exa-search · wanshuiyin — скилл для Claude Code: веб-поиск через Exa с выжимкой
Скилл ищет по всему интернету через Exa: блоги, документацию, новости, компании. К каждому результату прикладывает highlights или полный текст.
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill exa-search -a claude-codeЧто делает exa-search
Скилл вызывает Exa из агента и разбирает запрос на параметры: сколько выдать результатов, какая категория (научная статья, новости, компания, финОтчёт), режим контента (highlights, text, summary, none), фильтры по доменам и датам. Работает не только как поиск: по URL находит похожие страницы, а по списку известных адресов вытягивает содержимое.
Внутри — Python-хелпер exa_search.py с подкомандами search, find-similar и get-contents. Скрипт ищется по цепочке путей: .aris/tools/, tools/, $ARIS_REPO/tools/ и ~/.aris/repo. Не нашёлся — скилл падает с ошибкой и советом перезапустить установщик. Тихого отката на встроенный поиск нет: результаты берутся только из Exa.
До первого запуска нужны две вещи: пакет exa-py (pip install exa-py) и ключ в переменной EXA_API_KEY. Без ключа поиск не пойдёт, поэтому переменную лучше прописать в профиле оболочки. Одна оговорка: если в проекте есть research-wiki/ и запрос вернул научные статьи, скилл дописывает их в вики. Обычные посты и новости туда не попадают.
Какие задачи решает
- найти свежие статьи и документацию по теме за один вызов
- подобрать страницы, похожие на заданный URL
- вытащить текст или summary сразу из результатов поиска
- сузить выдачу до конкретных доменов и дат
- собрать подборку новостей по категории
Примеры запросов агенту
- Найди через exa-search материалы про RAG-пайплайны, максимум 5 результатов
/exa-search"diffusion models" — category: research paper- Найди страницы, похожие на
https://arxiv.org/abs/2301.07041
Как установить exa-search
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill exa-search -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/exa-search/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/exa-search/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill exa-search -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/exa-search/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill exa-search -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/exa-search/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep exa-search2Вручную: положить файлы
.github/skills/exa-search/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill exa-search -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --path skills/exa-searchВручную: положить файлы
.devin/skills/exa-search/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill exa-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
Вопросы о exa-search
Как установить exa-search в Claude Code?
Выполните npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill exa-search -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/exa-search/SKILL.md.
Что делает exa-search?
Ищет в вебе через Exa и возвращает таблицу с заголовками, ссылками, датами и выжимкой из страниц. Умеет искать похожие страницы и доставать контент по известным URL.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Установленный пакет exa-py и переменная окружения EXA_API_KEY с ключом Exa. Ещё нужен файл exa_search.py, который ищется в .aris/tools/, tools/ или в репозитории по $ARIS_REPO.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: exa-search
description: AI-powered web search via Exa with content extraction. Use when user says "exa search", "web search with content", "find similar pages", or needs broad web results beyond academic databases (arXiv, Semantic Scholar).
argument-hint: "[search-query-or-url]"
allowed-tools: Bash(*), Read, Write
---
# Exa AI-Powered Web Search
Search query: $ARGUMENTS
## Role & Positioning
Exa is the **broad web search** source with built-in content extraction:
| Skill | Best for |
|------|----------|
| `/arxiv` | Direct preprint search and PDF download |
| `/semantic-scholar` | Published venue papers (IEEE, ACM, Springer), citation counts |
| `/deepxiv` | Layered reading: search, brief, section map, section reads |
| `/exa-search` | Broad web search: blogs, docs, news, companies, research papers — with content extraction |
Use Exa when you need results beyond academic databases, or when you want content (highlights, full text, summaries) extracted alongside search results.
## Constants
- **EXA_FETCHER** — canonical name `exa_search.py`, resolved per
[`shared-references/integration-contract.md`](../shared-references/integration-contract.md) §2
(Policy D1 — standalone `/exa-search` has no documented fallback,
so unresolved helper terminates with an explicit error).
- **MAX_RESULTS = 10** — Default number of results to return.
> Overrides (append to arguments):
> - `/exa-search "RAG pipelines" — max: 5` — top 5 results
> - `/exa-search "diffusion models" — category: research paper` — research papers only
> - `/exa-search "startup funding" — category: news, start date: 2025-01-01` — recent news
> - `/exa-search "transformer" — content: text, max chars: 8000` — full text mode
> - `/exa-search "transformer" — content: summary` — LLM-generated summaries
> - `/exa-search "transformer" — domains: arxiv.org,huggingface.co` — domain filter
> - `/exa-search "https://arxiv.org/abs/2301.07041" — similar` — find similar pages
## Setup
Exa requires the `exa-py` SDK and an API key:
```bash
pip install exa-py
```
Set your API key:
```bash
export EXA_API_KEY=your-key-here
```
Get a key from [exa.ai](https://exa.ai).
## Workflow
### Step 1: Parse Arguments
Parse `$ARGUMENTS` for:
- **query**: The search query (required) or a URL (for `find-similar` mode)
- **similar**: If present, use `find-similar` mode instead of search
- **max**: Override MAX_RESULTS
- **category**: `research paper`, `news`, `company`, `personal site`, `financial report`, `people`
- **content**: `highlights` (default), `text`, `summary`, `none`
- **max chars**: Max characters for content extraction
- **type**: Search type — `auto` (default), `neural`, `fast`, `instant`
- **domains**: Comma-separated include domains
- **exclude domains**: Comma-separated exclude domains
- **include text**: Phrase that must appear in results
- **exclude text**: Phrase to exclude from results
- **start date**: ISO 8601 date — only results after this
- **end date**: ISO 8601 date — only results before this
- **location**: Two-letter ISO country code
### Step 2: Locate Script
Resolve `$EXA_FETCHER` via the canonical strict-safe chain (see
[`shared-references/integration-contract.md`](../shared-references/integration-contract.md) §2).
Policy D1 cascade: there is no native inline fallback for Exa
(retrieval requires the `exa-py` SDK + API key, which lives in the
fetcher), so unresolved helper means the SKILL cannot produce its
primary output — fail with explicit remediation.
```bash
cd "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)" || exit 1
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f .aris/installed-skills.txt ]; then
ARIS_REPO=$(awk -F'\t' '$1=="repo_root"{print $2; exit}' .aris/installed-skills.txt 2>/dev/null) || true
fi
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f "$HOME/.aris/repo" ]; then
ARIS_REPO=$(cat "$HOME/.aris/repo" 2>/dev/null) || true
fi
EXA_FETCHER=".aris/tools/exa_search.py"
[ -f "$EXA_FETCHER" ] || EXA_FETCHER="tools/exa_search.py"
[ -f "$EXA_FETCHER" ] || { [ -n "${ARIS_REPO:-}" ] && EXA_FETCHER="$ARIS_REPO/tools/exa_search.py"; }
[ -f "$EXA_FETCHER" ] || {
echo "ERROR: exa_search.py not resolved at .aris/tools/, tools/, \$ARIS_REPO/tools/, or via ~/.aris/repo." >&2
echo " Fix: rerun bash tools/install_aris.sh or smart_update.sh (refreshes ~/.aris/repo), export ARIS_REPO, or copy the helper to tools/." >&2
echo " Also ensure 'exa-py' is installed: pip install exa-py" >&2
exit 1
}
```
### Step 3: Execute Search
**Standard search:**
```bash
python3 "$EXA_FETCHER" search "QUERY" --max 10 --content highlights
```
**With filters:**
```bash
python3 "$EXA_FETCHER" search "QUERY" --max 10 \
--category "research paper" \
--start-date 2025-01-01 \
--content text --max-chars 8000
```
**Find similar pages:**
```bash
python3 "$EXA_FETCHER" find-similar "URL" --max 5 --content highlights
```
**Get content for known URLs:**
```bash
python3 "$EXA_FETCHER" get-contents "URL1" "URL2" --content text
```
### Step 4: Present Results
Format results as a structured table:
```
| # | Title | Authors | Venue/Publisher | URL | Date | Key Content |
|---|-------|---------|-----------------|-----|------|-------------|
```
For each result:
- Show title and URL
- Show published date if available
- Show highlights, text excerpt, or summary depending on content mode
- Flag particularly relevant results
- **For `category: "research paper"` hits only** — also record authors
(from Exa's `author`/`authors` fields, or fallback: parse from the
result snippet) and venue/publisher (from `publisher`, `source`, or
the domain hosting the paper). These are needed by Step 6's wiki
hook; if either is unavailable for a given hit, skip wiki ingest
for that one hit and log a note.
### Step 5: Offer Follow-up
After presenting results, suggest:
- **Deepen**: "I can fetch full text for any of these results"
- **Find similar**: "I can find pages similar to any result"
- **Narrow**: "I can re-search with domain/date/text filters"
### Step 6: Update Research Wiki (if active, research-paper results only)
**Required when `research-wiki/` exists AND the search returned
results of `category: "research paper"`**; skip silently otherwise.
General web results (blog posts, docs, news) are **not** ingested —
the wiki is for papers only.
When the predicates hold, resolve `$WIKI_SCRIPT` per the canonical
chain at
[`shared-references/wiki-helper-resolution.md`](../shared-references/wiki-helper-resolution.md)
(Variant B — warn-and-skip). For each research paper hit, try to
recover an arXiv ID from the URL (`arxiv.org/abs/<id>`); if present,
use `--arxiv-id`. Otherwise fall back to manual metadata:
```bash
if [ -d research-wiki/ ] and query category was "research paper":
cd "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)" || exit 1
ARIS_REPO="${ARIS_REPO:-$(awk -F'\t' '$1=="repo_root"{print $2; exit}' .aris/installed-skills.txt 2>/dev/null)}"
if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f "$HOME/.aris/repo" ]; then
ARIS_REPO=$(cat "$HOME/.aris/repo" 2>/dev/null) || true
fi
WIKI_SCRIPT=".aris/tools/research_wiki.py"
[ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || WIKI_SCRIPT="tools/research_wiki.py"
[ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || { [ -n "${ARIS_REPO:-}" ] && WIKI_SCRIPT="$ARIS_REPO/tools/research_wiki.py"; }
[ -f "$WIKI_SCRIPT" ] || {
echo "WARN: research_wiki.py not found; exa-search results delivered, wiki ingest skipped. Fix: bash tools/install_aris.sh or smart_update.sh (refreshes ~/.aris/repo), export ARIS_REPO, or cp <ARIS-repo>/tools/research_wiki.py tools/." >&2
WIKI_SCRIPT=""
}
[ -n "$WIKI_SCRIPT" ] && for each research-paper hit in results:
if URL matches arxiv.org/abs/<id>:
python3 "$WIKI_SCRIPT" ingest_paper research-wiki/ \
--arxiv-id "<id>"
else:
python3 "$WIKI_SCRIPT" ingest_paper research-wiki/ \
--title "<title>" --authors "<authors joined by , >" \
--year <year> --venue "<venue or publisher>"
```
The helper handles slug / dedup / page / index / log — **do not
handwrite `papers/<slug>.md`**. See
[`shared-references/integration-contract.md`](../shared-references/integration-contract.md).
## Key Rules
- Always check that `EXA_API_KEY` is set before searching
- Default to `highlights` content mode for a good balance of speed and context
- Use `category: "research paper"` when the user is clearly looking for academic content
- Use `text` content mode when the user needs full page content
- Combine with `/arxiv` or `/semantic-scholar` for comprehensive literature coverage
© wanshuiyin · MIT · wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
Похожие скиллы
Всё по теме «ИИ и ML» →Сначала — exa-search от других авторов.