呱呱聚合
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需要联网检索、多来源调研或复杂决策推理时，用…

在缺少最新网络信息、需要资料出处或需要对复杂方案做推理比较时，通过脚本调用 Perplexity 的 sonar 系列模型完成搜索、综合研究与思维链分析。

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置信度55%
沉淀时间2026-09-23
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来自 sam.ye 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要联网检索、多来源调研或复杂决策推理时特定

解决思路

  1. 配置凭据：将 `PERPLEXITY_API_KEY` 写入环境变量或 `~/.claude/.env`，否则脚本无法调用。
  2. 快速问答：执行 `uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --ask "What is the latest version of Python?"`，用 `sonar` 模型拿到轻量、有依据的 AI 答案（适合查单个事实）。
  3. 直接网页搜索（不做 AI 综合）：执行 `uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --search "SQLite graph database patterns" --max-results 5 --recency week`，获取排序后的原始结果与来源。
  4. 搜索参数调优：`--max-results N` 控制结果条数（1-20，默认 10）；`--recency` 用 `day`/`week`/`month`/`year` 过滤时效；`--domains` 限定只搜指定域名。
  5. AI 综合研究：执行 `uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --research "compare FastAPI vs Django for microservices"`，用 `sonar-pro` 让 AI 合并多个来源给出综合结论。
  6. 思维链推理：执行 `uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --reason "should I use Neo4j or SQLite for small graph under 10k nodes?"`，用 `sonar-reasoning-pro` 对复杂决策做逐步推理。
  7. 深度综合调研：执行 `uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --deep "state of AI agent observability 2025"`，用 `sonar-deep-research` 产出穷尽式多来源报告。
  8. 按需求选模式：只需快速事实用 `--ask`；只需找来源用 `--search`；需要综合答案用 `--research`；复杂决策用 `--reason`；需要完整报告用 `--deep`。
  9. 按模型职责选型：轻量带依据搜索用 `sonar`；复杂查询的高级搜索用 `sonar-pro`；思维链推理用 `sonar-reasoning-pro`；专家级穷尽调研用 `sonar-deep-research`。
  10. 典型组合示例：找近期来源用 `--search "OpenTelemetry AI agent tracing" --recency month --max-results 5`；要 AI 综述用 `--research "best practices for AI agent logging 2025"`；做决策用 `--reason "microservices vs monolith for startup MVP"`；深挖主题用 `--deep "comprehensive guide to building feedback loops for autonomous agents"`。

适用边界 · 注意事项