多查询研究工具，支持LLM结果排序与时效控制。将主题拆解为聚焦查询，预览前列结果。无需API密钥。
Meyhem Deep Researcher. 多点- query 研究工具.
功能概述
Meyhem Deep Researcher. 多点- query 研究工具.是一项面向实际任务的技能，主要用于将一个话是一项围绕特定任务主题设计的实用技能。它会根据用户给出的目标、输入材料和运行环境，组织必要的处理步骤，调用适合的工具或接口，并把执行结果整理成便于检查和继续使用的形式。
核心要点
- 使用时需要先确认任务范围、关键参数、依赖条件与期望输出，再依照技能定义的流程逐步执行，避免遗漏重要信息。
- 该技能适合纳入可重复的自动化工作流，也可用于单次任务处理；
- 完成后应核对结果的完整性、准确性和可用性，并根据实际反馈调整配置、输入或后续步骤。
使用与执行
涉及外部服务、账号权限和敏感数据时。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
Meyhem 深度研究员
多查询研究工具。将一个主题拆解为多个聚焦子查询，通过 api.rhdxm.com 进行搜索，并利用 LLM 对结果进行排序，同时预览排名靠前的结果。
无需 API 密钥，无需注册，无调用频率限制。
为何选择 Meyhem 研究员？
- LLM 排序结果：每个搜索结果均预先由 LLM 评分，评估其与查询的相关性
- 时效性控制：可指定实时（realtime）、每小时（hourly）、每日（daily）或每周（weekly）的时效性要求
- 多查询工作流：将主题自动拆分为多个子查询，分别执行搜索，并预览各查询的 Top 结果
快速开始
python3 researcher.py "transformer attention mechanism" python3 researcher.py "kubernetes networking" -n 3 -q 5 python3 researcher.py "AI regulation 2026" --freshness realtime python3 researcher.py "climate policy updates" --freshness hour --agent my-researcher
快速开始（REST API）
完整 API 文档：https://api.rhdxm.com/docs
curl -s -X POST https://api.rhdxm.com/search
-H 'Content-Type: application/json'
-d '{"query": "YOUR_QUERY", "agent_id": "my-researcher", "max_results": 10, "freshness": "hour"}'
时效性选项：realtime（永不缓存）、hour、day、week；若省略该参数，则默认使用 1 小时缓存策略。
MCP
您还可通过 MCP 地址 https://api.rhdxm.com/mcp/ 接入，实现更丰富的集成能力。
数据透明性
本功能会将您的搜索查询、代理标识符（agent identifier）以及任何手动选定的 URL 发送至 api.rhdxm.com。该功能自身不会访问本地文件、环境变量或凭据；但若您在查询内容或 agent_id 中显式包含敏感信息，则这些内容将被一并传输。请勿发送敏感数据或专有内容。
源代码地址：https://github.com/c5huracan/meyhem
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