SKILL.md

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用户：「搜索 Python 异步编程最佳实践」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程最佳实践"

用户：「百度搜索 Python 异步编程最佳实践」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程最佳实践", engines=["baidu"]

用户：「知乎上关于 Python 异步编程的讨论」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程", engines=["zhihu"]

用户：「知乎上关于 Python 异步编程的讨论」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程 site:zhihu.com" 或 "Python 异步编程 知乎"

用户：「小红书上关于上海咖啡探店的分享」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="上海咖啡探店", engines=["xhs"]

用户：「搜索 React 组件库开源项目」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="React component library", engines=["github"]

用户：「搜索 transformer 架构的最新论文」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="transformer architecture", engines=["arxiv"]

用户：「搜索 2024 年电商行业数据报告」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="2024 电商行业报告", engines=["199it"]

用户：「搜索贵州茅台股票最新资讯」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="贵州茅台", engines=["eastmoney"]

用户：「搜索北京 Java 开发工程师职位」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="Java 开发工程师 北京", engines=["zhaopin"]

用户：「搜索上海产品经理职位」
→ 调用 mcp__kepler__web_search，query="产品经理 上海", engines=["51job"]

用户：「搜索 Python 异步编程」
→ 依次执行三次搜索：
   1. 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程", engines=["bing"]
   2. 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程", engines=["zhihu"]
   3. 调用 mcp__kepler__web_search，query="Python 异步编程", engines=["xhs"]
→ 自动返回来自 Bing、知乎和小红书的综合结果

注意：多引擎搜索只能依次执行，不支持 engines=["bing", "zhihu", "xhs"] 这种多引擎同时调用的模式

用户：「调研大语言模型最新进展」
→ 依次执行：
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   2. mcp__kepler__web_search，query="大语言模型 最新进展", engines=["bing"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="大语言模型 知乎", engines=["zhihu"]
→ 综合学术论文、最新资讯和社区讨论

用户：「调研 React 19 新特性」
→ 依次执行：
   1. mcp__kepler__web_search，query="React 19", engines=["github"]
   2. mcp__kepler__web_search，query="React 19 new features", engines=["bing"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="React 19 新特性", engines=["zhihu"]
→ 综合开源项目、技术文档和社区讨论

用户：「调研 2024 年 AI 行业发展」
→ 依次执行：
   1. mcp__kepler__web_search，query="2024 AI industry report", engines=["199it"]
   2. mcp__kepler__web_search，query="AI 行业 2024", engines=["bing"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="2024 AI 发展 知乎", engines=["zhihu"]
→ 综合行业数据、最新资讯和社区观点

用户：「调研新能源汽车行业」
→ 依次执行：
   1. mcp__kepler__web_search，query="新能源汽车", engines=["eastmoney"]
   2. mcp__kepler__web_search，query="新能源汽车行业", engines=["bing"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="新能源汽车 投资", engines=["zhihu"]
→ 综合财经资讯、行业动态和投资观点

用户：「调研 AI 算法工程师招聘市场」
→ 依次执行：
   1. mcp__kepler__web_search，query="AI 算法工程师", engines=["zhaopin"]
   2. mcp__kepler__web_search，query="AI 算法工程师", engines=["51job"]
   3. mcp__kepler__web_search，query="AI 算法工程师 薪资", engines=["bing"]
   4. mcp__kepler__web_search，query="AI 算法工程师 面试", engines=["zhihu"]
→ 综合招聘平台职位信息和市场趋势

用户：「多源搜索 Python 异步编程」
→ 并行执行：
   1. mcp__kepler__web_search: "Python 异步编程 best practices", engines=["bing"]
   2. mcp__kepler__web_search: "Python 异步编程 知乎", engines=["zhihu"]
   3. mcp__kepler__web_search: "Python 异步编程 小红书", engines=["xhs"]
→ 综合结果去重并呈现

用户：「调研 Python asyncio 的性能优势」
→ 步骤：
   1. mcp__kepler__web_search 搜索 "Python asyncio performance"
   2. mcp__kepler__web_search 搜索 "asyncio 性能 知乎"
   3. 筛选 3-5 个高质量链接（优先知乎、官方文档、知名博客）
   4. mcp__kepler__web_reader 读取重点页面详细内容
   5. 综合分析输出结构化报告

用户：「帮我读一下这个知乎回答 https://zhuanlan.zhihu.com/...」
→ 直接调用 mcp__kepler__web_reader，format="markdown"
→ 提取文章核心观点并总结

用户：「帮我读一下这篇小红书笔记 https://www.xiaohongshu.com/...」
→ 直接调用 mcp__kepler__web_reader，format="markdown"
→ 提取笔记核心内容和种草要点

## 搜索结果：[关键词]

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📰 来源：网站名 | 日期
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🔍 数据源：Bing

## 多源搜索结果：[关键词]

### 🔵 Bing 搜索结果

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📰 来源：XXX | 日期
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### 🟠 知乎相关结果

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📰 来源：知乎 | 日期
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### 🔴 小红书相关结果

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📕 来源：小红书 | 日期
📝 摘要：...

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🔍 多源搜索整合：Bing + 知乎 + 小红书

## 📄 知乎文章精读

**🔗 来源**：[知乎专栏/回答](URL)
**✍️ 作者**：XXX
**📅 发布日期**：XXXX-XX-XX
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### 💡 核心观点
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📚 来源：知乎 · Kepler Web Reader

## 📕 小红书笔记精读

**🔗 来源**：[小红书笔记](URL)
**✍️ 作者**：XXX
**📅 发布日期**：XXXX-XX-XX
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### 💡 核心内容
一句话总结笔记核心内容。

### 📝 详细内容
笔记正文...

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📚 来源：小红书 · Kepler Web Reader

## 🔍 多源调研报告：[主题]

### 📊 数据来源概览
- Bing 搜索结果：X 条
- 知乎相关内容：X 条
- 小红书相关内容：X 条
- 其他来源：X 条

### 🎯 核心发现
1. **发现一**：[内容] [来源: 网站名]
2. **发现二**：[内容] [来源: 知乎]
3. **发现三**：[内容] [来源: 网站名]

### 📚 详细分析

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### 🔗 参考来源
- [标题](链接) — Bing/Blog
- [标题](链接) — 知乎
- ...

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🔍 多源搜索整合 | 时间：YYYY-MM-DD HH:MM

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