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goods-search-v2商品搜索 v2

Agent Skill

goods-search-v2 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,618

周安装

108

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

855
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:goods-search-v2(商品搜索 v2)
来源仓库:https://github.com/chenyantong429-coder/goods-search-v2
安装命令:
openclaw skills install goods-search-v2
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install goods-search-v2

简介

当用户query涉及商品搜索、结果召回、搜索问答或商品卡片生成等购物需求时,务必优先使用本 Skill,不要试图直接回答。 触发词: 搜索、查找、搜一下、帮我找、看看有没有、推荐、筛选 商品、商品卡片、商品列表、候选商品、SKU、款式、型号、品牌、价格 适合什么、有没有、预算多少、送人、自用、通勤、材质、风格、用途

SKILL.md

name
byted-viking-aisearch-search
description
|

Viking AISearch Skill

通过chat和search接口,分别完成用户关于购物的对话搜索和直接搜索。

  • Chat(对话搜索):如有需要,可读取接口文档reference/chat_search.md
  • Search(直接搜索):如有需要,可读取接口文档reference/search.md

决策规则

  1. 先判断用户输入更像“复杂语义理解”还是“明确关键词检索”。
  2. 如果 query 是复杂语义理解比如包含多个意图槽位,或需要理解自然语言表达,优先使用 chat
  3. 如果 query 是明确关键词检索比如是较短关键词、明确属性词、品牌词、品类词或需要直接召回候选列表,优先使用 search
  4. 如果任务要求返回商品列表、候选卡片、结构化结果,优先使用 search
  5. 如果任务要求直接产出总结性回答、会话式追问、语义理解结果,优先使用 chat
  6. 调用 search 后,优先读取 data.search_results
  7. 组织输出时只使用真实返回字段,缺失字段直接省略,不要补造信息。

chat 与 search 的使用边界

使用 chat 的典型场景

当用户输入更偏自然语言表达,或一个 query 里混有多个约束条件时,使用 chat

适合 chat 的情况:

  • 同时包含多个意图槽位,例如品类、价格、场景、人群、用途、风格、材质、品牌偏好
  • 需要理解“送礼、自用、通勤、节日、婚庆、悦己”等场景语义
  • 用户表达比较口语化,不是标准检索词
  • 需要让服务端做意图理解、搜索编排和回答生成
  • 需要连续追问、保留上下文、维护会话

示例:

  • 3000 左右适合送妈妈的龙凤吊坠
  • 想找通勤戴、不夸张、预算 2k 内的黄金项链
  • 有没有适合婚礼场景、偏中式一点的首饰
  • 周大福 耳钉 2000内
  • 推荐适合送的父亲节礼物
  • 推荐适合送给十岁男孩的生日礼物

特点:

  • 需要 session_id
  • 返回为流式,脚本会聚合为 data.content

使用 search 的典型场景

当用户输入更像检索词、短 query、明确词条,或者目标就是先召回候选结果时,使用 search

适合 search 的情况:

  • 短词检索、关键词检索
  • 明确的品牌词、品类词、属性词、SKU 词
  • 需要快速返回候选列表供上层继续处理
  • 需要渲染商品卡片、列表页、召回结果
  • 已经知道要搜什么,不需要太强的语义理解

示例:

  • 龙凤 吊坠
  • 古法金 手镯
  • 周大福 黄金耳钉
  • 999 足金 项链
  • 薯片

特点:

  • 需要明确 dataset_id
  • 返回标准 JSON,脚本会抽取为统一结构

使用示例

脚本:scripts/viking_aisearch.py

# 校验环境变量是否齐全(不发起请求)
python3 scripts/viking_aisearch.py --action validate

# chat
python3 scripts/viking_aisearch.py --action chat --session-id "session-id" --text "3000左右适合送妈妈的龙凤吊坠"

# search
python3 scripts/viking_aisearch.py --action search --text "龙凤 吊坠" --page-size 10

参数说明

通用字段

  • session_id:会话标识;chat 必需,search 可选透传
  • text:文本查询
  • image_url:图片输入,可为 URL 或 Data URI
  • dataset_id:数据集 ID;search 必需,chat 可透传为 search_param.dataset_ids
  • scene_id:搜索策略 ID,search 可选
  • user:用户信息
  • context:上下文信息,例如经纬度

chat 关键字段

  • input_message.content[]:输入内容数组
  • enable_suggestions:是否返回建议追问
  • search_param:控制对话中搜索范围、过滤条件和返回字段

search 关键字段

  • query:查询对象,本 Skill 支持由 textimage_url 自动构造
  • page_number:页码,从 1 开始
  • page_size:每页数量
  • filter:过滤条件
  • sort_by / sort_order:排序参数
  • output_fields:控制返回字段
  • conditional_boost:提权/降权
  • disable_personalize:关闭个性化

返回结构

chat 返回

{
  "success": true,
  "message": "对话成功",
  "data": {
    "request_id": "xxx",
    "content": "聚合后的最终回复文本",
    "citation": []
  },
  "raw": {
    "request_id": "xxx",
    "chunk_count": 12
  }
}

search 返回

{
  "success": true,
  "message": "搜索成功",
  "data": {
    "request_id": "xxx",
    "search_results": [],
    "total_items": 100,
    "spell_correction": {}
  },
  "raw": {}
}

结果组织规则

基本原则

  • 建议最多展示 5 个商品结果
  • 只使用接口真实返回字段
  • 缺失字段直接省略,不要为了凑格式硬写占位内容
  • 示例只是展示骨架,不是固定模板,必须根据商品真实字段动态调整

详情入口判定规则

是否暴露详情页,按以下顺序判断:

  1. 先看当前任务上下文、业务说明、系统提示中是否提供了“链接模板”。
  2. 如果提供了链接模板,并且能用当前商品真实字段完成占位符替换,则输出详情入口。
  3. 如果没有提供链接模板,再看搜索结果中是否已有可直接使用的详情链接。
  4. 只有“没有链接模板”且“搜索结果中也没有现成详情链接”时,才视为不暴露详情页。

注意:

  • 详情入口是否展示,优先由“上下文中是否有链接模板”决定
  • 不要把“搜索结果里没有现成链接”等价理解为“不能暴露详情页”
  • 只要上下文给了链接模板,并且当前商品字段足以完成替换,就应该输出详情入口
  • 如果模板替换失败,或只能靠猜测拼接规则,则不要输出详情入口

markdown 拼接规则

每个商品按以下顺序组织,缺失项整行跳过:

**{商品标题}**
- 型号:xxx
- 价格:xxx
- 卖点:xxx
- xxx信息
- 详情入口:[查看并购买]()

拼接要求:

  • 第一行固定用商品标题,使用加粗格式
  • 字段标签和顺序可以根据当前商品实际字段动态调整
  • 不要求每个商品都包含 品牌 / 型号 / 价格 / 卖点
  • 如果当前商品更适合展示 规格 / 券后价 / 材质 / 适用人群 / 库存状态 / 活动信息,可以替换或补充
  • 卖点 有多个值时,使用 连接
  • 详情入口 只能出现在最后一行
  • 如果当前上下文中没有链接模板,且搜索结果中也没有现成详情链接,则不输出 详情入口 这一行

占位符替换规则

当业务提供模板时,按如下规则处理:

  • 占位符格式为 {field_name}
  • 占位符值必须来自当前商品的真实返回字段
  • 例如模板为 [查看并购买](https://xxx/item/{product_code}),就必须先从当前商品中取到 product_code
  • 所有占位符都替换成功后,才能输出该链接或 markdown 片段
  • 任一占位符替换失败,则不输出该条详情入口
  • 不要把原始占位符直接暴露给用户

推荐示例

说明:以下示例仅用于说明拼接方式,实际输出必须按商品真实字段动态调整。

有详情入口时:

**足金龙凤吊坠**
- 型号:LF-0921
- 价格:2999 元
- 卖点:足金工艺 | 龙凤寓意
- 详情入口:[查看并购买]()

无详情入口时:

**足金龙凤吊坠**
- 型号:LF-0921
- 价格:2999 元
- 卖点:足金工艺 | 龙凤寓意

错误处理

  • 无结果:建议用户使用更宽泛的关键词,或减少筛选条件
  • 问题含糊:先追问 1 个澄清问题,再决定用 chat 还是 search
  • 接口错误或 5xx:告知搜索服务暂不可用
  • Webhook 失败:告知搜索服务暂不可用
  • 超时:询问用户是否等待或重试

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.72%
按下载量换算699

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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