专用搜索页面 · 手动搜索后再交给 AI

什么时候用专用搜索页面

工具栏的"自动搜索"是模型自己决定搜什么、用什么关键词、结果怎么整合。这适合大多数场景，但有时候你想要更精细的控制：

• 在把结果交给 AI 之前，先自己看看有哪些来源
• 对比多个结果卡片，挑最可信的
• 手动过滤掉垃圾来源
• 想搜索但不想让 AI 自动整合

专用搜索页面就是为这种场景设计的。

打开专用搜索页面

打开历史抽屉（左滑或汉堡菜单），点击抽屉操作行中的放大镜图标进入搜索页面。

搜索页面的功能

持久化搜索栏

直接输入查询关键词，RikkaHub 用你当前激活的搜索服务获取结果。和工具栏搜索不同的是，搜索页面是独立页面——不绑定到某个对话。

结果卡片

每个搜索结果显示：

• 标题
• 文字摘要
• 来源 URL

结果卡片操作

• 点击卡片 → 在浏览器中打开对应 URL
• 作为上下文用于新对话 → 把这个卡片的标题 + URL + 摘要复制到剪贴板，然后开新对话粘贴给 AI

多次搜索对比

搜索页面保持最近一次搜索的结果。你可以换关键词再搜，对比不同结果集。

专用搜索 vs 工具栏搜索

典型研究场景流程

场景：深入了解一个技术

1. 打开专用搜索页，搜索 "RikkaHub Agent workspace proot"
2. 浏览返回的结果卡片，发现：

• Proot 官方文档
• RikkaHub 工作区说明
• 一篇技术博客

1. 点击打开最相关的那篇，阅读后提取关键段落
2. 开一个新对话，把关键段落粘贴给 AI："帮我解释一下这段关于 proot 的内容，然后结合 RikkaHub 的工作区机制"
3. AI 基于你筛选过的资料给出更精准的回答

场景：多来源交叉验证

1. 在专用搜索页搜索同一个问题（如 "Python 3.14 新特性"）
2. 分别搜索 Bing、Brave、Exa 等服务的结果（切换激活的搜索服务）
3. 对比不同来源的说法，找共识和矛盾点
4. 把多个来源的结果作为上下文发给 AI 做综合分析

专用搜索页的优势

• 减少模型幻觉风险：你自己看过来源，能判断真假
• 更适合深度研究：不是简单的"让 AI 搜一下"，而是"我先搜好、筛选好，再让 AI 帮我分析"
• 节省 Token：只把你筛选过的结果交给 AI，避免无关内容占用上下文
• 学习搜索方法论：从搜索页面的结果里学习怎么换关键词、怎么看来源可信度