本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 距离上次更新已经过去了一个月，我平常用着v0.1版本感觉还凑合，结果一看npm，好嘛，3K下载量。为了不辜负各位佬友，我就爆肝了几天，把Search Boost给重新审了并更新一个大版本。 首先给不了解的佬友介绍一下我的项目： Search Boost是一款网络增强插件，采用多引擎聚合的方式来提高搜索质量，同时为了提高实时性，原生支持X搜索。详情： [开源推广] search-boost：让模型拥有更强的搜索能力，还可以让模型抓取x的页面而不需要x官方订阅和api 新版亮点是什么？ 主动式搜索优化： 为MCP接入的agent写了hook，在agent启动时输入短的提示词，agent现在会更加主动的搜索。Pi和DSH优化了注入提示词。 fused_search多引擎并行搜索工具更新： 引擎池重做：v0.1版本的api/free两层感觉并不能适配所有任务，比如如果想用exa多搜索专业知识就做不到。所以这一次，我重写了引擎池，为多种任务设置自己的引擎层，写了各个引擎的占比比重，同时开放给agent权限让agent可以自由选择使用引擎和权重来进行搜索，当然agent也可以自由选择使用什么层。（具体权重见仓库README） 增加x搜索：当agent判断用户问的问题偏向于实时时，可传入community参数，使得搜索结果聚合x的及时性。 fetch_page网页抓取工具更新： 效率与效果的综合更新： 我重新确定了fetch_page工具的位置：当agent需要抓取某个网页时，不应该自己写curl和自己理解网页中有效的信息是什么。所以我写了网络优化抓取（速度提升）和后处理（处理噪声），实测确实极大的提升了agent搜索网页的能力。 subagent并行研究工作流： 重做了Pi和dsh的子代理插件，现在子代理默认获得Search Boost工具，并写了fast和complex两种模式，面向不同复杂度的搜索场景。 对于MCP接入的agent，我写了相关skill，但是还是实验版本，还不确定性能如何。 增加Jev工具：adaptive_search（实验性功能） 现在，佬友们可以将Jev接入Search Boost中，让其实现自动化搜索 Jev将接管引擎选择和最终网页评分，并判断是否有缺口，当概率较高时，系统自动开启新一轮的搜索，直到判断成功。从而实现自动化搜索。 目前此功能为实验性，较多不确定性。但确实已经可以使用了。 快速开始（30s）： # 新用户、pi、dsh npm install -g search-boost # 启动TUI自动化配置 search-boost # mcp版老用户更新： npx --yes --package=search-boost@latest -- search-boost migrate -y 碎碎念 我从没有想到，有一天自己的想法能获得那么多人的认可，感谢各位佬友的支持，我会一直将这个项目更新下去的。 佬友们如果有什么问题，欢迎推issue给我，或者直接评论区也可以，我看到后会立刻去修复的。 求star​ ，求star​ GitHub地址： github.com GitHub - Mr-remon219/search-boost: Multi-engine web search and evidence synthesis for... Multi-engine web search and evidence synthesis for AI coding agents. Unified MCP server, Pi extension, and DeepSeek Harness bundle — free search, X/Twitter, parallel research, and TUI setup. 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：开源项目与落地
  • 分类依据：内容涉及项目实践、创业、副业或变现
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/9/21 21:15:30