上个月，一个叫 AnySearch 的项目上线仅一周就冲上了 Skills.sh 热榜 TOP1，截至目前为止，它在 GitHub 上的 Star 数量Yi经来到了2.3K了。

就冲这个上升势头，我昨天把这个 Skill 给装上了深度体验了一把，并详细研究了一下它的设计思路。

这篇内容就来跟大家聊聊 AnySearch 到底Zuo了什么、怎么用、实测效果怎么样。

AnySearch 不是一个搜索引擎，不是 Google 的替代品。它是一个搜索基础设施，专为 AI Agent 设计的数据检索层。

用过 Agent 联网功Neng的dou知道，现在的 Agent 搜索流程是这样的：用户提问题 → Agent 调 WebSearch 搜关键词 → 拿到一堆网页链接 → 用 WebFetch 抓内容 → 从 HTML 里提取文字 → 整理给用户。

这个链路有三个问题：第一个，搜不到深网内容。

第二个，Agent 拿到搜索结果之后还要自己去解析 HTML、过滤广告、提取正文，这个过程hen浪费 token。

开发者只需要接 AnySearch 一个 API，就Neng检索所有垂直领域的内容。对 Agent 来说就是从一个入口访问整个深网。

原生支持三种接入方式：Skill、MCP 和 API。Claude Code 用户Ke以装 Skill，Cursor 用户Ke以配 MCP，自己写应用的Ke以直接调 API。

Claude Code 用户如何安装 AnySearch Skill？

直接在 Claude Code 中输入命令：帮我安装 anysearch skill，仓库地址是 。

Agent 会自动将 Skill 文件下载到 `.claude/skills/` 目录并配置好。

配置完成后去 anysearch.com 注册一个账号并获取 API Key ，将其添加到 Skill 的配置中。

多说一句，AnySearch 的免费额度是每天 次 API 调用，面向所有个人开发者免费，这个量日常使用绰绰有余了

实测 AnySearch 与 WebSearch 的对比

装好之后我Zuo的第一件事就是拿它跟 WebSearch Zuo一个对比测试。

我的问题是："OpenAI 年的Zui新融资情况、API 定价变化、以及 Claude Code 和 Codex 在开发者社区的盲测对比。"

WebSearch + WebFetch 的搜索体验

用传统的 WebSearch + WebFetch 组合，Agent 大概花了三四分钟，反复搜了四五次抓了七八个网页，Zui后拼出一份摘要。

AnySearch 的优势 AnySearch 原生搜索的强大之处 垂直领域搜索功Neng 代码搜索示例

指定 domain: code 进行代码搜索

搜出来的不仅有github上的推荐项目 ，还有论坛上的热门文章 。我们还Ke以让 Agent Zuo的geng多 ，比如进一步筛选出Zui近三个月还在活跃geng新的 、Python 写的 、跟 MCP 相关的项目等等。

学术搜索示例 金融搜索示例 Batch Search 功Neng 多维度技术情报搜集案例 传统搜索引擎与 AnySearch 的本质差异 传统Agent搜索的局限性 AnySearch 的设计理念：构建高效的索引系统 GitHub 开源项目 anysearch-skill Easy AnySearch Skill 项目 AnySearch 在 Skills.sh 等平台上的表现 好的基础设施的重要性

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