オフライン検索

Kiwix ZIM アーカイブから SQLite FTS5 にインデックスされたオフライン ドキュメント検索エンジンにアクセスできます。このスキルは Haiku サブエージェント経由でルーティングされ、結果の検索、要約を行い、関連情報のみを返すことで、メインモデルのコンテキストウィンドウトークンを節約します。

仕組み

呼び出された際、offline-search-agent(Haiku で実行)は以下を行います:

1. オフラインインデックスに対して検索クエリを実行
2. 生の結果を分析
3. タイトル、URL、簡潔な説明を含む要約結果を返却
4. 完全なページコンテンツが必要な場合、エージェントは関連部分のみを取得・抽出します

利用可能なコマンド(エージェントで実行)

1. ドキュメント検索

python "skills/offline-search/scripts/search.py" "<query>"

• クエリは具体的に(例: python asyncio gather、sqlite fts5 syntax)

2. 完全なページを読む

python "skills/offline-search/scripts/fetch_page.py" "<url>"

• 検索結果から取得した正確な URL を指定

重要要件 — ソース

検索結果を使用してユーザーの質問に答えた後、レスポンスの最後に必ず Sources: セクションを含めてください(Markdown ハイパーリンク付き):

Sources:
- [ページタイトル](URL)
- [別のページ](URL)

これは必須 — レスポンスにソースを含めることを決してスキップしないでください。

ワークフロー

1. 検索 — エージェントがクエリで search.py を実行し、結果を要約
2. 関連内容を読む — 有望な URL を取得するようエージェントに依頼
3. ソースを引用 — Sources: セクションの下に [タイトル](URL) として使用したすべてのソースをリスト

検索すべき場合

既存の知識は幅広いトピックをカバーしており、多くのクエリに対して十分です。検索が本当に価値を付け加える場合に使用してください:

• 特定の API シグネチャ、関数パラメータ、またはライブラリ機能を検索
• バージョン間で変更された可能性がある技術詳細を確認
• 不慣れなライブラリ、ツール、概念を調査
• ユーザーが明示的に検索または調査を依頼した場合
• 確実でない特定の事実または詳細を検索
• 古くなった可能性がある実装詳細を確認

検索すべきでない場合

既に十分に知っていることの検索はスキップしてください:

• 安定した確立された知識(定義、理論、基本概念)
• 一般的な説明または ELI5 スタイルの質問(例: 「TCP の仕組みを説明して」)
• ほとんど変更されない情報(例: 首都、歴史的日付、言語構文の基本)
• カジュアルな会話または意見ベースの質問
• 「for ループの書き方」のような広範なコーディング支援 — 直接答えてください

クエリベストプラクティス

• クエリは短く焦点を絞る — 1〜6 単語が最良の結果を生成
• 複雑な質問は複数の検索に分割 1 つの長いクエリではなく
• 各クエリは意味的に異なるべき — 同じ単語の言い換えは新しい結果を生成しません
• バージョン番号は関連する場合のみ含める(例: ユーザーがバージョンを指定した場合)
• 検索演算子を避ける(-、site:、+、NOT など) — サポートされていません
• 検索結果がない場合は、より広い、または別のキーワードを試す
• シノニムは自動的に展開されます(例: js → javascript、py → python)
• 一般的なストップワードは削除されます; 意味のある用語に焦点を当てる
• 結果は関連性でランク付けされ、タイトルマッチは 10 倍に重み付けされます

引数付きで直接呼び出された場合(例: /offline-search python asyncio)、クエリとして $ARGUMENTS を検索します。