'searxng' 검색 결과

SearXNG로 여러 검색 엔진의 결과를 모으고 엔진, 분류, 기간으로 좁혀 제목과 링크, 짧은 발췌문을 얻습니다. 공개 인스턴스는 API 키 없이 사용합니다.

• 여러 검색 엔진에서 자료를 찾습니다
• 기간을 좁혀 최신 뉴스를 검색합니다
• 평소 검색 도구의 대안으로 사용합니다

Research topics with SearXNG, a metasearch engine that combines results from multiple search engines. Choose relevant search categories, prioritize primary sources, compare conflicting information, and present focused findings with verified source URLs.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

• Research topics with privacy in mind
• Find official documentation and research papers
• Search news, images, and books by category

Search the web, images, news, and videos through a local SearXNG instance that combines results from multiple search engines. Filter by language or time range, and retrieve formatted results or JSON for further processing.

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• Researching a topic across multiple search engines
• Finding images, news, or videos by category
• Filtering searches by language or time range

Deploy a self-hosted SearXNG meta search engine via Docker Compose. Covers settings.yml configuration, engine selection, result proxying, Nginx frontend, persistence, and updates. Use when setting up a private search engine without tracking, aggregating results from multiple providers, running a shared search instance for a team or organisation, or replacing reliance on a single search provider.

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Free meta-search via SearXNG — aggregates results from 70+ search engines. Self-hosted or use a public instance. No API key needed. Falls back automatically when the web search toolset is unavailable.

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Search web articles, news, and public X posts through 9Router. Use a shared request format across search providers, set result counts, and apply filters such as language, country, or domain where supported.

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• Find web articles about a topic
• Search news about a specific subject
• Find public X posts with search operators

当用户需要调研某个 skill 的模型选择最佳实践时使用：分析目标技能的源代码与工作流 → 通过联网搜索（Tavily/SearXNG/DuckDuckGo）收集官方文档与社区经验 → 总结出哪些场景该用什么模型/参数 → 生成 WHICHMODEL 小节插入目标技能的 README.md。

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Set up and run local LLMs with Harbor. Use when the user wants to run models locally, install Harbor, start Open WebUI, llama.cpp, Ollama, vLLM, Docker Model Runner, MLX, or oMLX, pull GGUF or HuggingFace models, add SearXNG web search, Speaches TTS/STT, or Open Terminal code execution, launch Codex/Claude/Grok/OpenCode against a Harbor backend, or troubleshoot GPU, VRAM, and service startup.

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