据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Tavily Search 1 累计下载 1,543 次、获 0 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,741 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 916 位。

累计安装

127

累计下载

1,543

星标

全站排名

#4,741

全站前 94% · 「AI 智能体」前 95%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	30	1,089	-	-
SkillHub ↗	127	1,543	-	—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

该技能使用 Tavily API 进行网页搜索，并可从指定 URL 提取内容，返回简洁且相关的信息。用户提供的搜索词和 URL 会发送给 Tavily；仅在符合账户和数据政策、且可以接受此类共享时使用。需要 TAVILY_API_KEY。

资料发布于 2026-10-29

可以用来做什么

搜索网页并获取相关结果
深入搜索或限定新闻主题
从指定网页提取内容

什么时候用

需要为 AI 智能体执行网页检索时
需要搜索新闻或深入研究主题时
可以接受将查询词或 URL 发送给 Tavily 时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

搜索指定主题并总结结果；如果需要提取网页内容，请只使用我提供且允许发送给 Tavily 的公开 URL。

月度数据趋势

累计下载1,543

星标-

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份	累计下载	环比	星标
2026-09	1,543	—	-
2026-08	1,237	+12.7%	-
2026-07	1,098	+27.4%	-
2026-06	862	+16.0%	-
2026-05	743	—	-
2026-03	442	—	-

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

1.2 KB · ClawHub v1.0.0

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name: tavily
description: AI-optimized web search via Tavily API. Returns concise, relevant results for AI agents.
homepage: https://tavily.com
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["node"],"env":["TAVILY_API_KEY"]},"primaryEnv":"TAVILY_API_KEY"}}
---

# Tavily Search

AI-optimized web search using Tavily API. Designed for AI agents - returns clean, relevant content.

展开全部(共 39 行)


## Search

```bash
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query"
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" -n 10
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" --deep
node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" --topic news
```

## Options

- `-n <count>`: Number of results (default: 5, max: 20)
- `--deep`: Use advanced search for deeper research (slower, more comprehensive)
- `--topic <topic>`: Search topic - `general` (default) or `news`
- `--days <n>`: For news topic, limit to last n days

## Extract content from URL

```bash
node {baseDir}/scripts/extract.mjs "https://example.com/article"
```

Notes:
- Needs `TAVILY_API_KEY` from https://tavily.com
- Tavily is optimized for AI - returns clean, relevant snippets
- Use `--deep` for complex research questions
- Use `--topic news` for current events