exa-search

Exa Web Toolkit

Exa を利用したウェブ検索と URL 抽出による、ウェブを活用したリサーチタスク向けのスキルです。Exa のインデックスは、高品質なキーワード検索とセマンティック検索を組み合わせており、科学、技術、概念に関するクエリに適しています。

ルーティング — 適切な機能を選択する

ユーザーのリクエストを読み、以下の機能に当てはめてください。コマンドを実行する前に、対応するリファレンスファイルを読んで詳細な手順を確認してください。

ユーザーの要望	機能	場所
何かを調べる、トピックをリサーチする、最新情報を探す	ウェブ検索	references/web-search.md
特定の URL（ウェブページ、記事、PDF）のコンテンツを取得する	ウェブ抽出	references/web-extract.md
インストールまたは認証を行う	セットアップ	以下

判断ガイド

• トピックの検索、リサーチに関する質問、「X とは何ですか？」というクエリでは、ウェブ検索をデフォルトで使用してください。トピックが科学または技術に関する場合は、学術情報源が優先されるよう --category "research paper" を指定するか、学術系の --include-domains 許可リストを指定してください。2 段階で行う学術検索の方法については、references/web-search.md を参照してください。
• ユーザーが URL を提示した場合や、特定のページを読んだり取得したりするよう求めた場合は、ウェブ抽出を使用してください。複数の URL を一度に抽出する場合や、学術論文の PDF を扱う場合は、組み込みの WebFetch よりこちらを優先してください。

学術情報源の優先順位

技術または科学に関するクエリでは、学術・科学情報源を優先してください。

• ブログ記事やニュース記事より、査読付き学術誌の論文や学会の議事録を優先する
• 査読済みの論文がない場合は、プレプリント（arXiv、bioRxiv、medRxiv）を優先する
• 商用サイトより、機関や政府の情報源（NIH、WHO、NASA、NIST）を優先する
• 二次的な要約より、一次研究を優先する

Exa で学術コンテンツを優先させる方法は 2 つあります。

1. --category "research paper" を指定すると、学術情報源が優先されます。
2. 学術系の許可リスト（arxiv.org、nature.com、pubmed.ncbi.nlm.nih.gov など）を --include-domains で指定すると、検索対象のドメインが制限されます。

学術情報に厳密に絞り込むには、両方を組み合わせてください。詳しいパターンについては、references/web-search.md を参照してください。

学術情報源を引用する際は、標準的な引用形式に加え、入手可能であれば著者名と発行年（例：Smith et al., 2025）を記載してください。DOI がある場合は、DOI のリンクを優先してください。

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セットアップ

このスキルでは exa-py Python SDK を使用します。scripts/ 内のスクリプトは PEP 723 のインラインメタデータで依存関係を宣言しているため、個別にインストールせず uv run で直接実行できます。

uv run --with exa-py python "$SKILL_PATH/scripts/exa_search.py" --help

継続的に使用するためにインストールする場合は、以下を実行してください。

uv pip install "exa-py>=1.14.0"

認証

すべてのコマンドは、EXA_API_KEY 環境変数から API キーを読み取ります。Exa API キーは dashboard.exa.ai/api-keys で取得してください。

まず、プロジェクトのルートに .env ファイルがあり、EXA_API_KEY が含まれているか確認してください。含まれている場合は、読み込みます。

dotenv -f .env run -- uv run --with exa-py python "$SKILL_PATH/scripts/exa_search.py" "your query"

dotenv が利用できない場合は、インストールしてください：uv pip install python-dotenv[cli]。

.env がない場合は、セッション用にキーをエクスポートします。

export EXA_API_KEY="your-key"

--help を付けて任意のスクリプトを実行し、確認してください。キーが設定されていれば正常に終了します。認証チェックは実際のクエリを実行したときにのみ行われます。

トラッキングヘッダー

このスキルの各スクリプトは、x-exa-integration リクエストヘッダーを kalarislabs--research-agent-skills に設定し、research-agent-skills プロジェクトからの利用状況を Exa がこのインテグレーションに関連付けられるようにしています。スクリプトを変更して使用する場合も、このヘッダーを削除したり、名前を変更したりしないでください。

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このスキルのファイル

• SKILL.md — このファイル（ルーティングとセットアップ）
• references/web-search.md — 学術検索の方法を含む、ウェブ検索の詳細なリファレンス
• references/web-extract.md — URL コンテンツ抽出のリファレンス
• scripts/exa_search.py — client.search_and_contents を使用する CLI ラッパー
• scripts/exa_extract.py — client.get_contents を使用する CLI ラッパー

エージェントの作業手順

1. 環境を確認します。 調査の質問、データベース、期間、採用基準を確認します。
2. 入力を明確にします。 データまたはユーザーから、形式、識別子、パラメーターを確認します。結果に影響する値を推測せず、質問してください。
3. まず小規模に実行します。 1つのデータベースで検索範囲を絞って実行し、結果が関連性のあるものか確認します。
4. 上記の手順と参考資料を使用して、タスク全体を実行します。
5. 結果を検証します。 すべての参考文献が、解決可能な識別子を持つ実在のレコードから取得されていることを確認します。件数と検索文字列を記録します。
6. 報告します。 実行した内容（バージョン、コマンド、パラメーター）、確認した内容、未解決の点を明記します。

このような場合	対応
API によるリクエスト制限がかかった場合やエラーが返された場合	待機して再試行する、バッチサイズを小さくする、またはデータベースを切り替え、取得できなかった内容を報告します。
インストール済みバージョンに、手順で指定された関数、フラグ、エンドポイントがない場合	インストール済みバージョンのドキュメント（help()、--help、公式ドキュメント）を確認して対応し、ユーザーに伝えます。API を捏造してはいけません。
必須の入力、識別子、パラメーターが曖昧な場合	ユーザーに確認するか、実行前に前提を明示します。

誠実性に関するルール

• 結果、パラメーター、識別子、引用、統計情報を捏造してはいけません。実行または検証できない場合は、その旨を明確に伝えます。
• 取得していない論文を要約してはいけません。記憶を頼りに引用してはいけません。
• ここに記載されたバージョン固有の情報は古くなっている可能性があるものとして扱い、インストール済みバージョンの公式ドキュメントで確認します。
• 費用が発生する操作、共有 GPU やクラウドの利用枠を消費する操作、個人データや患者データに触れる操作、取り消せない操作を行う前に、必ず確認します。

関連スキル

• parallel-web：ウェブ検索、URL と PDF の抽出、詳細な調査レポート、構造化データの補完など、ウェブ関連のワークフローで parallel-cli ツールを実行します。
• research-lookup：科学論文または調査概要に必要な、最新の学術的根拠をまとめます。
• open-notebook：AI を活用した調査と文書分析を行う、Google NotebookLM に代わるセルフホスト可能なオープンソースのツールです。