antins-labs/searchos/canonical-list-extraction

Claude Code and agent skill by antins-labs/searchos

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针对作品全集枚举任务,指导Agent优先定位并提取权威源(维基百科/专业数据库)中的结构化列表,避免碎片化搜索导致的预算耗尽。

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使用边界

下文给出研究方法。提到 schema、任务派发或证据工具时,仅在宿主提供对应能力时调用;其他环境用表格、任务清单和附来源的笔记表达相同状态,不假定专有工具存在。具体方法和约束如下。

目标

解决Agent在执行“完整枚举”任务时,因缺乏明确的权威源导向,导致盲目打开多个低价值页面、陷入搜索循环并耗尽预算的问题。本技能旨在强制Agent优先锁定单一高密度信息源(如Wikipedia的主条目表格),实现“一次打开,完整提取”。

适用场景

  • 游戏作品列表: "列出小岛秀夫制作的所有游戏"、"Hideo Kojima gameography"。
  • 影视作品列表: "诺兰导演的电影列表"、"Leonardo DiCaprio filmography"。
  • 出版物列表: "Stephen King的书单"、"阿加莎·克里斯蒂作品年表"。
  • 音乐专辑列表: "Taylor Swift discography"。
  • 游戏履历深度提取: 需包含Demo、特别版或未公开发售作品的完整制作名单(如"Kojima productions credits")。

核心原则

  1. 权威源优先: 首选 Wikipedia(通常包含完整的 Works/Table),其次选领域专用库(MobyGames, IMDb, Goodreads)。拒绝打开新闻文章、博客或零散论坛帖子。
  2. 结构化定位: 必须先找到具体的“列表章节”再进行提取,避免在人物简介中迷失。
  3. 单源完整性: 在一个高质量页面完成尽可能多的提取,仅在确认源数据缺失时才启用第二个源。
  4. 禁止发散: 严禁为了验证单一作品而单独搜索该作品名称,这会导致搜索爆炸。
  5. 领域专用库优于通用百科: 对于游戏等特定领域,MobyGames或专业Wiki(如Junker HQ)通常比Wikipedia包含更完整的Credits信息(含Demo、特别版),应优先或并行查询。
  6. 并行冗余策略: 面对高精度枚举任务(如要求包含Demo、重制版),应并行调度多个Agent分别查询不同权威源(如 Wikipedia + MobyGames + 专业Wiki),通过合并结果确保完整性,避免单一来源遗漏。

执行流程

  1. 精准搜索: 构造包含权威域的搜索词,如 "[人物名] Wikipedia" 或 "[人物名] filmography site:imdb.com"。
  2. 锁定主页: 打开排名第一的权威人物条目页,而非具体作品页。
  3. 章节跳转: 使用 find 指令直接跳转到关键词锚点(如 "Filmography", "Gameography", "Discography", "Works", "Credits")。
  4. 表格识别: 确认是否存在标准 HTML 表格或列表结构。
  5. 批量提取: 提取该表格/列表中的所有条目。
  6. 缺口判断: 仅当权威源明确标注“incomplete”或列表明显中断时,才进行第二次针对性搜索(如 "[人物名] credits MobyGames")。
  7. 边缘条目补全: 若任务要求包含Demo、特别版等边缘条目,且主Wiki列表不完整,立即转向MobyGames或GameFAQs等专业数据库,查找"Credits"页面以获取全量数据。

常见误区

  • 场景: 任务是获取某导演的全部电影,Agent开始逐个搜索电影名称。
  • ❌ 踩坑: search "Inception Nolan", open, search "Dunkirk Nolan"... (导致搜索循环)
  • ✅ 应改用: search "Christopher Nolan filmography Wikipedia", open, find "Filmography", 提取整个表格。
  • 场景: Agent打开了人物介绍页,但一直在阅读生平事迹,未找到作品列表。
  • ❌ 踩坑: 持续 find 无关关键词或向下滚动,导致 NO_PROGRESS。
  • ✅ 应改用: 立即 find "Filmography" 或 find "Works",直接定位到数据区。
  • 场景: 搜索结果中混杂了新闻文章(如“某导演十大最佳电影”)。
  • ❌ 踩坑: 打开 .../best-movies-of-nolan 试图提取列表(数据不全且非权威)。
  • ✅ 应改用: 跳过评论性文章,只打开 .../wiki/Christopher_Nolan 或 imdb.com/name/...。
  • 场景: 积累了大量证据节点但未生成最终答案。
  • ❌ 踩坑: 不断 open 新页面试图“补充”信息,导致 buffer 溢出或预算耗尽。
  • ✅ 应改用: 信任 Wikipedia 主表格的完整性,在提取完表格后立即汇总并结束任务。
  • 场景: 任务要求列出游戏制作人的所有作品(含Demo/特别版),Agent仅依赖Wikipedia。
  • ❌ 踩坑: 仅在Wikipedia提取主条目,遗漏了"Demo disc"、"Special Edition"等未被主表收录的边缘条目,导致覆盖率低。
  • ✅ 应改用: 并行分发Agent查询MobyGames或专业Wiki(如Junker HQ),利用专业数据库的Detailed Credits功能补全边缘条目。

Security

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  • Model reviewPassed

Quality evaluation

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