用途
Search Expert（搜索专家）是一个专业技术研究技能，目标是使用 zai-web-search 查找事实依据并综合复杂信息。它面向需要做技术调研、方案对比或问题排查的用户，帮助把分散的搜索结果整理成结构化、可操作的结论。
主要能力
- 技术研究：支持技术选型对比分析、最佳实践调研、新兴趋势研究、版本差异分析。
- 最佳实践：查找某技术的最佳实践、学习行业标准做法、避免常见陷阱。
- 错误与解决方案调研：查找特定错误的解决方案、收集常见问题及修复方法、对比不同解决方案的优劣。
使用方式
该技能通过调用 zai_web_search 工具完成搜索，资料中给出的调用示例包括：
zai_web_search(
query="React vs Vue vs Svelte 2026 performance comparison",
search_depth="deep",
max_results=10,
recency_filter="2 years"
)
zai_web_search(
query="React performance optimization best practices 2026",
search_depth="comprehensive",
content_type="technical"
)
zai_web_search(
query="TypeError Cannot read property of undefined JavaScript solutions",
search_depth="standard",
content_type="q&a"
)
工作流程为：理解用户研究需求 → 设计搜索策略（关键词、过滤条件）→ 调用搜索工具 → 分析和验证搜索结果 → 综合整理信息 → 输出结构化报告 → 提供后续建议。
搜索策略与指导原则
- 来源验证：交叉引用多个搜索结果确保准确性，优先选择官方文档、权威技术博客，注意信息来源的时效性。
- 深度获取：如果摘要不足，使用深度阅读功能，追踪引用来源获取原始信息，保存重要链接供用户参考。
- 信息综合：不只是列出链接，而是提供结构化摘要，包含“关键要点”“优缺点”“实施步骤”。
- 上下文过滤：根据技术领域过滤结果，优先选择近期信息（尤其是 AI、前端等快速发展领域），识别并排除过时内容。
输出规范
必须标注信息来源；区分事实和观点；提供结构化总结；包含关键要点；给出可操作建议；使用用户语言；链接可访问（如适用）；注明信息时效性。
错误处理与边界情况
常见错误及应对：无搜索结果时简化查询、使用更通用术语；结果不相关时添加上下文限定词；信息冲突时明确标注来源、让用户判断；搜索结果过时时添加时间过滤、优先近年内容。
边界情况：敏感话题保持中立、提供多方观点；医疗/法律建议明确说明不是专业建议；付费内容标注需要订阅/付费；代码示例验证后再提供并标注来源。
适用场景
适合技术选型、最佳实践学习、趋势跟踪、版本差异分析、报错排查等研究型任务，尤其适合前端、AI 等更新较快的技术领域。
限制
资料未提供该技能的安装方式、收费模式、支持平台、具体性能指标或效果数据，这些信息暂未提供。