Ferramenta Web Fetch (web_fetch)

Este documento descreve a ferramenta web_fetch para o Qwen Code.

Descrição

Use web_fetch para buscar conteúdo de uma URL especificada e processá-lo com um modelo de IA. A ferramenta recebe uma URL e um prompt como entrada, busca o conteúdo da URL, converte o HTML em markdown e processa o conteúdo com o prompt usando um modelo pequeno e rápido.

Argumentos

web_fetch aceita dois argumentos:

• url (string, obrigatório): A URL da qual buscar o conteúdo. Deve ser uma URL válida e completa, iniciando com http:// ou https://.
• prompt (string, obrigatório): O prompt que descreve quais informações você deseja extrair do conteúdo da página.

Como usar web_fetch com o Qwen Code

Para usar web_fetch com o Qwen Code, forneça uma URL e um prompt descrevendo o que você deseja extrair dessa URL. A ferramenta solicitará confirmação antes de buscar a URL. Após a confirmação, ela buscará o conteúdo diretamente e o processará usando um modelo de IA.

A ferramenta converte automaticamente HTML em texto, lida com URLs de blobs do GitHub (convertendo-as em URLs brutas) e atualiza URLs HTTP para HTTPS por questões de segurança.

Uso:

web_fetch(url="https://example.com", prompt="Resuma os principais pontos deste artigo")

Exemplos de web_fetch

Resumir um único artigo:

web_fetch(url="https://example.com/news/latest", prompt="Você pode resumir os principais pontos deste artigo?")

Extrair informações específicas:

web_fetch(url="https://arxiv.org/abs/2401.0001", prompt="Quais são as principais descobertas e a metodologia descritas neste artigo?")

Analisar a documentação do GitHub:

web_fetch(url="https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/README.md", prompt="Quais são as etapas de instalação e os principais recursos?")

Observações importantes

• Processamento de uma única URL: web_fetch processa apenas uma URL por vez. Para analisar várias URLs, faça chamadas separadas para a ferramenta.
• Formato da URL: A ferramenta atualiza automaticamente URLs HTTP para HTTPS e converte URLs de blob do GitHub para o formato bruto (raw), proporcionando melhor acesso ao conteúdo.
• Processamento de conteúdo: A ferramenta busca o conteúdo diretamente e o processa usando um modelo de IA, convertendo HTML para um formato de texto legível.
• Qualidade da saída: A qualidade da saída dependerá da clareza das instruções fornecidas no prompt.
• Ferramentas MCP: Se estiver disponível uma ferramenta de busca na web fornecida pelo MCP (começando com “mcp__”), prefira usá-la, pois pode ter menos restrições.