情报猎手 GYINT/infoseek

Infoseek

端到端内容智能采集与调研工作流。v1.5.0 发布版。

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MCP

5 秒看懂

from infoseek_core_v2 import streaming_research

流式研究：lite 模式 7 步 yield，秒级完成 async for partial in streaming_research("AI", sources, lite=True):
print(partial["step"], "...") # 7 步 yield

MCP server（15 规范工具：2 研究核心 + 11 异步 + 2 Key 管理）
python scripts/infoseek_mcp_server.py

🎉 v1.5.0 发布亮点

| 能力 | 说明 |
| 🧭 搜索引擎全生命周期 | 健康状态机 / 配额追踪 / 认证粘滞 + 新鲜度自愈（配额重置、冷却恢复、API 漂移检测）+ CLI engine-status/reconcile/probe |
| 🎯 搜索召回增强 | query 别名扩展 / 跨引擎多样性轮询（防单源垄断）/ 自适应相关性门槛 / 动态层权重 |
| 🕸️ 4 级抓取 | L1 静态 → L2 浏览器渲染 → L3 凭证辅助（KeyManager 注入，仅内存）→ L4 多媒体 chunk（whisper 可选降级） |
| 🔑 Key 管理 | 归一化 Key 管理（多后端 / 熔断 / 多 key 池 / 配额 / keyring / CLI 16 子命令） |
| ⚡ perf 10k 基准 | 10k 源近线性扩展（评分 139s / 冲突 89s / research 97s） |
| ✅ 回归测试 | 25 套件全绿 + 质量基线 26/26 all_ok |

快速上手

1. 安装 / 升级

pip install -r requirements.txt # 核心 + 文本分析 + 可选 LLM
pip install -r requirements-extra.txt # playwright（L2/L3 浏览器抓取，可选）
完整依赖说明见 references/external-deps.md

2. Python SDK

from infoseek_core_v2 import (
research, # 同步（兼容入口） async_research, # 异步（推荐） streaming_research, # 流式（推荐目标） )

res = research("AI", sources, lite=True)
async for partial in streaming_research("AI", sources, lite=True):
pass # partial['step'] ∈ {score_complete, wikidata_complete, ...}

3. MCP 集成

项目提供 .mcp.json（双服务器配置，可直接被 Claude/Codex 等客户端加载）：

{
"mcpServers": {
"infoseek-search": {
"command": "${INFOSEEK_ROOT}/scripts/infoseek_mcp_server.py",
"args": ["--transport", "stdio"],
"env": {
"INFOSEEK_ROOT": "${INFOSEEK_ROOT}",
"INFOSEEK_DB": "${HOME}/.infoseek/infoseek_db.json",
"INFOSEEK_ARCHIVE": "${HOME}/infoseek-archives"
}
}
}
}

💡 Windows 环境请将 command 改为 python3 + args: ["脚本路径", "--transport", "stdio"]。

工具列表（15 规范 + 12 兼容并存）：
- 研究核心 2 个：research_v3 / research_stream
- 异步工具 11 个：search_anchors_async / fetch_content_async / save_archive_async / check_dedup_async / dedup_stats_async / fuse_analysis_async / cross_subject_analysis_async / summarize_content_async / conflict_detection_async / score_source_async / score_contradiction_async
- Key 管理 2 个：manage_keys（list/stat/rotate/revoke，脱敏）/ key_usage（用量成本报表）
- 兼容并存期 12 个：11 个同步工具 + research（附 deprecated 标记）

预留接口（可选扩展 · 默认关闭）

原则：默认零风险、扩展按需开启。以下能力默认不启用；接口与开关语义已定义，供你按需选择。如需启用，按表中说明配置，或提出需求由我们按你的策略实现（启用不改变其他默认行为）。

1. 搜索层引擎请求缓存（预留 · 默认关闭）

默认行为（现状）：不缓存。每次搜索都实时请求搜索引擎端点（DuckDuckGo / Bing-RSS / Jina / Wikipedia / 智谱 / CN-Web …），保证结果时效性。

注：目标网页内容抓取（tool_fetch_content 链路）已接入 http_cache.py （LRU + TTL + 容量上限，默认存 ~/.infoseek/http_cache/），与本节无关。

| 项 | 值 |
| 预留开关 | INFOSEEK_SEARCH_HTTP_CACHE（0 = 关闭·默认 / 1 = 开启）|
| 预留 TTL | INFOSEEK_SEARCH_HTTP_CACHE_TTL（秒，建议 60–300）|
| 生效范围 | 搜索层 infoseek_pipeline._http_get() 的引擎端点请求 |

取舍（请选择）：缓存引擎请求可省流量、抗限流、加速降级，但会直接返回陈旧搜索结果。
各引擎时效特性不同（DuckDuckGo / Bing 变化快，Wikipedia 较稳定），建议启用时按引擎分级 TTL，或仅在「失败重试 / 降级」场景缓存。

2. 知识库（KB）接线（预留 · 默认未接线）

默认行为（现状）：infoseek 为闭环采集器 —— 调研产物落本地（archive / dedup），不从外部知识库取信源，也不回写知识库。

注：trusted_kb.py（可信资源库）与 core/entity_profile.py（实体画像）为 skill 内部可信库，与知识库平台无关。

| 预留方向（请选择其一） | 含义 | 规划接口 |
| A. KB → infoseek | 知识库作为信源召回，与 web 结果混排 | INFOSEEK_KB_ID + 检索 API |
| B. infoseek → KB | 调研报告自动归档进知识库 | INFOSEEK_KB_ID + 新建 / 写入文档 API |
| C. 双向 | A + B | 同上 |

启用前需确定：知识库 ID（kb_id）、写入格式（Markdown / 文件）、去重与更新策略。

如何选择：提供 kb_id 与方向（A / B / C），我们按契约接线；未选择时保持默认（不接线、零行为变化）。

搜索层并发与聚合窗口（G5 · 默认开启）

搜索层默认全引擎并发 + 聚合窗口：并发上限 12、窗口 8s（仅对超慢引擎生效）。

| 参数 | 默认 | 说明 |
| INFOSEEK_SEARCH_MAX_WORKERS | 12 | 进程级常驻池并发上限（懒创建，不浪费线程）|
| INFOSEEK_SEARCH_WINDOW_MS | 8000 | 聚合窗口；到期即聚合返回，未达引擎结果丢弃；0 = 关闭（回退原语义）|
| INFOSEEK_SEARCH_EARLY_FACTOR | 1.5 | 提前收敛倍数：已完成引擎去重结果 ≥ max_results×factor 即提前返回；0 = 关闭 |
| INFOSEEK_SEARCH_SHARED_BUDGET | 1 | 层间共享总预算（AI 层与默认层共享一个窗口，总延迟有上界）；0 = 各层各耗窗口 |
| INFOSEEK_SEARCH_TOTAL_BUDGET_MS | = WINDOW_MS | 层间共享总预算时长（覆盖默认窗口值）|
| INFOSEEK_SEARCH_OVERRUN_LIMIT | 2 | 连续超窗次数阈值；达阈值 → 引擎临时降权（暂停拉起）；0 = 关闭降级 |
| INFOSEEK_SEARCH_OVERRUN_MUTE_S | 60 | 降权冷却秒；到期自动复活（计数清零重新积累）；0 = 静默到进程结束 |

行为：
- 常驻池：线程池进程级复用，单次搜索退出不再 shutdown(wait=True) 阻塞 → 层耗时不再等于最慢引擎。
- 聚合窗口：wait(timeout=window) 到期即返回；正常场景（引擎均 ℹ️ 冷启动说明：运行时状态（claims.json、entity_aliases.json、pending_entities.json、anchor_db.json、engine_state.json 等）首跑为空占位，运行后随调研逐步积累。这些文件不写入技能源码目录*，落在运行时数据目录（默认 ~/.infoseek/，可用 INFOSEEK_DATA_DIR 覆盖），技能更新不丢数据。详见 core/state_dir.py。

版本路线

| 版本 | 状态 | 备注 |
| v1.5.0 | 🟢 当前发布版 | 身份归因能力链 P0：发现→验证闭环 + MCP 工具 + 主链集成（合规双闸） |
| v1.4.1 | ✅ 历史 | 能力里程碑：引擎生命周期 / 召回增强 / 4 级抓取 / Key 管理 / perf 10k |
| v1.0.1 | ✅ 历史 | 审计 G1–G13 + ABC 能力增强 + 引擎生命周期 P0–P3 |
| v1.0.0 | ✅ 历史 | 工具面收敛 + 搜索引擎降级链重写 |
| 后续 | 🟡 待办 | 见 references/ROADMAP.md |

测试矩阵

⚠️ 用例数为各套件自报（PASS 计数）。运行入口：python tests/run_tests.py（脚本风格，勿用 pytest）。

| 套件 | 用例 | 类别 |
| test_infoseek_v231.py | 10 | 回归 |
| test_infoseek_v240.py | 15 | 回归 |
| test_boundary_v240.py | 12 | 能力边界 |
| test_compat_v240.py | 5 | 兼容性 |
| test_correctness_v240.py | 18 | 正确性 |
| test_reliability_v240.py | 11 | 可靠性 |
| test_security_v240.py | 5 | 安全 |
| test_stability_v240.py | 9 | 稳定性 |
| test_e2e_scenarios_v240.py | 12 | E2E 实战 |
| test_streaming_v300.py | 6 | 流式 |
| test_search_engines.py | 16 | 搜索链 |
| test_tools_surface.py | 11 | 工具面 |
| test_async_tools.py | 11 | async 包装 |
| test_domain_orchestrator_v200.py | 13 | 领域编排 |
| test_v174_jaccard.py | 3 | Jaccard 兼容 |
| test_qcm_bridge_v101.py | 10 | QCM 协同 |
| test_key_manager_v101.py | 29 | Key 管理 |
| test_engine_lifecycle_v101.py | 40 | 引擎生命周期 |
| test_freshness_cron_v101.py | 23 | 新鲜度 cron |
| test_recall_enhance_v101.py | 16 | 召回增强 |
| test_fetch_levels_v101.py | 26 | 4 级抓取 |
| test_deep_v101.py | 22 | 深度（单独运行） |

环境差异说明：test_stability_v240.py 在 POSIX 环境含内存维度（ru_maxrss）；Windows 下自动跳过内存判定，不误报 FAIL。

项目结构

infoseek/
├── SKILL.md # Skill 定义（yfm + 文档） ├── manifest.yaml # 平台 manifest ├── RELEASE_NOTES.md # 版本发布说明 ├── README.md # 本文件 ├── core/ # 核心库（22 功能模块；运行时状态经 state_dir 落 ~/.infoseek） │ ├── conflict_v3.py / contradiction_scorer.py │ ├── entity_.py # graph/heat/profile/trajectory/tracker/aliases │ ├── wikidata_sync.py / freshness_cron.py / claim_store.py │ ├── key_manager.py / llm_router.py / ner.py / trust_sources.py │ └── state_dir.py ├── scripts/ # 适配层 + MCP server │ ├── infoseek_core_v2.py # 核心 API（research/async/streaming） │ ├── infoseek_mcp_server.py # MCP server 门面（15 规范工具） │ ├── mcp_tools_.py # 工具模块（search/archive/analysis/keys/async/common/qcm） │ ├── infoseek_pipeline.py # 搜索降级链 + 召回增强 │ ├── engine_lifecycle.py # 搜索引擎全生命周期 │ ├── infoseek_keys_cli.py # keys CLI（16 子命令） │ └── ... ├── references/ # 契约 + 配置 + 依赖/Key/路线图 ├── domains/ # 领域配置（tech/market/finance/policy/competitor） │ ├── .yaml # 领域 profile │ └── templates.yaml # 报告模板（块标量合并） ├── tests/ # 测试套件（25 标准 + deep） └── dist/ # 质量基线 + perf 基准 + 生态构建产物

贡献与反馈

- Bug 报告：附 infoseek --version + 最小复现
- 性能问题：附 dist/quality_baseline.json 对比
- 功能请求：附用例 + 期望输出
- 路线图：见 references/ROADMAP.md

v1.5.0 | 身份归因能力链 P0（发现→验证→MCP→主链）| 多生态（ima/Claude/Codex/Dify/Coze）| MIT License