我给AI助手装了112个技能,逐一实测后发现……

我给 AI 助手装了 112 个技能，逐一实测后发现……

前后花了两天，把搜索类技能挨个跑了一遍。结论有点反直觉。

起因很简单

上周我给我的 AI 助手”玉衡”装了 112 个技能。看着技能列表里密密麻麻的名字——agent-browser、union-search-skill、tavily-search-pro、baidu-search——我以为从此搜索无忧。

直到我让它帮我生成一份 AI 行业日报。

搜索技能调用失败、网页抓取被反爬、API key 没配就报错退出……一通折腾下来，日报没生成，时间倒是花了不少。

我突然意识到一个问题：技能装了 112 个，不代表 112 个都能用。

于是我做了一件事：把所有技能按能力层分类（S1-S6），然后逐一实测，记录哪些真的能用、哪些是空壳、哪些只是看着漂亮。

这篇文记录的是”搜索与信息获取”类技能的实测结果——这是 AI 助手最核心的能力之一。

这次测了什么，怎么测的

先说范围：没有测全部 112 个，而是聚焦在”S3 情报洞察”这一层的 6 个搜索类技能。原因很简单——搜索是日常使用频率最高的能力，也是踩坑最多的。

| 技能 | 干什么的 |

|——|———|

| agent-browser | 无头浏览器，能点击、输入、截图 |

| web-content-fetcher | 反爬兜底，把网页转成 Markdown |

| union-search-skill | 号称聚合 18 个搜索平台 |

| baidu-search | 百度 AI 搜索 |

| DuckDuckGo HTML版 | 通用搜索（Python urllib 直接调） |

| tavily-search-pro | 搜索 API 聚合 |

评测标准：四个维度——能不能跑起来、稳不稳定、快不快、什么场景下用。

逐个说结果

agent-browser：最全能，但别指望它搜索

结论：✅ 能用，但不适合拿来做搜索。

安装踩了 3 个坑：npm 找不到、Node 路径不对、国外下载要代理。装好之后确实强大——能模拟真人点击、填写表单、截图、处理需要 JavaScript 渲染的页面。

但拿它去搜 Google？被反爬拦得死死的。搜 DuckDuckGo？一样拦截。

什么时候用：需要登录某个网站、需要截图、需要操作按钮——这些场景它无可替代。纯粹搜信息？有更好的选择。

web-content-fetcher：最省心的兜底方案

结论：✅ 能用，而且是我目前最推荐的兜底方案。

原理很简单：它不自己去抓网页，而是调用 r.jina.ai、markdown.new、defuddle.md 这几个第三方服务，把目标网页转成 Markdown 返回。因为这些服务本身就处理了反爬，所以几乎不会失败。

# 一行代码就能用 curl https://r.jina.ai/https://example.com 

唯一限制：国外服务需要代理。实测 r.jina.ai 稳定性最好，markdown.new 适合 Cloudflare 保护的网站。

union-search-skill：看起来最强大，实际上全是空壳

结论：❌ 完全不可用。

这个技能号称聚合 18 个搜索平台——GitHub、Reddit、小红书、抖音、B站、Google、百度、Bing……

我实测了一下，`scripts/` 目录下有 17 个子目录，每个对应一个平台。结果呢？全部只有 README.md，没有一个有实际的 Python 脚本。

17 个平台，0 个能用。

baidu-search：有 API key 就能用，没有就是摆设

结论：❌ 当前不可用（缺 API key）。

技能本身没问题，但需要 `BAIDU_API_KEY`。我没配这个 key，调用直接报错退出，连个兜底提示都没有。

经验：依赖外部 API key 的技能，一定要先确认 key 是否就绪。

DuckDuckGo HTML版：最朴素的方案，最可靠的兜底

结论：✅ 能用，搜索兜底首选。

import urllib.request url = "https://html.duckduckgo.com/html/?q=AI+news" req = urllib.request.Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}) with urllib.request.urlopen(req) as response: html = response.read().decode('utf-8') 

不需要 API key，不需要额外依赖，纯标准库。缺点是结果要自己解析 HTML，搜索质量不如 Google。但作为”其他方案都挂了”时的最后防线，它没让我失望过。

tavily-search-pro：没测成

结论：⚠️ 未验证（需要 TAVILY_API_KEY）。

最终结论：搜索应该怎么用

实测之后，我的搜索路径变成了这样：

首选：Python urllib 直接抓取（国内站直连，国外站走代理）

被反爬了：web-content-fetcher（r.jina.ai）

需要浏览器交互：agent-browser

以上都挂了：DuckDuckGo HTML版

中文深度搜索：等我把百度 API key 配好再说

看着简陋，但够用。

三条踩出来的硬规则

这次评测顺便总结了几条以后不会再犯的错：

1. 先验证，再信任。 技能装了不代表能用。`ls` 看一眼脚本在不在，比什么都强。

2. 代理要分场景。 国外站走代理，国内站直连。混着来一定会出问题。

3. 最朴素的方案往往最可靠。 Python 标准库 + DuckDuckGo，够用了。

接下来还要测什么

这次只测了 S3 情报洞察层的搜索类技能。后面计划继续测：

• S4 内容创作类（小红书笔记生成、公众号写作、去AI味工具）

• S5 自动化类（定时任务、RSS 推送、工作流编排）

• S1 认知类（主动行为模型、自我进化机制）

每一轮测完都会整理成文档，形成”技能实测”系列。如果你也在用 AI Agent，希望这些踩坑记录能帮你省点时间。

工具的价值不在于”有多少”，在于”哪些真正能用”。

112 个技能，搜索类 6 个里面真正能兜底的就 3 个。

但就是这 3 个，解决了 90% 的日常需求。