AI Search Hub

一次提问，全域搜索。

English

输入一个想法，NotYet 帮你从社交平台用户反馈里判断：有没有需求、痛点在哪、用户为什么买。

一个聚合多平台 AI 原生搜索能力的开源 Skill。 免费获取微信公众号、抖音、微博、B站等数据，通过大厂 AI 平台帮你搜集、清洗、整理，为你的 OpenClaw 装上更强的搜索、抽取与数据借力能力。

如果觉得项目对你有帮助，求一个免费的🌟

把大厂原生搜索框架接进你的 OpenClaw

AI Search Hub 是一个开源 Skill，用来把分散在不同 AI 平台里的搜索能力、网页抽取能力，以及它们背后各自公司的原生数据世界，整理成一个可复用的搜索与抽取中枢。

你不只可以一次提问、全域搜索。给它一个链接，也能直接借力大厂已经打磨好的网页理解、搜索与抽取能力。更重要的是，你可以通过这些 AI 平台去拿微信公众号、抖音、微博等它们更容易触达的数据，再让它们替你完成搜集、清洗、整理，最后统一接进自己的 Agent 与工作流。

它不想让你继续维护：

• 一堆脆弱爬虫和网页解析规则
• 每个平台各自一套浏览器自动化和登录流
• 反复登录、验证码、限流、风控处理
• 自己去啃公众号、抖音、微博、公开网页这些分散入口
• 给了链接还要自己抓正文、去广告、去噪、提重点、做结构化整理
• 最后还要人工拼接碎片结果

它想做的事情很直接：

给一个问题，让这些平台替你搜；给一个链接，让这些平台替你抓、替你读、替你清洗整理，再把结果统一回收给你的 Agent。最难拿的数据入口，直接让大厂替你打工。

传统方案 vs AI Search Hub

支持平台

这些平台不是附属补充，而是 AI Search Hub 当前编排的核心搜索入口。

当前已接入：Gemini / Grok / 豆包 / 元宝 / LongCat / 通义千问 / MiniMax / Kimi

工作方式

1. 接收一次提问

用户或 Agent 只输入一次问题，不需要为每个平台重复组织查询。

2. 分发到多个平台

同一个问题会被发送到多个 Provider，让它们各自去搜索自己最擅长的数据世界。

3. 复用平台原生能力

| 平台 | 母公司 | 核心能力 | 数据生态 | |---|---|---|---| | Gemini | Google | Google 搜索、网页发现 | 全球网页、知识站点 | | Grok | xAI | X / Twitter 实时搜索 | 实时社交、趋势话题 | | 豆包 | 字节跳动 | 中文热点、内容归纳 | 抖音、今日头条 | | 元宝 | 腾讯 | 微信公众号检索 | 微信生态、公众号文章 | | LongCat | 美团 | 中文知识、本地生活 | 大众点评、行业报告 | | 通义千问 | 阿里巴巴 | 通用中文搜索 | 淘宝、公开网页 | | Kimi | 月之暗面 | 长文档理解、信息整理 | 公开网页、研究资料 |

Agent 根据问题类型智能路由到最合适的平台，详见 ROUTING.md。

4. 收集并整理结果

多平台返回的内容会被拉回同一个出口，后续可以统一做标准化、融合和工作流消费。

5. 返回给 Agent 或系统

最终结果不是停留在浏览器页面，而是成为 Agent、研究系统、监控流程或自动化链路里的可复用输入。

覆盖的内容世界

通过不同平台已经打磨好的搜索能力，AI Search Hub 可以间接覆盖这些核心内容世界：

重点不是你自己去一个个平台写爬虫， 而是：

借助平台已经连接好的数据世界，直接完成多平台搜索。

高阶使用

MCP / npx 安装使用

这个仓库现在也可以作为 MCP stdio server 使用，适合 OpenCode、Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端通过 npx 直接启动：

{
  "mcpServers": {
    "ai-search-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ai-search-hub-mcp@latest"],
      "env": {
        "AI_SEARCH_HUB_LOG_LEVEL": "info",
        "AI_SEARCH_HUB_HEADLESS": "true"
      }
    }
  }
}

MCP 暴露 search、list_sites、route_query 三个工具；浏览器自动化仍复用仓库内的 Python Playwright 脚本。首次登录或遇到验证码/风控时建议关闭 headless。完整说明见 MCP_README.md。

配置示例

# agents/openai.yaml
interface:
  display_name: "AI Search Hub"
  short_description: "Run AI Search Hub browser scripts across supported AI platforms"
  default_prompt: "Use $ai-search-hub to run one of the repository chat sites with automatic Chrome debug startup and login waiting."

policy:
  allow_implicit_invocation: true

这不是概念化接口，而是仓库里当前实际使用的 Agent 配置片段。 真正执行入口仍然是 scripts/run_web_chat.py。

请求示例

python3 scripts/run_web_chat.py \
  --site doubao \
  --prompt "帮我规划一下新疆旅游路线" \
  --output out/doubao_xinjiang_route.txt

python3 scripts/run_web_chat.py \
  --site grok \
  --prompt "请帮我总结 Elon Musk 在 X (Twitter) 上最近14天的一些动态，按日期倒序列出并附上链接" \
  --output out/grok_musk_recent.txt

返回示例

豆包输出片段：

1. 北疆经典环线 7-10天
乌鲁木齐 -> 天山天池 -> 可可托海 -> 布尔津 -> 五彩滩 -> 喀纳斯 -> 禾木 -> 乌尔禾魔鬼城 -> 赛里木湖

2. 伊犁草原花海环线 6-8天
乌鲁木齐 -> 赛里木湖 -> 果子沟 -> 霍城薰衣草 -> 特克斯 -> 喀拉峻 -> 夏塔 -> 那拉提 -> 独库公路

Grok 输出片段：

2026年3月15日：Starlink now available in Kuwait
2026年3月15日：Couldn't script it better
2026年3月15日：SpaceX 24周年相关帖子

整体看，最近这段时间他在 X 上主要还是三类内容：xAI/Grok 和 X 平台推广、Starlink/SpaceX、高频政治表态。

MiniMax 输出片段：

根据B站热门排行榜的实时数据，我为你整理了近期热门视频：

游戏类：
2. 《棱镜2033》实机展示&首曝PV
6. 我后悔带朋友去大坝了【三角洲动画】

生活/户外类：
1. 【牛牛勇气王】牛哥~我也要死吗...
3. 雪山救狐狸，但是有100万个农夫

热点总结：
最热主题：雪山救狐狸系列
热门内容类型：游戏动画、社会观察、知识科普、情感音乐

FAQ

这是一个爬虫框架吗？ 不是。它是一个搜索能力聚合 Skill。

是不是还得自己维护每个平台的浏览器自动化？ 这正是 AI Search Hub 想减少的负担。

是不是还得一直调关键词？ 相比传统搜索流程会少很多，因为它尽量复用平台已经优化好的搜索能力。

为什么这对 Agent 很重要？ 因为 Agent 需要的是可调用的搜索能力，而不是一堆脆弱脚本。

能不能继续加新的平台？ 可以。这个设计本来就是轻量、可扩展的。详见 ROUTING.md 中的平台扩展指南。

如何决定用哪个平台？ 查看 ROUTING.md — 根据问题类型、数据生态归属（腾讯/字节/美团/阿里/Google/xAI）自动路由到最优平台。

Contributing

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如果你也认同未来的搜索不应该是 再写一个更重的爬虫系统， 而应该是 更聪明地把现有 AI 搜索入口统一起来，欢迎一起参与。

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