"suchen", "finden", "abfragen"?
search (Volltext) oder semantic_search (Bedeutung)
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Agenten-InfrastrukturÖffentliche Skills
Search Engine
Volltext- und semantische Suche für KI-Agenten — Abfrage, Indexierung, Vektorsuche, Autovervollständigung, Ranking-Debugging, Synonymverwaltung und Suchanalyse.
Was diese Skill lehrt
Ein wiederverwendbares Playbook für eine bestimmte Art von Arbeit.
Ein MCP-Server teilt einem Agenten mit, welche Aktionen verfügbar sind. Eine Skill fügt die Bewertung dieser Aktionen hinzu: wie man den Auftrag erkennt, welche Reihenfolge zu befolgen ist, was zu vermeiden ist und wie entschieden wird, dass das Ergebnis abgeschlossen ist.
Orchestrieren Sie Suchoperationen — Volltextsuche, Vektor-/semantische Suche, Autovervollständigung, Indexverwaltung, Synonymkonfiguration und Suchanalyse. Verwenden Sie dies beim Durchsuchen von Dokumenten, Erstellen von Suchindizes, Ausführen semantischer Abfragen, Verwalten von Synonymen, Analysieren der Suchleistung oder Debuggen von Ranking-Problemen.
Architektur
Wie Search Engine einen ADK-Rust-Agenten anleitet.
Die Skill bleibt lesbar und portabel, weil sie Anweisungen enthält und keine Dienstanmeldeinformationen oder Geschäftsdaten. ADK-Rust stellt sie dem Agenten bereit, der Agent wählt aus seiner geprüften Werkzeuggrenze und der verbundene MCP-Server führt die authentifizierte Operation aus.
01
Benutzeranfrage
Der Agent erhält ein Ziel, das in Alltagssprache ausgedrückt wird.
02
Search Engine Fähigkeit
Passt die Absicht an, liefert den Entscheidungsleitfaden und schränkt die Werkzeuggrenze ein.
03
ADK-Rust Agent
Plant den Workflow und streamt jeden sinnvollen Schritt durch die Laufzeit.
04
mcp-search
Führt authentifizierte Operationen gegen das System aus, das die Fähigkeit besitzt.
05
Verifiziertes Ergebnis
Die Abschlussregeln der Skill bestimmen die Beweise, die dem Benutzer zurückgegeben werden.
Entscheidungsleitfaden
Wie der Agent eine Anfrage in die richtige Aktion umsetzt.
Diese Routen stammen direkt aus den Skill-Anweisungen. Sie helfen dem Modell, die Absicht zu erkennen und ein fokussiertes Werkzeug oder einen Workflow auszuwählen, anstatt über die gesamte Fähigkeitsoberfläche zu improvisieren.
"ähnlich", "so wie das", "verwandt"?
find_similar / query_vectors
"Autovervollständigung", "Vorschlag"?
suggest
"indexieren", "Dokument hinzufügen", "einpflegen"?
index_document / upsert_vectors
"Index erstellen", "Schema"?
create_index
"warum gerankt", "erklären", "debuggen"?
explain_ranking / test_query
"Analyse", "Performance", "keine Ergebnisse"?
get_search_analytics
"Synonyme"?
get_synonyms / update_synonyms
Bewährte Workflows
Wiederholbare Abläufe für nützliche Ergebnisse.
Ein Workflow verbindet mehrere Werkzeugaufrufe zu einer Aufgabe, die der Benutzer tatsächlich erkennt. Die Skill erklärt die Abfolge und das beabsichtigte Ergebnis, während ADK-Rust den Fortschritt des Agenten durch die gemeinsame Laufzeit streamt.
011 Aufrufe
Volltextsuche
Schlüsselwortsuche mit Filtern
021 Aufrufe
Semantische Suche
Bedeutungsbasierte (Vektor) Suche
031 Aufrufe
Dokument indexieren
Hinzufügen/Aktualisieren im Index
042 Aufrufe
Ranking debuggen
Erklärung, warum Dokument an Position rankt
052 Aufrufe
Relevanz verbessern
Keine Ergebnisse finden → Synonyme hinzufügen
06Best For Aufrufe
Modus
Tool
Werkzeuggrenze
Die Skill kann 20 dokumentierte Werkzeuge verwenden.
Diese Whitelist wird von der Skill deklariert. Sie hält den Agenten auf die für diesen Auftrag benötigten Aktionen fokussiert, während mcp-search die Verantwortung für Authentifizierung, Validierung und das verbundene System behält.
search
semantic_search
multi_search
suggest
find_similar
list_indexes
get_index
create_index
index_document
delete_document
upsert_vectors
query_vectors
list_namespaces
get_vector_stats
get_search_analytics
get_index_stats
explain_ranking
test_query
get_synonyms
update_synonyms
Arbeitsregeln
Was der Agent tun sollte.
- Verwenden Sie semantic_search, wenn die Nutzerintention wichtiger ist als exakte Schlüsselwörter
- Überprüfen Sie regelmäßig get_search_analytics auf Suchanfragen ohne Ergebnisse
- Fügen Sie Synonyme für häufige Begriffe hinzu, die keine Ergebnisse liefern
- Verwenden Sie explain_ranking, um unerwartete Reihenfolgen zu debuggen
Betriebsgrenzen
Was der Agent vermeiden sollte.
- Verwenden Sie die Volltextsuche nicht für vage oder konzeptuelle Anfragen (verwenden Sie semantische Suche)
- Indexieren Sie nicht ohne Angabe durchsuchbarer Felder
- Ignorieren Sie keine Suchanfragen ohne Ergebnisse (sie weisen auf Lücken hin)
Installieren und verbinden
Fügen Sie die Skill neben der Fähigkeit hinzu, die sie erwartet.
Installieren Sie das Repository dort, wo Ihr ADK-Rust-Skill-Loader es entdecken kann, verbinden Sie mcp-search und bestätigen Sie, dass die deklarierten Werkzeuge verfügbar sind, bevor Sie den Agenten den Workflow verwenden lassen.
Skill installieren
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-search-engine.git \
~/.skills/skills/search-engineADK-Rust Ladeform
let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("search-engine").await?;
let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
.instruction(skill.instructions())
.tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
.build()?;Die Kompatibilitätserklärung des Repositories: Erfordert eine Verbindung zum mcp-search Server (Meilisearch, Typesense, Elasticsearch, Pinecone oder eigene Lösung).
Offizielle Dokumentation
Lesen Sie das vollständige Skill-Paket.
Das Repository bleibt autoritativ für seine genauen Anweisungen, Beispiele, Hilfsskripte, Assets, MCP-Anforderungen, Lizenz und spätere Updates.
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Quelleneintrag
Repository-Metadaten für diesen Skill-Eintrag.
- Lizenz
- Apache-2.0
- Erlaubte Werkzeuge
- 20
- Referenzen
- 3
- Revision
- b72a8a4f88bd
- Aktualisiert
- 31. Mai 2026