown + claims-json 默认交付 | | **无 API 密钥或引擎被拦截** | `references/06-fallback-guide.md` | 降级方案(降级唯一事实源) | | **API 配置** | `references/10-api-setup.md` | Tavily / 腾讯云 WSA / 百度千帆申请与配置引导 | | **接入无专用适配的平台** | `references/07-cross-platform.md` | 通用 Prompt 注入(Claude Code / Codex 请改用 `.claude/` / `.codex/` 专用文件) | | **2.1 方法论审计** | `references/08-trust-quality-framework.md`
benchmark/fixtures/README.md
# Golden Report 基线(benchmark/fixtures/) 本目录固化了 VSP 的 golden report 基线,作为后续迭代的回归对照基准。 ## 基线来源 | 项目 | 说明 | |------|------| | 生成日期 | 2026-07-17 | | 引擎组合 | `tencent_wsa,tavily`(双 API 真实路径,非 mock) | | 查询集版本 | `benchmark/queries.json` 带 `concepts` 字段的版本(6 条中文查询,含 mode/budget/expected 门禁期望) | | 生成方式 | `python3 benchmark/run.py --engines tencent_wsa,tavily --output-dir benchmark/results-api` | | 审核状态 | 甲方已审核批准后固化 | ## 文件清单 - 6 个查询结果 JSON:与 `benchmark/queries.json` 中 6 条查询一一对应(fresh-fact / policy-claim / perspective-mapping / source-laundering / temporal-drift / technical-claim) - `summary.json`:当次运行的聚合摘要。其中 `result_path` 字段保留生成时的原始相对路径记录(指向 `benchmark/results-api/`,属运行产物,未做改写) ## 内容检查结论(固化时已执行) - 已 grep 确认**不含任何密钥**(无 `TAVILY_API_KEY` / `SECRET` / `AKID` / `bce-v3` / `ALTAK` / `tvly-` / `Bearer` 字样) - 已确认**不含本机绝对路径**(无 `/Users/` 前缀字段) ## 用途与变更规则 1. 用作后续迭代的回归对照基准(如 prompt/解析器/信任模型变更前后 diff)。 2. **更换基线需甲方/维护者审核**,并在 PR 中说明理由(见 `CONTRIBUTING.md` 发布门禁)。 3. 注意:基线内容反映生成时点的代码行为。若后续版本对用户可见文案做合法变更(如 v2.1.0-beta.2 限制标注中文化),与基线 diff 时出现对应差异属预期,评估时应以最新 `evaluate.py` 门禁为准,而非逐字节比对。 4. `benchmark/results*/` 为本地运行产物,不入库;本目录是唯一入库的结果基线。
benchmark/README.md
# Verified Search Pro Benchmark 可复验的 benchmark 门禁,用于验证 VSP 在不同查询类型上的表现。 ## 结构 ``` benchmark/ ├── queries.json # 标准查询集(中文查询必须带 concepts 字段) ├── run.py # 运行所有查询并保存结果 ├── evaluate.py # 评估结果是否通过门禁 ├── fixtures/ # golden report 基线(tencent_wsa+tavily 双 API 路径,2026-07-17 固化,已审核) └── results*/ # 本地运行产物,不入库(.gitignore 已排除) ``` ## 运行 benchmark ```bash # 1. 运行查询(默认免费引擎组 duckduckgo,sogou,bing_cn,无需任何 API Key) python3 benchmark/run.py # 2. 评估结果(默认读取 benchmark/results/summary.json) python3 benchmark/evaluate.py # 3. API 路径(需已配置对应 API Key;输出目录与评估 summary 需成对指定) python3 benchmark/run.py --engines tencent_wsa,tavily --output-dir benchmark/results-api python3 benchmark/evaluate.py --summary benchmark/results-api/summary.json # 已配置 BAIDU_API_KEY 时可加入 baidu_api: # python3 benchmark/run.py --engines tencent_wsa,tavily,baidu_api --output-dir benchmark/results-api ``` 基线说明与变更规则见 `fixtures/README.md`;发版前必须执行的完整门禁见 `CONTRIBUTING.md`「发布门禁」一节。 ## 查询覆盖场景 | ID | 场景 | 说明 | |----|------|------| | fresh-fact | 新鲜事实 | 验证具体事实能否得到可信结论 | | policy-claim | 政策声明 | 验证政策类查询的置信度 | | perspective-mapping | 观点映射 | 验证争议性话题能生成 perspective_map | | source-laundering | 来源去重 | 验证多源转载不会错误提升置信度 | | temporal-drift | 时间演进 | 验证历史 vs 当前证据被正确区分 | | technical-claim | 技术声明 | 验证技术类查询的局限性标注 | ## 贡献新查询 1. 在 `queries.json` 中添加新查询和 `expected` 条件。 2. 运行 `python3 benchmark/run.py` 生成结果。 3. 人工审核结果后,如需作为回归基线,放入 `fixtures/`。 4. 提交 PR 时说明查询设计的理由。
examples/README.md
# Verified Search Pro 示例 本目录包含可直接运行的示例脚本,帮助你快速体验 VSP 的核心能力。 > **从 zip 下载代码的用户**:GitHub 自动生成的 "Source code (zip)" 解压后可能丢失脚本的可执行权限(部分解压工具不还原 Unix 权限位),直接 `./examples/xxx.sh` 会报 "Permission denied"。两种解决方式(任选其一): > > - 一律用 `bash examples/xxx.sh` 运行(本 README 所有示例均为此写法,无需任何权限); > - 或执行一次 `chmod +x examples/*.sh` 恢复权限。 > > Release 页面另附官方 `.tar.gz` 包(保留可执行权限),解压后可直接 `./examples/xxx.sh`。 ## 示例列表 | 脚本 | 用途 | 说明 | |------|------|------| | `fact_check.sh` | 事实核查 | 轻量模式,快速验证一个具体事实 | | `research_report.sh` | 深度调研 | 生成 Markdown 研究报告 | | `host_input.sh` | 宿主输入质检 | 把 agent 已搜到的结果交给 VSP 验证 | ## 快速运行 ```bash # 事实核查 bash examples/fact_check.sh "OpenAI CEO 是谁" # 深度调研 bash examples/research_report.sh "2026 年固态电池技术路线" # 宿主输入质检(会自动生成示例输入文件) bash examples/host_input.sh ``` ## 输出说明 - `--output claims-json`:结构化证据包,适合 agent 消费 - `--output md`:Markdown 报告,适合人阅读 - `--output json`:原始融合结果 ## 自定义查询 所有脚本都支持传入自定义查询作为第一个参数: ```bash bash examples/fact_check.sh "Python 3.14 发布日期" ```
README.md
# Verified Search Pro v2.1.1 · 可信研究助理
> 搜索工具负责"找资料",Verified Search Pro 负责"验资料":清洗噪声、核对来源、标注置信度和不确定性。
>
> [](https://www.python.org/)
> []()
> [](LICENSE)
---
## 5 分钟上手
Verified Search Pro 是一个纯 Python 标准库的 AI Skill,无需安装任何依赖即可运行。
### 环境要求
- Python 3.8 或更高版本
- 可选:API 引擎密钥——[`TAVILY_API_KEY`](https://tavily.com/)(国际/英文向)、`TENCENTCLOUD_SECRET_ID` + `TENCENTCLOUD_SECRET_KEY`(腾讯云 WSA,中文主力)、`BAIDU_API_KEY`(百度千帆 AI 搜索);都不配置也能用 DuckDuckGo/必应/搜狗免费 Web 引擎兜底(配置步骤见 `references/10-api-setup.md`)
- 可选:Node.js(只在抓取微信文章内容时需要)
### 三步跑起来
```bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/hellohuanghuang/verified-search-pro.git
cd verified-search-pro
# 2. 检查环境
python3 scripts/search_engine.py --doctor
# 3. 生成你的第一份证据包
python3 scripts/search_engine.py "你的查询" --verify --output claims-json
```
### 快速示例
```bash
# 事实核查(轻量)
python3 scripts/search_engine.py "OpenAI CEO 是谁" --budget lite --verify
# 深度调研(更多证据)
python3 scripts/search_engine.py "2026 年固态电池技术路线" --budget deep --verify --output claims-json
# 中文自然语言查询:先提取概念再搜索(推荐)
python3 scripts/search_engine.py "如何消除比熊的泪痕" \
--search-concepts "比熊,泪痕,消除方法" --verify --output claims-json
# 用 agent 已经搜到的结果做质检
python3 scripts/search_engine.py "你的查询" --input-results host_results.json --engines none --output claims-json
```
跑完测试:
```bash
python3 -m unittest discover -s tests
```
---
## 项目简介
Verified Search Pro 是一套面向深度调研和事实核查的可信研究 Skill。当前公开版本是 **v2.1.1**:在 v2.0.0 稳定版基础上新增腾讯云 WSA 与百度千帆两个 API 引擎(与 Tavily 组成 L1 主力,未配置自动跳过)、中文搜索优化、DuckDuckGo 引擎与降级、必应中文疑问词改写、搜狗链接解密、头条低频引擎、限制标注中文化、强制 LLM 概念提取、更强的 Tavily 询问机制和零第三方依赖保持。
它不是要替代 Tavily、Exa、Perplexity、Kagi 或普通搜索引擎,而是把多来源资料整理成可复核的证据包和研究结论。
- **资料获取**:可调用 Tavily API(可选增强)+ 必应/搜狗/DuckDuckGo(Web 搜索),也可在无 Tavily 时降级
- **中文搜索优化**:n-gram 分词(2-4 字切片)+ `--search-concepts` 由 AI 提取核心关键词补充,避免中文整句匹配噪声
- **Tavily 缺失提醒**:未配置 Tavily 时自动在 JSON 输出 `tips` 字段,Agent 读取后自然提醒用户配置
- **宿主搜索输入**:OpenClaw/Kimi 等 agent 已经搜到的结果可通过 `--input-results` 交给 VSP 质检
- **智能融合去重**:URL 归一化 + 内容指纹 + 文本相似度 + 查询相关性过滤,四重去重
- **反向验证**:提取关键实体(n-gram + concepts),验证结果内容相关性
- **置信度定级**:A-E 五级,从"多权威确认"到"明确不实"
- **信息源分级**:A(权威官方)→ E(匿名论坛),自动权重调整
- **情报分区**:可信结论、观点地图、常见误区、争议不确定、时间演进分别标注
- **默认交付**:Markdown 给人阅读,`claims-json`/evidence-pack 给 agent、测试和后续工作流使用
---
## 输出示例
`--output claims-json` 会输出一个结构化证据包,关键字段如下:
```json
{
"schema_version": "v2-alpha.evidence-pack",
"query": "你的查询",
"research_mode": "fact",
"search": { "budget": "lite", "evidence_returned": 5 },
"claims": [{ "claim": "你的查询", "confidence": "B", "supporting_evidence": ["ev-1", "ev-2"] }],
"trusted_conclusions": [...],
"perspective_map": { "items": [...] },
"common_misconceptions": [...],
"controversies_uncertainties": { "items": [...] },
"temporal_evolution": [...],
"evidence": [
{
"evidence_id": "ev-1",
"url":activepieces
AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents
cherry-studio
AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants.
AionUi
Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!
CopilotKit
The Frontend for Agents & Generative UI. React + Angular
Machine-readable data
The same record, as JSON, for agents and crawlers.
{
"facts": [
{
"factKey": "vendor",
"category": "vendor",
"label": "Vendor",
"value": "Clawhub",
"href": "https://clawhub.ai/hellohuanghuang/skills/vsp",
"sourceUrl": "https://clawhub.ai/hellohuanghuang/skills/vsp",
"sourceType": "profile",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-10-09T10:01:22.467Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "protocols",
"category": "compatibility",
"label": "Protocol compatibility",
"value": "OpenClaw",
"href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-hellohuanghuang-vsp/contract",
"sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-hellohuanghuang-vsp/contract",
"sourceType": "contract",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-10-09T10:01:22.467Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "traction",
"category": "adoption",
"label": "Adoption signal",
"value": "3.1K downloads",
"href": "https://clawhub.ai/hellohuanghuang/vsp",
"sourceUrl": "https://clawhub.ai/hellohuanghuang/vsp",
"sourceType": "profile",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-10-09T10:01:22.467Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "latest_release",
"category": "release",
"label": "Latest release",
"value": "0.1.0",
"href": "https://clawhub.ai/hellohuanghuang/vsp",
"sourceUrl": "https://clawhub.ai/hellohuanghuang/vsp",
"sourceType": "release",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-07-21T13:00:44.910Z",
"isPublic": true
},
{
"factKey": "handshake_status",
"category": "security",
"label": "Handshake status",
"value": "UNKNOWN",
"href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-hellohuanghuang-vsp/trust",
"sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-hellohuanghuang-vsp/trust",
"sourceType": "trust",
"confidence": "medium",
"observedAt": null,
"isPublic": true
}
],
"events": [
{
"eventType": "release",
"title": "Release 0.1.0",
"description": "verified-search-pro v2.1.1 初始发布 - 多引擎搜索(腾讯云WSA、百度千帆、Tavily、必应、搜狗、DuckDuckGo)集成,支持场景级引擎优选与降级机制。 - 自动清洗、分级、降噪与交叉验证,输出可靠的 Markdown 研究报告与 claims-json/evidence-pack 证据包。 - 明确的信息源分级与置信度定级流程,内置分步流程与检查点,提升资料质量与可复核性。 - 按需文档分层加载,支持大规模调研与自动上下文控制。 - 支持定制 API 密钥与环境变量,缺省时回落免费搜索引擎。 - 适配 Codex、Claude Code、OpenClaw 等多平台,适用于深度验证、政策追踪、背调等多种场景。",
"href": "https://clawhub.ai/hellohuanghuang/vsp",
"sourceUrl": "https://clawhub.ai/hellohuanghuang/vsp",
"sourceType": "release",
"confidence": "medium",
"observedAt": "2026-07-21T13:00:44.910Z",
"isPublic": true
}
]
}Record generated Oct 9, 2026.
