「站内资料搜索」是运营与开发人员的高频任务。它的输入通常是站点与问题，期望得到的是搜索结果。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作，很适合封装成智能体 Skill。

项目说明
技能站内资料搜索（site-search）
作用在指定网站范围内查找资料
输入站点与问题
输出搜索结果
形态需外部连接
风险低
适用人群运营与开发人员

1. 「站内资料搜索」技能和直接写提示词有什么区别？

技能把步骤、格式和约束固定下来，由平台在相关时自动加载；提示词需要每次手动提供，效果依赖当次写法。

2. 需要会编程吗？

不需要。大部分平台的技能或规则都是写 Markdown 或填表单。

3. 哪个平台最适合？

取决于你在哪里工作：写代码的团队适合 Claude Code、Cursor 等编码工具；业务团队适合 GPTs、扣子、百炼、飞书 aily 等平台。可以先读介绍。

4. 输出可以直接用吗？

不建议。风险较低，但输出仍需快速过目再使用。

5. 缺资料时会怎样？

如果技能里写了“信息不足先提问”，智能体会先列出缺失项；没写的话可能自行补全，这正是要避免的。

6. 能处理很长的材料吗？

取决于模型上下文长度。材料过长时，建议在技能中要求分段处理并说明处理范围。

7. 数据安全怎么保证？

测试时使用脱敏样例，按最小权限配置工具，并确认平台的数据政策。详见安全审查。

8. 效果不好怎么办？

按故障排查对照症状，一次只改一处并重跑测试。

准备一份好范例

在技能的参考资料里放一份你认可的搜索结果范例，往往比多写十条规则更有效。好范例应当：

  • 来自真实工作，但已去除个人信息和敏感数据
  • 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
  • 包含一处“需人工确认”的标注示范，让智能体学会如何表达不确定
  • 篇幅适中，不要比平时的产出长太多

范例不必多，一到两份即可；太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。

每一步要产出什么

把每一步的中间产出写清楚，智能体就不容易跳步，人也方便定位问题：

  1. 限定站点：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自站点与问题的哪一部分
  2. 搜索：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自站点与问题的哪一部分
  3. 筛选：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自站点与问题的哪一部分
  4. 摘要：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自站点与问题的哪一部分

最后一步之后，再把这些中间结果汇总成搜索结果。中间结果可以折叠或省略展示，但在技能指令中要求智能体“先完成再汇总”，能明显减少遗漏。

领域注意事项

「站内资料搜索」属于网页与自动化领域，使用者多是运营与开发人员，工作环境通常是浏览器与自动化工具。这个领域最重要的一条底线是：遵守网站条款与访问频率，提交类操作需人工确认。

建议把这条底线原样写进技能的约束部分，而不是指望智能体自己意识到。同时，在团队内部明确：智能体给出的搜索结果只是初稿或建议，最终由谁签字确认、出了问题由谁负责。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。