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 usando um modelo de IA. A ferramenta recebe uma URL e um prompt como entrada, busca o conteúdo da URL, converte HTML para markdown, e processa o conteúdo com o prompt usando um modelo pequeno e rápido.

Argumentos

web_fetch recebe dois argumentos:

• url (string, obrigatório): A URL da qual buscar o conteúdo. Deve ser uma URL válida e completa começando 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 Qwen Code

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

A ferramenta converte automaticamente HTML para texto, trata URLs do GitHub blob (convertendo-as para URLs raw) e atualiza URLs HTTP para HTTPS por segurança.

Uso:

web_fetch(url="https://example.com", prompt="Summarize the main points of this article")

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 descrita neste paper?")

Analisar 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?")

Notas importantes

• Processamento de URL único: web_fetch processa uma URL por vez. Para analisar múltiplas URLs, faça chamadas separadas para a ferramenta.
• Formato da URL: A ferramenta automaticamente atualiza URLs HTTP para HTTPS e converte URLs do GitHub blob para o formato raw para 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 no prompt.
• Ferramentas MCP: Se uma ferramenta web fetch fornecida pelo MCP estiver disponível (começando com “mcp__”), prefira usar essa ferramenta pois pode ter menos restrições.