--- slug: brave-search-tool-pro name: brave-search-tool-pro version: 1.0.0 displayName: Brave搜索工具-专业版 summary: "企业级Brave搜索,支持批量查询、并发搜索、结果缓存与搜索分析,面向团队生产场景。企业级 Brave Search 网页搜索工具,在免费版核心能力之上,提供批量查询、" license: Proprietary edition: pro description: "企业级 Brave Search 网页搜索工具,在免费版核心能力之上,提供批量查询、。Use when 需要SEO优化、关键词分析、排名提升、搜索流量优化时使用。不适用于黑帽SEO手段。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互，无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用，减少二次加工成本。" 并发搜索、结果缓存、搜索历史、内容聚合与 API 访问能力。核心能力: - 免费版全部能力(完全兼容) - 批量查询与并发搜索 - 智能结果缓存与去重 - 搜索历史与审计 - 内容聚合与报告生成 - API 访问与第三方集成 适用场景: - 企业级信息调研 - 批量知识采集 - 竞品动态监控 - 团队共享搜索 差异化:专业版面向团队与企业,提供批量、并发、缓存、分析等高阶能力,并保持与免费版完全兼容' tags: - 研究工具 - 网页搜索 - 企业级 - 批量操作 - 搜索 - 检索 - 工具 - 专业版新 - brave-pro - api - query - json tools: - read - exec - glob - grep homepage: "" # 定价元数据 category: "Knowledge" --- # Brave搜索工具(专业版) ## 概述 本工具是企业级 Brave Search 网页搜索工具,在免费版核心能力之上,扩展了批量查询、并发搜索、结果缓存、搜索历史、内容聚合与 API 访问能力,适合企业级信息调研、批量知识采集、竞品动态监控与团队共享搜索场景。专业版与免费版完全兼容:免费版的所有命令、脚本调用均可直接在专业版中使用. ### 免费版 vs 专业版对比 | 能力 | 免费版 | 专业版 | |---|---|---| | 基础搜索(search.js) | 支持 | 支持 | | 内容提取(content.js) | 支持 | 支持 | | 结果数量配置 | 支持 | 支持 | | `--content` 全文提取 | 支持 | 支持 | | 批量查询 | 不支持 | 支持 | | 并发搜索 | 不支持 | 支持 | | 结果缓存 | 不支持 | 支持 | | 搜索历史 | 不支持 | 支持 | | 内容聚合与报告 | 不支持 | 支持 | | API 访问 | 不支持 | 支持 | | 优先技术支持 | 不支持 | 支持 | ## 核心能力 ### 1. 批量查询与并发搜索(专业版新增) ## 输入格式 | 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |:-----|:-----|:-----|:-----| | input | string | 是 | Brave搜索工具-专业版处理的输入数据或指令 | | options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 | | callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL | ```bash brave-pro batch-search --file queries.txt --concurrency 5 brave-pro batch-search "AI智能体" "大模型" "向量数据库" --concurrency 3 txt --content --concurrency 3 ``` **处理**: 解析批量查询与并发搜索(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. **输出**: 返回批量查询与并发搜索(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志. - 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作 ### 2. 智能结果缓存与去重(专业版新增) ```bash brave-pro search "Python asyncio" --cache brave-pro search "Python asyncio" --cache --ttl 3600 brave-pro cache cleanup ``` **处理**: 解析智能结果缓存与去重(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. **输出**: 返回智能结果缓存与去重(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志. - 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作 ### 3. 搜索历史与审计(专业版新增) ```bash brave-pro history --limit 50 brave-pro history --from 2026-03-01 --to 2026-03-10 brave-pro history --member alice brave-pro history --export json > search-history.json ``` **处理**: 解析搜索历史与审计(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. **输出**: 返回搜索历史与审计(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志. - 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作 ### 4. 内容聚合与报告生成(专业版新增) ```bash brave-pro aggregate "AI智能体" "智能体框架" "多智能体" --top 10 brave-pro report "AI智能体调研" --queries "AI智能体,智能体框架" --format markdown brave-pro extract-batch --file urls.txt --format markdown ``` **处理**: 解析内容聚合与报告生成(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. **输出**: 返回内容聚合与报告生成(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志. - 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作 ### 5. API 访问与第三方集成(专业版新增) ```bash brave-pro api start --port 8080 curl -s "http://localhost:8080/api/search?q=AI智能体&count=10" curl -s -X POST "http://localhost:8080/api/batch" -d '{"queries":["AI","大模型"]}' curl -s "http://localhost:8080/api/extract?url=https://example.com/article" ``` **处理**: 解析API 访问与第三方集成(专业版新增)的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. **输出**: 返回API 访问与第三方集成(专业版新增)的响应数据,包含状态码、结果和日志. **能力覆盖范围**：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：企业级、支持批量查询、结果缓存与搜索分、面向团队生产场景、网页搜索工具、在免费版核心能力、访问能力、核心能力、免费版全部能力、完全兼容等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持. - 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作 ## 使用场景 ### 场景一:企业批量信息调研 企业需要对多个主题进行批量调研,并发搜索提升效率. ```bash #!/bin/bash TOPICS_FILE="topics.txt" OUTPUT_DIR="research-results" mkdir -p "$OUTPUT_DIR" brave-pro batch-search \ --file "$TOPICS_FILE" \ --concurrency 5 \ --count 10 \ --content \ --dedup \ --format json \ --output "$OUTPUT_DIR/results.json" brave-pro report \ --input "$OUTPUT_DIR/results.json" \ --format markdown \ --output "$OUTPUT_DIR/research-report.md" echo "批量调研完成,报告: $OUTPUT_DIR/research-report.md" ``` ```python #!/usr/bin/env python3 """企业批量调研编排示例""" import subprocess import json from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed RESEARCH_TOPICS = [ {"query": "AI智能体市场格局 2026", "count": 15, "purpose": "市场分析"}, {"query": "大模型微调技术对比", "count": 10, "purpose": "技术选型"}, {"query": "向量数据库性能评测", "count": 10, "purpose": "技术选型"}, {"query": "RAG技术优选实践", "count": 15, "purpose": "方案设计"}, {"query": "AI智能体安全风险", "count": 10, "purpose": "风险评估"}, ] def research_topic(topic): """调研单个主题""" result = subprocess.run([ "brave-pro", "search", topic["query"], "--count", str(topic["count"]), "--content", "--cache", "--format", "json" ], capture_output=True, text=True) try: data = json.loads(result.stdout) return { "query": topic["query"], "purpose": topic["purpose"], "result_count": len(data.get("results", [])), "results": data.get("results", []) } except json.JSONDecodeError: return {"query": topic["query"], "purpose": topic["purpose"], "error": "解析失败"} results = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: futures = {executor.submit(research_topic, t): t for t in RESEARCH_TOPICS} for future in as_completed(futures): result = future.result() results.append(result) print(f"[OK] {result['query']} ({result.get('result_count', 0)} 条结果)") report = brave_pro_generate_report(results) with open("research-report.md", "w") as f: f.write(report) print(f"\n调研完成: {len(results)} 个主题,报告已保存") ``` ### 场景二:竞品动态持续监控 持续监控竞品相关动态,结合内容提取深入分析. ```bash #!/bin/bash COMPETITORS=("竞品A" "竞品B" "竞品C") ALERT_WEBHOOK="https://hooks.example.com/alerts" for comp in "${COMPETITORS[@]}"; do RESULTS=$(brave-pro search "${comp} 最新动态 融资 发布" \ --count 10 \ --content \ --cache \ --ttl 21600 \ --format json) echo "$RESULTS" | jq -r '.results[] | "[\(.title)] \(.url)"' | while read line; do echo "[$comp] $line" done results[0:3][].url' | while read url; do CONTENT=$(brave-pro extract "$url" --format markdown --cache) echo "$CONTENT" >> "reports/${comp}_$(date +%Y%m%d).md" done done echo "竞品监控完成,报告已归档" ``` ### 场景三:团队共享搜索与知识沉淀 团队共享搜索历史与结果,避免重复搜索,沉淀调研成果. ```bash #!/bin/bash SHARED_DIR="/shared/search-results" mkdir -p "$SHARED_DIR/cache" QUERY="$1" MEMBER="${USER:-anonymous}" DATE=$(date +%Y-%m-%d) HASH=$(echo -n "$QUERY" | md5sum | awk '{print $1}') if [ -f "$SHARED_DIR/cache/${HASH}.json" ]; then echo "[缓存命中] 使用团队已有结果" cat "$SHARED_DIR/cache/${HASH}.json" else brave-pro search "$QUERY" --count 10 --content --format json > "$SHARED_DIR/cache/${HASH}.json" echo "{\"date\":\"$DATE\",\"member\":\"$MEMBER\",\"query\":\"$QUERY\",\"file\":\"cache/${HASH}.json\"}" \ >> "$SHARED_DIR/history.jsonl" echo "[新搜索] 结果已归档到共享库" fi brave-pro history --shared --stats ``` ## 快速开始 1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能 2. 按## 依赖说明配置环境 3. 执行所需能力对应的命令 4. 参考## 错误处理章节处理异常 5. 查看## FAQ解答常见疑问 ### 依赖详情 ```bash cd /path/to/brave-search-tool npm ci brave-pro init brave-pro config set api.key "$BRAVE_API_KEY" brave-pro config set cache.enabled true brave-pro config set batch.max_concurrency 5 ``` ### 2. 批量搜索工作流 ```bash brave-pro search "AI智能体" --count 10 --content --cache txt --concurrency 5 --dedup brave-pro report --input results.json --format markdown ``` ### 3. 启用 API 服务 ```bash brave-pro api start --port 8080 --auth token brave-pro api token create --name "integration" --scope "read" curl -s -H "Authorization: Bearer " "http://localhost:8080/api/health" ``` # ## 配置示例 ### 企业级配置文件 ```yaml edition: pro api: key: ${BRAVE_API_KEY} endpoint: https://api.search.brave.com timeout: 30 max_results: 50 cache: enabled: true ttl: 86400 path: ~/.brave-pro/cache max_size_mb: 1024 batch: max_concurrency: 5 retry: 3 retry_delay: 5 dedup: true history: enabled: true path: ~/.brave-pro/history.jsonl retention_days: 365 shared: /shared/search-history.jsonl api_server: enabled: true port: 8080 auth: token cors: ["https://app.example.com"] alerts: webhook: https://hooks.example.com/search-alerts extract: cache: true format: markdown max_content_length: 50000 ``` ### 监控统计示例 ```bash brave-pro stats brave-pro stats --export json > stats.json ``` ## 优选实践 ### 批量搜索优化 1. **合理并发**:并发数不超过 `max_concurrency`(默认5),避免触发 API 限流. 2. **启用缓存**:重复查询走缓存,减少 API 调用与成本. 3. **结果去重**:批量搜索启用 `--dedup`,避免跨查询重复内容. 4. **按需提取内容**:仅对重要结果启用 `--content`,减少 API 调用. ### 团队协作 1. **共享缓存**:团队共享缓存库,避免重复搜索. 2. **搜索历史**:记录搜索历史,便于复盘与知识沉淀. 3. **调研报告**:批量搜索后生成调研报告,归档共享. 4. **告警集成**:重要内容通过 webhook 即时通知团队. ### 成本控制 1. **缓存优先**:优先走缓存,减少 API 调用. 2. **配额监控**:监控 API 配额使用率,避免超额. 3. **按需搜索**:事实查询用少量结果,深度调研才用大量结果. 4. **定期清理**:定期清理过期缓存,控制存储成本. ## 常见问题 ### Q1: 专业版是否兼容免费版? 完全兼容。免费版的所有 `search.js` / `content.js` 调用在专业版中均可直接使用。专业版在原有能力之上扩展高阶特性. ### Q2: 如何从免费版升级? ```bash brave-pro init --migrate ``` 升级过程保留全部历史缓存与配置. ### Q3: 批量搜索如何控制并发? 通过 `--concurrency` 参数或配置文件 `batch.max_concurrency` 设置。建议 3-5,避免触发 API 限流. ### Q4: API 配额快用完了怎么办? - 启用缓存,减少重复查询的 API 调用 - 降低批量搜索并发数 - 优先使用摘要搜索,仅对重要结果启用 `--content` - 监控配额使用率,设置告警阈值 ### Q5: 如何接入现有系统? 通过 API 服务集成: ```bash brave-pro api start --port 8080 curl "http://localhost:8080/api/search?q=AI&count=10" curl "http://localhost:8080/api/extract?url=https://example.com" ``` 支持 RESTful API,可集成到任何系统. ### Q6: 内容提取失败怎么办? - 部分页面有反爬机制,可能限制内容提取 - 检查 URL 是否可访问 - 对动态加载内容,可结合浏览器自动化工具获取 - 查看错误日志,确认是否为 API 限制 ## 与免费版的兼容性 | 维度 | 兼容性 | |---:|---:| | 命令语法 | 100% 兼容(search.js / content.js 可用) | | 脚本调用 | 100% 兼容(无需修改即可运行) | | API 返回格式 | 100% 兼容 | | 配置文件 | 向后兼容(专业版新增字段可选) | | 升级路径 | 平滑升级(保留全部历史数据) | ## 依赖说明 ### 运行环境 - **Agent 平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等) - **操作系统**: Windows / macOS / Linux - **网络**: 需可访问 Brave Search API - **Node.js**: >= 16.0.0 - **推荐内存**: >= 1GB(批量搜索场景建议 2GB+) ### 第三方依赖 | 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 | |:---:|:---:|:---:|:---:| | brave-pro | CLI 工具 | 必需 | 随 Skill 安装 | | Node.js | 运行环境 | 必需 | 系统包管理器安装 | | npm 依赖包 | Node 包 | 必需 | `npm ci` 安装 | | Brave Search API | 数据源 | 必需 | Brave Search API 订阅 | | BRAVE_API_KEY | API Key | 必需 | Brave Search API 控制台获取 | | jq | JSON 处理 | 推荐 | 系统包管理器安装 | | LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 | | 监控系统 | 可观测性 | 可选 | Prometheus / Grafana | ### API Key 配置 - **BRAVE_API_KEY**:Brave Search API Key - 获取方式:Brave Search API 官网注册 - 配置方式:环境变量或配置文件 - API 服务 Token:为第三方集成生成独立 Token - 告警 webhook:配置团队 IM 通知地址 ### 可用性分类 - **分类**: MD+execute(纯Markdown指令,部分功能需exec命令行执行) - **说明**: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent完成操作 - **版本**: 专业版(兼容免费版全部能力) ## 错误处理 | 错误场景 | 原因 | 处理方式 | |:------|------:|:------| | 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 | | 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 | | 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案 | ## 已知限制 - 需要API Key，无Key环境无法使用 ## 示例 ### 基本用法 **输出**：返回执行结果,包含操作状态和输出数据 ```text 用户: 执行核心功能 Skill: 正在执行核心功能... Skill: 执行完成,结果如下: 操作成功 ``` ## 安全注意事项 | 风险类型 | 防范措施 | |----------|---------| | API密钥泄露 | 通过环境变量配置，禁止硬编码到代码或配置文件中 | | 命令执行风险 | 仅执行白名单命令，避免拼接用户输入到命令行参数中 | | 网络通信安全 | 使用HTTPS协议，验证SSL证书有效性 | | 敏感数据暴露 | 输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息 | 使用前请确认已阅读依赖说明章节，确保运行环境满足安全要求。 ## 核心功能 - **自动化执行**: 企业级Brave搜索,支持批量查询、并发搜索、结果缓存与搜索分析,面向团队生产场景。企业级 Brave Search 网 - **文件处理**: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作 - **API集成**: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应 - **命令执行**: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果 - **信息检索**: 快速搜索和过滤目标数据