网盘资源搜索 Skill

功能概述

这是一个高性能网盘资源搜索 API 服务（GitHub: fish2018/pansou, 13.3k stars），提供以下核心能力：

• 多网盘支持：覆盖 14 种主流网盘类型（百度/夸克/阿里/天翼/UC/115/PikPak/迅雷/123/磁力等）
• 插件生态：内置 80+ 搜索插件，持续更新
• 智能排序：按相关度、时间、插件等级等维度综合排序
• 链接检测：验证网盘链接是否有效，过滤失效资源
• 灵活部署：Docker 一键部署，支持本地和云端

前置条件

安装为 Skill

方式一：Hermes Agent 安装

# 克隆到 skills 目录
git clone https://github.com/godzx001-dot/NDS.git ~/.hermes/skills/netdisk-search

然后在 Hermes 对话中说"搜资源"即可触发。

方式二：OpenClaw 安装

将仓库克隆到 OpenClaw 的 skills 目录：

git clone https://github.com/godzx001-dot/NDS.git ~/.openclaw/skills/netdisk-search

或在 OpenClaw 配置中添加远程 skill 源。

方式三：手动下载

# 下载并解压
curl -L https://github.com/godzx001-dot/NDS/archive/main.zip -o nds.zip
unzip nds.zip -d ~/.hermes/skills/
mv ~/.hermes/skills/NDS-main ~/.hermes/skills/netdisk-search
rm nds.zip

首次使用：部署搜索服务

安装 skill 后，需要先部署搜索服务（一次性操作）：

cd ~/.hermes/skills/netdisk-search
bash scripts/deploy.sh

或手动部署：

docker run -d --name netdisk-search -p 8888:8888 --restart unless-stopped ghcr.io/fish2018/pansou:latest

验证部署成功：

curl http://localhost:8888/api/health

Agent 中的使用方式

安装后，在 Agent 对话中可以用自然语言触发：

搜索资源

用户: 帮我搜一下 "速度与激情" 的网盘资源
用户: 找一下 Python教程，只要百度和夸克
用户: 搜个唐朝诡事录，要合集不要预告
用户: 帮我找4K电影资源

Agent 会自动调用 search.py 执行搜索并格式化展示结果。

检测链接

用户: 帮我检测一下这个链接还能不能用: https://pan.quark.cn/s/xxx
用户: 验证这几个链接是否有效（附链接列表）

Agent 会调用 check_links.py 检测并返回结果。

部署服务

用户: 帮我部署一下网盘搜索服务
用户: 把网盘搜索部署到 9000 端口

Agent 会调用 deploy.sh 完成部署。

Skill 内部调用流程

当 Agent 收到搜索请求时，执行流程：

用户: 搜一下 "Python教程"
  ↓
1. 探测 API 地址（NETDISK_API_URL > localhost:8888）
  ↓
2. 调用 scripts/search.py "Python教程"
  ↓
3. 解析结果，按网盘类型分组展示
  ↓
4. 返回格式化的搜索结果给用户

快速开始（命令行）

搜索资源

cd ~/.hermes/skills/netdisk-search

# 基础搜索
python3 scripts/search.py "速度与激情"

# 指定网盘类型
python3 scripts/search.py "Python教程" --types baidu,quark

# 过滤结果
python3 scripts/search.py "唐朝诡事录" --include "合集" --exclude "预告"

# JSON 输出
python3 scripts/search.py "机器学习" --format json --limit 10

# 只搜插件（跳过TG频道）
python3 scripts/search.py "资源" --src plugin

检测链接

# 单个链接
python3 scripts/check_links.py --url "https://pan.quark.cn/s/xxx"

# 多个链接
python3 scripts/check_links.py --url "https://pan.quark.cn/s/xxx" --url "https://pan.baidu.com/s/yyy"

# 从文件读取
python3 scripts/check_links.py --file links.txt

部署服务

# 一键部署
bash scripts/deploy.sh

# 指定端口
bash scripts/deploy.sh --port 9000

# 含前端版本
bash scripts/deploy.sh --web

# 启用认证
bash scripts/deploy.sh --auth admin:mypassword

API 端点

搜索 API 示例

# 基础搜索
curl -X POST http://localhost:8888/api/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"kw": "速度与激情"}'

# 带过滤
curl -X POST http://localhost:8888/api/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "kw": "唐朝诡事录",
    "cloud_types": ["baidu", "quark"],
    "filter": {"include": ["合集"], "exclude": ["预告"]}
  }'

详细 API 文档见 references/api-reference.md

搜索参数详解

search.py

check_links.py

支持的网盘类型

环境变量

API 地址探测优先级：

1. 命令行 --api 参数
2. 环境变量 NETDISK_API_URL
3. http://localhost:8888（本地默认）

故障排查

Q: 连接被拒绝

docker ps | grep netdisk-search          # 检查容器是否运行
docker logs netdisk-search               # 查看日志
docker restart netdisk-search            # 重启

Q: 搜索结果为空

• 确认关键词是否正确，尝试更简短的词
• 检查网络连接，TG 搜索可能需要代理
• 尝试只搜插件：--src plugin

Q: 链接检测超时

• 检查网络连接
• 使用代理：--proxy socks5://127.0.0.1:1080
• 减少同时检测数量

与其他 Skill 的关系

• 需要快速搜索资源 → 使用 netdisk-search
• 需要构建资源库/生成网站 → 使用 pansou-resource-scraper

最佳实践

1. 关键词优化：使用 2-4 个关键词，避免过于宽泛
2. 类型过滤：明确指定网盘类型可提高搜索速度和精度
3. 缓存利用：默认启用缓存，避免重复请求；需要最新结果时加 --refresh
4. 资源验证：重要资源建议先检测链接有效性再使用
5. 代理配置：国内服务器搜 TG 频道需配置代理，插件搜索一般不需要

文件结构

netdisk-search/
├── SKILL.md                    # 本文件（Skill 主文档）
├── README.md                   # GitHub 项目文档
├── .gitignore
├── scripts/
│   ├── search.py               # 搜索脚本（终端/JSON/Markdown 输出）
│   ├── check_links.py          # 链接有效性检测脚本
│   └── deploy.sh               # Docker 一键部署脚本
├── references/
│   └── api-reference.md        # API 完整参考文档
└── templates/                  # 预留模板目录

相关链接

• 本项目: https://github.com/godzx001-dot/NDS
• 上游项目: https://github.com/fish2018/pansou
• 上游文档: https://github.com/fish2018/pansou#readme
• 问题反馈: https://github.com/godzx001-dot/NDS/issues