Ovaj Skill je previše čvrst, upravo je lansiran i već dobio 2.3K zvezda! Sposobnost pretrage Agenta na maksimumu!
Prošlog meseca, projekat koji se zove AnySearch je samo nedelju dana nakon lansiranja seo na TOP1 Skills.sh hot liste, i do sada, broj zvezda na GitHub-u je već na 2.3K.
Sa ovim trendom rasta, juče sam instalirao ovaj Skill, duboko iskusio, i detaljno proučio njegov dizajn.
Ovaj tekst će vam reći šta je AnySearch zapravo uradio, kako se koristi, kakav je efekat testa.
01. Šta je AnySearch
AnySearch nije pretraživač, nije zamena za Google. To je infrastruktura pretrage, sloj za preuzimanje podataka dizajniran za AI Agente.
Svi koji su koristili funkciju Agenta za povezivanje na internet znaju, trenutni proces pretrage Agenta je ovakav: korisnik postavi pitanje → Agent pozove WebSearch za pretragu ključnih reči → dobije gomilu web linkova → koristi WebFetch da uhvati sadržaj → iz HTML-a izdvoji tekst → sredi za korisnika.
Ovaj lanac ima tri problema: prvo, ne može da dohvati sadržaj duboke mreže.
Drugo, nakon što Agent dobije rezultate pretrage, mora sam da parsira HTML, filtrira oglase, izdvaja telo, ovaj proces mnogo troši token.
AnySwap sam gradi indeks, direktno prodire kroz izvore podataka u 22 vertikalne oblasti kao što su finansije, pravo, akademija, kod, bezbednost, energija, vraća strukturirane Markdown podatke koje Agent može odmah da koristi, bez sekundarnog parsiranja.
Developer samo povezuje jedan AnySearch API i može da pretražuje sve vertikalne oblasti. Za Agenta, to je jedan ulaz za pristup celoj dubokoj mreži.
Izvorno podržava tri načina integracije: Skill, MCP i API. Korisnici Claude Code-a mogu instalirati Skill, korisnici Cursor-a mogu konfigurisati MCP, a ko piše sopstvenu aplikaciju može direktno pozivati API.
02. Instalacija anysearch-skill
Korisnici Claude Code-a neka Agent instalira za vas:
Instaliraj anysearch skill, repo adresa je https://github.com/anysearch-ai/anysearch-skill.Agent će automatski preuzeti Skill fajlove u .claude/skills/ direktorijum, nakon konfiguracije je spreman za upotrebu.
Nakon instalacije idite na anysearch.com, registrujte nalog, u konzoli uzmite API Key, i podesite u konfiguraciju Skill-a.
Još jedna reč, besplatna kvota AnySearch-a je 1000 API poziva dnevno, besplatno za sve pojedinačne developere, ova količina je za svakodnevnu upotrebu sasvim dovoljna.
03. Test opšte pretrage
Prva stvar koju sam uradio nakon instalacije je da napravim uporedni test sa WebSearch.
Moje pitanje je: "Najnovije finansiranje OpenAI-ja 2026, promene API cena, i slepa poređenja Claude Code i Codex u zajednici developera."
Sa tradicionalnom kombinacijom WebSearch + WebFetch, Agent je potrošio oko tri-četiri minuta, pretraživao četiri-pet puta, uhvatio sedam-osam web stranica, i na kraju složio sažetak.
Podaci su ispravni, ali mnogo detalja nedostaje — iznos finansiranja nema detalje investitora, API cene daju samo najnoviju cenu bez istorijata, slepo poređenje našlo samo dva članka.
Zatim sam bacio isto pitanje na Agent sa integrisanim AnySearch-om.
Prvi put sam iskusio šta znači "AI-nativna pretraga".
Agent je za nekoliko desetina sekundi završio preuzimanje, čišćenje i sređivanje, vratio strukturirani Markdown izveštaj. Iznos finansiranja je precizan do svakog investitora, promene API cena su izlistane po vremenskoj liniji, pobednici u slepom testu Claude Code vs Codex na Reddit-u prikazani u tabeli.
Ovde nije teško otkriti, AnySearch nam ne vraća samo detaljne cene različitih modela, već i navodi trend promena u odnosu na prethodne godine, i upoređuje sa konkurentima.
04. Pretraga vertikalnih oblasti
Druga killer funkcija AnySearch-a je pretraga vertikalnih oblasti.
Trenutno podržava 16 vertikalnih oblasti, uključujući code (kod), tech (tehnologija), finance (finansije), academic (akademija), legal (pravo), security (bezbednost), health (medicina), energy (energija) itd. Iza svake oblasti stoje specifični izvori podataka i strategije indeksiranja.
Izabrao sam tri oblasti za test.
Pretraga koda, tražio sam "Claude Code MCP server implementacija GitHub Python", specificirao domain: code.
Rezultat pretrage ima ne samo preporučene projekte na GitHub-u, već i popularne članke na forumima. Možemo tražiti od Agenta i više, na primer da dalje filtrira projekte koji su još uvek aktivno ažurirani u poslednja tri meseca, pisani u Python-u, vezani za MCP itd.
Akademska pretraga, tražio sam "transformer attention mechanism optimization 2025 2026", specificirao domain: academic.
Vratio je listu radova sa arXiv-a i akademskih baza podataka, sa naslovom, autorom, institucijom, linkom i drugim strukturiranim informacijama. Ranije, prilikom tehničkog istraživanja, često ste morali sami da listate arXiv jedan po jedan, sada Agent može direktno da završi prvi krug selekcije za nas.
Finansijska pretraga, tražio sam "NVIDIA 2026 Q1 revenue data center growth", specificirao domain: finance.
Vratio je najnovije kvartalne podatke o prihodima Nvidie, uključujući stopu rasta biznisa data centra, promene bruto marže, year-over-year i quarter-over-quarter stope rasta. Podaci su precizni do konkretnih brojeva, umesto nejasnog "značajnog rasta".
05. Paralelna batch pretraga
AnySearch Skill ima i batch_search alat, podržava istovremeno pokretanje do 5 zahteva za pretragu, paralelno izvršavanje.
Ova funkcija je posebno praktična za scenarije gde je potrebno istovremeno istraživati više tema.
Iskoristio sam je za multidimenzionalno prikupljanje tehničkih obaveštenja. Zadatak: istovremeno istražiti nedavna ažuriranja funkcija četiri AI alata za programiranje: Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf u poslednjih mesec dana.
Agent je sredio sadržaj ažuriranja za sva četiri alata u uporednu tabelu.
Iskreno, paralelna pretraga tehnički nije nikakva inovacija — to je samo konkurentni zahtev, bilo koja backend osoba to može da uradi. Ali AnySearch ju je upakovao kao alat koji Agent može direktno pozvati, i dobro je kombinuje sa pretragom vertikalnih oblasti i sposobnošću strukturiranog izlaza.
06. AnySearch i tradicionalna pretraga
Pričali smo o dosta test iskustava, u ovom odeljku želim iz tehničke perspektive da ozbiljno porazgovaram o suštinskoj razlici između AnySearch-a i tradicionalnih rešenja pretrage.
Tradicionalna Agent pretraga se oslanja na API opštih pretraživača — Google Custom Search, Bing Search API i slično. Ovi API-ji su dizajnirani za ljude, vraćaju listu web stranica. Nakon što Agent dobije listu, mora sam da hvata, parsira, izdvaja, svaki korak može pogrešiti, svaki korak troši token.
Polazna tačka dizajna AnySearch-a je potpuno drugačija.
On nije okrenut ka humanim korisnicima, već ka AI Agentima. Zato je njegov čitav tehnički proces obrnut: prvo razume nameru Agentovog upita, zatim rutira do najpogodnijeg izvora podataka, i konačno vraća strukturirane Markdown podatke. Usput nema HTML parsiranja, nema filtriranja oglasa, nema ometanja nevezanim sadržajem.
Ovo me podseća na jedan veoma zanimljiv fenomen.
Ranije, kada su ljudi diskutovali o Agent sposobnostima, fokus je bio na samom modelu — da li je model dovoljno pametan, da li je zaključivanje dovoljno jako, da li je kontekst dovoljno dug. Ali AnySearch objašnjava jednu stvar: kvalitet sloja pretrage možemo imati veći uticaj na konačne rezultate Agenta nego što mislimo.
Kao pametan čovek zaključan u haotičnoj biblioteci da traži materijale, koliko god pametan bio, mora potrošiti mnogo vremena na listanje polica. Ali ako je sistem indeksa biblioteke dobro urađen, i običan čovek može brzo da nađe šta mu treba. AnySearch radi upravo to — gradi Agentu dobar sistem indeksa.
07. Ekosistem zajednice
AnySearch je zvanično objavio dva projekta open source, jedan je anysearch-skill (Skill plugin), drugi je anysearch-mcp-server (MCP server).
Oba su pod MIT licencom, koristite i menjate kako želite.
Ono što najviše vredi pomenuti je projekat easy_anysearch_skill koji je na GitHubu razvio korisnik po imenu luoqianyi, njegova najveća prednost je bez API Key, koristi mehanizam proxy pool-a za zaobilaženje ograničenja brzine.
Instalacija je takođe jednostavna:
git clone git@github.com:luoqianyi/easy_anysearch_skill.git ~/.claude/skills/easy_anysearch_skillPri upotrebi se pokreće preko uv, ne zahteva ručnu instalaciju Python zavisnosti:
uv run ~/.claude/skills/easy_anysearch_skill/search.py "ključna reč za pretragu"AnySearch je sada takođe prisutan na Skills.sh, ClawHub, Glama, LobeHub i drugim Skill/MCP marketplace-ima. Na Skills.sh je ušao u TOP1, što pokazuje da je stepen prihvatanja od strane developera zaista visok.
ending
Ranije sam mislio da je Agent na internetu samo pretraga web stranica, hvatanje sadržaja, slaganje odgovora, samo prenosnik informacija. Sada otkrivam da nivo dizajna sloja pretrage direktno određuje gde je plafon Agenta.
Dobra infrastruktura pretrage treba da uradi tri stvari: pomogne Agentu da nađe sadržaj koji tradicionalni pretraživač ne može, pomogne Agentu da sa najnižim troškom dobije najčistije podatke, i pomogne developeru da sa jednim interfejsom reši sve izvore podataka.
AnySearch je napravio veliki korak u ova tri pravca.
Ako i vi koristite Claude Code, Codex ili PaiCLI za razvoj, toplo preporučujem da instalirate i probate.
[Dobra infrastruktura nije da vam da još jedan izbor, već da više ne morate da birate.]