• 晚上在B站上刷到一个关于搜索技巧的干货视频，这个视频真的不错，结尾还提到了AI时代的搜索思路
• 之前自己也零碎的探索出了一些搜索技巧，但是没有总结，就没法稳定的加入自己的工作流，持续提高效率
• 受到这个视频的启发，就来总结一下

1. 使用双引号 “”

• 描述：使用双引号进行搜索时，Google 会返回包含你指定的确切短语的结果。
• 例子：
  

这个好像和intext:差不多，目前还没仔细探究

2. 使用减号 -

• 描述：通过在关键词前加上减号，你可以从搜索结果中排除与该关键词相关的内容。
• 例子：如果想了解深度学习，但不想看到关于 CNN（卷积神经网络）的内容，可以尝试搜索 [深度学习 -CNN]
  

3. 使用星号 *

• 描述：星号是一个通配符，代表任意词。这在你不确定搜索短语的完整内容时很有用。
• 例子：如果想了解各种机器学习的算法，但不确定名称，可以搜索 [“机器学习 * 算法”]。
  

4. 使用 OR 或 |

• 描述：允许一次搜索两个或多个关键词。
• 例子：比如想对比卷积神经网络和循环神经网络，可以搜索 [卷积神经网络 OR 循环神经网络]
  

5. 使用 intitle:

• 描述：会返回标题中包含指定关键词的网页。
• 例子：
  

6. 使用 inurl:

• 描述：这将返回 URL 中包含指定关键词的网页。
• 例子
  

7. 使用 filetype:

• 描述：这允许你根据文件类型筛选搜索结果，如 PDF、DOC、PPT 等。
• 例子
  

8. 使用 site:

• 描述：限制搜索结果来自特定的网站或域名。
• 例子：如果你想在 arxiv.org 这个学术站点上查找关于 BERT 的研究，可以输入 [BERT site:arxiv.org]。
  

9. 使用 related:

• 描述：这将返回与指定网站内容相似的其他网站。
• 例子
  

10. 使用 define:

• 描述：这个命令会显示指定词语或短语的定义。
• 例子

互联网上的资料茫茫多，真的有很多搜索技巧可以总结，之后会总结GitHub、StackOverflow，还有perplexity.ai等一众AI工具的使用，还有各种学术搜索技巧