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company-research

company-research

github.com/exa-labsマーケティング・グロース5.2k93 回インストール2 日前に更新
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company-research について

company-researchは、Exa検索で企業を調査するためのスキルです。クエリの使い分け、結果の統合、カテゴリやフィルターの選択、結果・出典・不確実性の形式を定めています。

主な機能

  1. 01Exaでの企業発見
  2. 02クエリの使い分けと重複排除
  3. 03カテゴリ別の検索指針
  4. 04検索フィルターの指針
  5. 05結果と出典の構造化

活用シーン

  1. 01市場内の企業を探す
  2. 02特定企業を調査する
  3. 03企業ニュースや公開プロフィールを探す

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/exa-labs/exa-mcp-server --skill company-research

インストール後、Claude Code で/company-researchを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

企業調査

ツールの制限(重要)

web_search_advanced_exa のみを使用してください。web_search_exa やその他の Exa ツールは使用しないでください。

トークンの分離(重要)

メインコンテキストで Exa 検索を実行しないでください。必ず Task エージェントを起動してください。

  • エージェントが内部で Exa 検索を実行します
  • エージェントが LLM の知能を使って結果を処理します
  • エージェントは要点を絞った出力(コンパクトな JSON または簡潔な Markdown)のみを返します
  • 検索量にかかわらず、メインコンテキストはクリーンに保たれます

動的な調整

numResults をハードコードしないでください。ユーザーの意図に合わせて調整してください。

  • ユーザーが「いくつか」と言った場合 → 10~20
  • ユーザーが「網羅的」と言った場合 → 50~100
  • ユーザーが数を指定した場合 → 指定された数に合わせます
  • 曖昧な場合は、「企業はいくつご希望ですか?」と尋ねてください

クエリのバリエーション

Exa は表現が異なると別の結果を返します。網羅性を高めるには、以下を行います。

  • クエリのバリエーションを2~3個作成します
  • 並列で実行します
  • 結果を統合して重複を除外します

カテゴリ

必要に応じて適切な Exa の category を使用してください。

  • company → ホームページ、豊富なメタデータ(従業員数、所在地、資金調達、売上高)
  • news → 報道、発表
  • people → LinkedIn プロフィール(公開データ)
  • カテゴリなし(type: "auto")→ 一般的なウェブ検索結果、詳細な調査、幅広い背景情報

企業を探すときは category: "company" から始め、その後、さらに詳しく調査するために他のカテゴリまたはカテゴリなしを使用してください。

カテゴリ固有のフィルター制限

category: "company" を使用する場合、次のパラメーターを指定すると400エラーが発生します。

  • includeDomains / excludeDomains
  • startPublishedDate / endPublishedDate
  • startCrawlDate / endCrawlDate

カテゴリなし(または news)で検索する場合は、ドメインフィルターと日付フィルターを問題なく使用できます。

全カテゴリ共通の制限: includeText と excludeText でサポートされるのは単一要素の配列のみです。複数要素の配列を指定すると、すべてのカテゴリで400エラーが発生します。

LinkedIn

Exa 経由で公開 LinkedIn を検索する場合:category: "people" を指定し、他のフィルターは使用しないでください。 認証が必要な LinkedIn → Claude in Chrome のブラウザーフォールバックを使用してください。

ブラウザーフォールバック

次の場合は、Claude in Chrome に自動的にフォールバックします。

  • Exa の検索結果が不十分な場合
  • コンテンツにアクセスするために認証が必要な場合
  • 動的ページで JavaScript が必要な場合

例

発見:特定の分野の企業を探す
web_search_advanced_exa {
  "query": "AI infrastructure startups San Francisco",
  "category": "company",
  "numResults": 20,
  "type": "auto"
}
詳細調査:特定の企業を調査する
web_search_advanced_exa {
  "query": "Anthropic funding rounds valuation 2024",
  "type": "deep",
  "numResults": 10,
  "includeDomains": ["techcrunch.com", "crunchbase.com", "bloomberg.com"]
}
ニュース報道
web_search_advanced_exa {
  "query": "Anthropic AI safety",
  "category": "news",
  "numResults": 15,
  "startPublishedDate": "2024-01-01"
}
LinkedIn プロフィール
web_search_advanced_exa {
  "query": "VP Engineering AI infrastructure",
  "category": "people",
  "numResults": 20
}

出力形式

以下を返してください。

  1. 結果(構造化リスト。1行につき1社)
  2. ソース(URL。各ソースの関連性を1行で記載)
  3. 注記(不確実性や矛盾)

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