perplexity-search · parcadei — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Подключает поиск Perplexity с моделями sonar для быстрых фактов, глубоких отчётов и цепочек рассуждений в терминале агента.
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill perplexity-search -a claude-codeЧто делает perplexity-search
Скилл выполняет поиск через скрипт scripts/mcp/perplexity_search.py с помощью uv. Внутри задействована линейка моделей sonar от Perplexity: быстрая проверка фактов через флаг --ask, прямой поиск ссылок без синтеза текста с флагом --search, аналитика по источникам через --research (sonar-pro), пошаговый разбор задач с --reason (sonar-reasoning-pro) и детальные отчёты с --deep (sonar-deep-research).
При прямом поиске можно ограничить выдачу по времени параметром --recency со значениями day, week, month или year, отфильтровать сайты через --domains и задать число результатов через --max-results от 1 до 20 (по умолчанию возвращается 10 ссылок).
Для работы скилла обязателен ключ PERPLEXITY_API_KEY в системных переменных или в файле ~/.claude/.env. Без ключа и установленного пакетного менеджера uv скрипт завершится ошибкой.
Какие задачи решает
- найти свежие ссылки с фильтром по дате без участия нейросети
- сопоставить архитектурные решения через цепочку рассуждений
- собрать подробный аналитический отчёт по теме с помощью
sonar-deep-research - получить краткий ответ на вопрос с опорой на поисковую выдачу
Примеры запросов агенту
- Найди последние статьи по OpenTelemetry за месяц через Perplexity
- Сравни FastAPI и Django для микросервисов в режиме глубокого поиска Perplexity
- Помоги выбрать между Neo4j и SQLite для графа до 10k узлов, включи режим reasoning
Как установить perplexity-search
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill perplexity-search -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/perplexity-search/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/perplexity-search/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill perplexity-search -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/perplexity-search/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill perplexity-search -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/perplexity-search/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install parcadei/Continuous-Claude-v3 perplexity-search2Вручную: положить файлы
.github/skills/perplexity-search/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill perplexity-search -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/parcadei/Continuous-Claude-v3 --path .claude/skills/perplexity-searchВручную: положить файлы
.devin/skills/perplexity-search/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill perplexity-search -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора69
Другие версии perplexity-search
Похожие
Рядом в теме «ИИ и ML»
Всё по теме «ИИ и ML» →Вопросы о perplexity-search
Как установить perplexity-search в Claude Code?
Выполните команду npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill perplexity-search -a claude-code.
Что делает perplexity-search?
Скилл даёт агенту доступ к веб-поиску и аналитике через Perplexity API. Он умеет отдавать сырую выдачу ссылок, синтезировать ответы по источникам или запускать глубокие исследования на моделях sonar.
Что нужно для работы perplexity-search?
Требуется добавить ключ PERPLEXITY_API_KEY в переменные среды или в файл ~/.claude/.env. Для выполнения скрипта также понадобится установленный uv.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: perplexity-search
description: AI-powered web search, research, and reasoning via Perplexity
allowed-tools: [Bash, Read]
---
# Perplexity AI Search
Web search with AI-powered answers, deep research, and chain-of-thought reasoning.
## When to Use
- Direct web search for ranked results (no AI synthesis)
- AI-synthesized research with citations
- Chain-of-thought reasoning for complex decisions
- Deep comprehensive research on topics
## Models (2025)
| Model | Purpose |
|-------|---------|
| `sonar` | Lightweight search with grounding |
| `sonar-pro` | Advanced search for complex queries |
| `sonar-reasoning-pro` | Chain of thought reasoning |
| `sonar-deep-research` | Expert-level exhaustive research |
## Usage
### Quick question (AI answer)
```bash
uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py \
--ask "What is the latest version of Python?"
```
### Direct web search (ranked results, no AI)
```bash
uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py \
--search "SQLite graph database patterns" \
--max-results 5 \
--recency week
```
### AI-synthesized research
```bash
uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py \
--research "compare FastAPI vs Django for microservices"
```
### Chain-of-thought reasoning
```bash
uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py \
--reason "should I use Neo4j or SQLite for small graph under 10k nodes?"
```
### Deep comprehensive research
```bash
uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py \
--deep "state of AI agent observability 2025"
```
## Parameters
| Parameter | Description |
|-----------|-------------|
| `--ask` | Quick question with AI answer (sonar) |
| `--search` | Direct web search - ranked results without AI synthesis |
| `--research` | AI-synthesized research (sonar-pro) |
| `--reason` | Chain-of-thought reasoning (sonar-reasoning-pro) |
| `--deep` | Deep comprehensive research (sonar-deep-research) |
### Search-specific options
| Parameter | Description |
|-----------|-------------|
| `--max-results N` | Number of results (1-20, default: 10) |
| `--recency` | Filter: `day`, `week`, `month`, `year` |
| `--domains` | Limit to specific domains |
## Mode Selection Guide
| Need | Use | Why |
|------|-----|-----|
| Quick fact | `--ask` | Fast, lightweight |
| Find sources | `--search` | Raw results, no AI overhead |
| Synthesized answer | `--research` | AI combines multiple sources |
| Complex decision | `--reason` | Chain-of-thought analysis |
| Comprehensive report | `--deep` | Exhaustive multi-source research |
## Examples
```bash
# Find recent sources on a topic
uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py \
--search "OpenTelemetry AI agent tracing" \
--recency month --max-results 5
# Get AI synthesis
uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py \
--research "best practices for AI agent logging 2025"
# Make a decision
uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py \
--reason "microservices vs monolith for startup MVP"
# Deep dive
uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py \
--deep "comprehensive guide to building feedback loops for autonomous agents"
```
## API Key Required
Requires `PERPLEXITY_API_KEY` in environment or `~/.claude/.env`.
© parcadei · MIT · parcadei/Continuous-Claude-v3