企业官网建设流程全解析

ModSearch 是一款免费的 AI 联网搜索与网页抓取插件，专为 Codex、Claude Code 等编码工具设计，免注册、免 API key。把它接入 Codex，不只是让模型能联网，更是换一种方式喂数据：整页网页内容不再塞进模型上下文，取而代之的是一份几百 token 的结构化 JSON 证据。搜索密集的任务，一次回答就能省下约 3 万个 token。

1. Codex 里搜索为什么会吃爆上下文 🔍

Codex 连上 DeepSeek 官方端点后，本身就有服务端内置的web_search工具，搜索能力不缺。但代价藏在细节里：内置搜索把整页网页内容直接塞进模型上下文——导航栏、广告、样板文字一概照收。

官方文档里有一笔很直观的账：一次搜索密集的回答，实测约30,000 token；而同样信息量的结构化证据，只要几百 token。

模型真正需要的，往往只是几个关键事实加来源链接。剩下那两万九千多个 token，全是上下文里的无效负载：挤占对话空间、推高 token 费用、拖慢多轮任务。

ModSearch 的思路是：网页内容在进上下文之前，先被压缩成一份固定的 JSON 信封。

2. ModSearch 的结构化证据长什么样 💾

每次搜索或抓取，返回的都是同一个固定结构的 JSON，字段各司其职：

完整字段说明见输出契约文档：output-schema.zh-CN.md。

在长对话里做数学就清楚了：搜索 5 次，上下文只多几百 token 的量级，而不是每次多三万个。多轮查证、跑长任务的场景，差距会越拉越大。

3. ModSearch 接入 Codex 的完整步骤

3.1 第一步：把 skill 装进 Codex

Codex 从~/.codex/skills/目录读取 skill，装好即可用：

git clone --depth 1 https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modsearch cp -R modsearch/skills/modsearch ~/.codex/skills/

装完之后不需要记任何命令：正常聊天，问一个需要查证的问题或贴一个链接，skill 就会自动触发选引擎、跑搜索、带来源回来。skill 的触发条件写在 SKILL.md 里。

3.2 第二步：关闭内置搜索（最关键的一步）

Codex 默认会先伸手够内置的web_search，skill 永远轮不上。在~/.codex/config.toml里加一行：

web_search = "disabled"

这一步的原理和更多细节见宿主接入文档：harness-setup.zh-CN.md。

3.3 第三步：体检验证

bash ~/.codex/skills/modsearch/scripts/run.sh doctor

doctor不发网络请求、不花额度，会逐项报告搜索、抓取、X 三条任务线的引擎就绪状态。默认引擎是 Firecrawl 的免注册通道（每月 1,000 免费 credits），搜索和抓取装完就能跑，配置 key 只是可选的进阶项。

4. 实测演示：几百 token 换一份带来源的答案

4.1 网页搜索：36 秒返回六条带来源的新闻

只问一句「看看今天有啥有趣的 AI 新鲜事」，Codex 触发 ModSearch 搜索，36 秒返回六条带来源的结果。注意结尾那段提醒——哪些信息来自检索聚合、细节可能有出入——它就来自uncertainty字段，可信度边界是结构化输出的一部分。

4.2 单页抓取：25 秒还一份博客结构化摘要

贴一个博客链接问「这篇文章说的什么」。ModSearch 抓取页面、剥离导航和广告、保留正文结构，连同 summary、外链和不确定项一起返回。全程没打开浏览器，上下文里增加的只是一份几百 token 的摘要，而不是一整页原文。

5. 省 token 的账本，30 秒看懂 📊

对单轮问答，这点差距可能无所谓；但长会话、多轮查证、连续抓取多个页面的工作流里，上下文省下来的每一部分都直接变成更长的续航和更低的费用。

6. 文档索引

• 宿主接入（Codex、dsh、Claude Code、OpenCode、Pi）：docs/harness-setup.zh-CN.md
• 输出契约（JSON 字段完整说明）：skills/modsearch/references/output-schema.zh-CN.md
• CLI 手册（参数、配置与体检）：skills/modsearch/references/cli.zh-CN.md
• 故障排查：docs/troubleshooting.zh-CN.md