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以微信情报库为例，将重复调研封装成 Skill，借助 AnySearch 重构 Agent 的信息入口与执行流程。
实在对不起家人们！！让大家久等了！！！😤 我的微信cli和微信个人情报库正式版，本周即将开源。。。 最近几天正在加紧优化中。。。 完整版功能： 1、通过微信cli总结过去24小时聊天记录，给出行动总览 2、自动总结过去24小时重要群聊信息 3、新增html交互日报，比markdown文档看起来更爽🫡 4、新增重点联系人日报，并给出回复建议 5、包含跨群链接索引，帮助你自动识别商单信息 6、可自由设置时间范围，过去1天，1周，1个月，只要你的微信聊天记录还在，都可以帮你总结出来！ 这次优化我的skill，离不开一个强大的AI调研和搜索工具： AnySearch，这是一个给 AI Agent 用的搜索基础设施👇 免费使用链接🔗： https://t.co/3kYDW5rYIa 悄悄给大伙分享我vibe coding的独门秘籍🤫： 当我每次想要开始做一个新项目，或优化某个旧项目时， 我不会让我的agent从头开始干活，而是 1、先通过AnySearch这个强大的搜索工具，从外部搜索和调研公开信息， 2、借鉴别人成熟的方案，再结合我的个人和项目情况，做出修改和调整，并为我所用。 这样可以很好地避免很多无效劳动，快速建立起MVP。 现在，AnySearch可以通过 Skill、MCP、API 接入工作流，直接访问官网注册，并领取免费的API key体验吧： https://t.co/3kYDW5rYIa Github仓库：https://t.co/awjsCZ14Hl
我绷不住了，最近才意识到：我真是个纯纯的大冤种😅 我做微信个人情报库，本来是为了摆脱群聊信息过载。 结果群聊不用翻了，我改成每天翻一份两万多字的日报。 这次我没有继续修改 Prompt，而是把反复使用的调研流程封装成 Project Research Skill， 再让 Codex 通过 AnySearch 搜索、比较外部公开方案： 定义问题 → 搜索证据 → 比较方案 → 形成执行计划 跑完一轮后我才发现，真正该重做的不是日报长短，而是整个情报库的入口。 最后，我把它重新拆成今日总览、主题搜索、联系人、回复建议和商单雷达五个入口。 下面完整展示这个 Skill 怎样调用 AnySearch，以及它如何改变了我的真实工作流。 通过专属官网链接注册并领取免费 API Key： https://t.co/3kYDW5rqSC
是什么 这组内容把一个“微信聊天总结”案例提升为 Agent 信息工作流案例：先用 AnySearch 搜索公开资料，再比较方案、形成执行计划，并将反复流程封装为 Project Research Skill。核心设计 工作流的关键不是继续堆 Prompt，而是把入口和任务拆开：今日总览、主题搜索、联系人、回复建议、商单雷达。页面展示的 GitHub 组织下有两个公开仓库：anysearch-skill 提供统一实时搜索，支持通用、垂直、并行批量搜索和全文提取；anysearch-mcp-server 提供对应的统一实时搜索 MCP 服务。结合文章中的产品描述，其架构重点是统一接入、意图路由、跨域重排、结构化输出，以及 Skill/MCP/API 三种接入面。关键洞察 这是从“摘要生成”转向“检索、筛选、行动”的信息产品化：日报只是结果，真正的价值在可搜索、可分流、可执行。边界与风险 AnySearch 的准确率、延迟和场景评分属于页面自述，不能替代独立评测；仓库页面未给出足够实现细节，不宜推断内部算法。微信聊天含高敏感个人与商业信息，需单独核验授权、留存、脱敏、错误归因和商单误判风险。