TinySearch v0.2.0: Легковесный веб-поиск для локальных LLM теперь на базе SearXNG
TinySearch v0.2.0 — это легковесный открытый веб-поисковый инструмент на базе MCP/FastAPI для небольших локальных LLM. Он ищет в интернете, сканирует несколько страниц, выделяет/ранжирует полезные части и выводит компактный блок контекста размером до 8 тыс. токенов — больше не нужно сбрасывать 30 тыс. токенов мусора в промпты агентов.
Ключевые изменения в v0.2.0
- SearXNG теперь используется по умолчанию (заменил DuckDuckGo)
- Вы можете указать TinySearch свой собственный экземпляр SearXNG
- Больше гибкости и меньшая зависимость от одного провайдера
- Вывод по-прежнему ограничен 8 тыс. токенов, оптимизирован для LLM-агентов
В последние недели DuckDuckGo всё чаще начал вводить лимиты и CAPTCHA. Для инструмента MCP, от которого зависят агенты, это было неприемлемо. SearXNG добавляет небольшую задержку — запросы теперь занимают около 10-15 секунд, — но автор считает, что это стоит удобства.
Для кого это
Разработчиков, использующих небольшие локальные модели с Cline, Roo, OpenCode, MCP-агентами или любой настройкой, где важен бюджет контекста. Автор ежедневно использует TinySearch с Qwen3.5-9B для вопросов о версиях библиотек, вызовах функций и особенностях API Azure/GCP.
Репозиторий: github.com/MarcellM01/TinySearch
📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Использование pre-commit для повышения качества и безопасности кода, созданного с помощью ИИ.
Разработчик делится своей конфигурацией pre-commit для проектов на Go и Java, используя инструменты вроде golangci-lint, govulncheck и checkov для выявления уязвимостей и проблем с качеством в коде, сгенерированном ИИ, перед коммитом.
Навык OpenClaw 'Советы в ожидании' показывает обучающие подсказки во время ожидания ответа ИИ.
Навык 'Waiting Tips' для OpenClaw отправляет случайную обучающую подсказку сразу после отправки пользователем сообщения, заполняя 5-10 секунд ожидания ответа ИИ полезным контентом. Он включает 75 двуязычных подсказок в пяти категориях и работает на нескольких платформах для обмена сообщениями.
Открытое хранилище в формате markdown обеспечивает Клоду постоянную память между сеансами.
Мой Портативный Мозг — это структура хранилища в формате markdown с уровнем выполнения агента, который предоставляет Claude постоянный контекст о личности, проектах, целях, CRM и еженедельных планах. Он работает нативно с Claude Code и Claude Cowork, использует простые файлы markdown и запускает фоновые скрипты каждую ночь для поддержания актуальности контекста.
Исправление потери памяти в OpenClaw с помощью плагина Mem0
Агенты OpenClaw испытывают потерю памяти из-за сжатия контекста, которое перезаписывает файлы, такие как MEMORY.md. Плагин Mem0 решает эту проблему, вынося память за пределы окна контекста с функциями авто-вспоминания и авто-захвата.