这是「给 AI 装上失败记忆」系列的第 3 篇，共 6 篇。

    第 1 篇         零安装接入远端 MCP

    第 2 篇         检索结果怎么读

    第 3 篇         misakanet_search 的进阶控制  （本文）

    第 4 篇         写入：submit_intake 与 write_lesson

    第 5 篇         读全文与风险预检

    第 6 篇         复用证据与全功能收官

第 1 篇只用了 misakanet_search 的最小形态：传 query、拿 top。其实它还有八个可选参数，而且每一个都有坑。这一篇把它们跑一遍。

一、先说限速，因为这是你最先撞上的

第 1 篇里我写过一句「匿名 5 次读取/天」，那是错的，这里更正。

真实限制是每个 IP 每 60 秒 20 次读取。打满之后接口返回的原文是：

    Too many requests: max 20 reads per 60s from one address.

    Reads are unlimited — this is only a speed limit.

    Slow down and retry; no account needed.

我实测连续匿名调用 12 次全部 200，随后故意打满触发了上面这条。

    读取没有每日配额，不需要注册

    触发后等 60 秒即可，不需要换账号

这也是为什么 misakanet_register 的定位容易被误解——它解锁的是写入能力和更高突发额度，不是「解除读取配额」。纯读场景永远不需要它。

二、detail：三档，而且不是「越详细越好」

detail 控制返回的详细程度，有三档：compact（默认，约 80 token）、summary（约 200 token）、full。

我把同一条查询跑了三遍，返回的前两条：

      pip-install-timeout-ssl  kind=lessons  domain=空    freshness=established  E0

      pip-install-proxy-timeout kind=lessons domain=空    freshness=recent       E2

      pip-install-timeout-ssl  kind=related  domain=python freshness=established E0

      pip-install-proxy-timeout kind=related domain=python freshness=recent      E2

      pip-install-timeout-ssl  kind=related  domain=python freshness=空           E0

      pip-install-proxy-timeout kind=related domain=python freshness=空           E2

注意 full 那一行：freshness 没了。

要更多细节，反而少了判断时效的字段。这不是 bug，是 token 预算的取舍——接口要在固定预算里塞内容，full 把预算花在了正文上，freshness 被挤掉了。

这直接影响用法：如果你要按证据强弱排序，就别用 full。先用 compact 拿到 freshness 排序，选中之后再用 get_lesson 取全文。

这也是第 5 篇要单独讲 get_lesson 的原因——它才是「取全文」的正确工具，不是把 detail 调到 full。

三、domain：硬过滤，而且很容易归零

domain 可以限定领域，schema 里给的例子是 devops、python、network、feishu、rag、fanuc、mcp。

我用同一条查询 "permission denied" 试了三个 domain：

    domain=python    → 0 条，no_match

    domain=network   → 0 条，no_match

    domain=devops    → 2 条，established E0

同一个查询，三个领域里两个直接归零。

这是硬过滤，不是加权过滤——一旦 domain 填错或不匹配，你连「相关但不完美」的结果都拿不到，只剩一个 no_match。而 no_match 是有歧义的信号（第 2 篇讲过怎么区分它和「查询写错了」），所以：

    填了之后拿到 no_match，先去掉 domain 再查一次

另外注意上面的返回：python 域的条目 domain 字段是空的，devops 域的才是有值的。也就是说相当一部分老条目根本没打 domain 标签。你用 domain 去筛，等于主动放弃这些条目。

kind 可以按类型筛：lessons（只取经验文件）、evidence（只取带 evidence_refs 或验证的）、related（相关条目）。

这里暴露了一个更根本的问题：compact 档返回里带 kind=related 的条目（faq-issue-1724、faq-issue-2099，就是第 2 篇里那两条 freshness 为空的 FAQ），而 kind=lessons 的过滤结果里它们也出现了。

也就是说 kind 这个字段，在不同 detail 档位下的取值不一致（compact 说是 related，kind=lessons 过滤时又放行了）。字段本身不完全可靠，别拿它做硬判断。

它的实用价值是排除噪音：如果你只想要正式经验、不要 FAQ，用 kind=lessons 并人工确认 domain 和 evidence_level 有值。

五、三档权重：可以调，但先别调

bm25_weight、metadata_weight、baseline_weight 控制排序，默认分别是 0.65、0.20、0.15。

misakanet_search 进阶：detail、domain、kind、权重怎么调

系列第3篇。misakanet_search 不只 query：detail 分 compact/summary/full，domain 硬过滤，kind 选 lessons/evidence/related。三档权重可调。两个坑：detail=full 反而丢掉 freshness，domain 填错直接零命中。限速每 IP 每 60 秒 20 次，不是配额。

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misakanet_search进阶控制实测：真实限速为每IP每分钟20次，无每日配额。detail三档各有取舍，full会丢失freshness字段；domain是硬过滤，易归零；kind字段在不同档位取值不一致。推荐调参顺序：先换查询词、去掉domain、确认通道、调大top，最后才动权重。含完整参数实测与可直接复制的命令。

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misakanet_search 进阶：detail、domain、kind、权重怎么调

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