exa-search

Exa Search スキル

Exa AI 検索 API 用の 5 つの特化スクリプトです。ニューラル検索、コンテンツ抽出、類似ページの検索、引用付きの調査、非同期のプロ向け調査を行います。

前提条件： EXA_API_KEY 環境変数が必要です。キーは https://dashboard.exa.ai で取得できます。

トークン効率の高い検索

Anthropic の動的フィルタリングに着想を得ています。推論の前に必ずフィルタリングします。トークンを約 24% 節約し、精度を約 11% 向上させます。

原則：安価に検索 → フィルタリング → 必要なものだけ抽出 → 推論

推奨：

# Step 1: Search with --no-text (titles/URLs only — cheapest)
python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_search.py "query" -n 20 --no-text

# Step 2: Evaluate titles, pick best 3-5 URLs

# Step 3: Extract only those URLs with bounded content
python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_contents.py URL1 URL2 --highlights --max-chars 3000

非推奨： 50 件の結果を全文検索してから、そのすべてについて推論すること。

まず API レベルのフィルターを使用する（無料のフィルタリング）

結果を確認する前に、API レベルで結果を絞り込みます。

• --must-include "term" — 結果にこの文字列が含まれている必要があります
• --must-exclude "term" — 無関係な結果を除外します
• --domains site1.com site2.com — 信頼できる情報源に限定します
• --category "research paper" — 無関係なコンテンツタイプを除外します
• --after 2025-01-01 / --before — 時間で絞り込みます

全文ではなく要約を使用する

生のコンテンツではなく要点が必要な場合：

# AI-distilled summaries — much smaller than full text
python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_search.py "query" --summary "Key findings" -n 5

RAG ではコンテキストを制限する

# Capped context string — prevents unbounded token usage
python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_search.py "query" --context --context-chars 5000

filter_web_results.py で後処理する

Exa の JSON 出力を Firecrawl のフィルタースクリプトに渡して、さらに絞り込みます。

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_search.py "query" --json | \
  python3 ~/.claude/skills/firecrawl/scripts/filter_web_results.py \
  --fields "title,url,text" --max-chars 3000

コスト階層 — タスクに合わせて選択

種類	レイテンシ	1,000 件あたりのコスト	用途
--instant	<150ms	最安	リアルタイム検索、オートコンプリート
--fast	~500ms	低	簡単な確認、検証
auto (default)	--	中	一般的な検索
--deep	4-12s	$12	包括的な調査
--deep-reasoning	12-50s	$15	最大限の深さと統合

構造化されたディープ検索（Exa Deep）

ディープ検索とディープ推論検索では、outputSchema による構造化 JSON 出力をサポートしています。API は、フィールドごとの根拠となる引用と信頼度スコアを含む解析済みコンテンツを output.content に返します。

簡単な例	用途
... --deep --text-output "Short answer"	簡潔なテキスト回答
... --deep-reasoning --schema-preset company	企業に関する構造化調査
... --deep --output-schema '{"type":"object","properties":{"answer":{"type":"string"}}}'	カスタムスキーマ
... --deep --schema-file ~/schemas/analysis.json	ファイルからスキーマを読み込み

プリセット：company、paper-survey、competitor-analysis、person、news-digest

出力にはフィールドレベルの根拠が含まれます。各フィールドに引用と、[H]高／[M]中／[L]低の信頼度が付与されます。

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利用可能なスクリプト

1. exa_search.py — ニューラルウェブ検索

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_search.py "query" [options]

簡単な例	用途
... exa_search.py "AI frameworks"	基本検索
... exa_search.py "transformers" --category "research paper" -n 20	学術論文
... exa_search.py "query" --deep --additional-queries "alt query"	ディープ検索
... exa_search.py "query" --domains docs.python.org	ドメインで絞り込み
... exa_search.py "query" --after 2025-01-01 --category news	最新ニュース
... exa_search.py "query" --context --context-chars 10000	RAG コンテキスト
... exa_search.py "query" --instant -n 5	150ms 未満の検索
... exa_search.py "Top AI startups" --deep-reasoning --schema-preset company	企業に関する構造化調査
... exa_search.py "Who is CEO of Stripe?" --deep --text-output "Short answer"	簡単な事実確認

カテゴリ： company、research paper、news、pdf、github、personal site、people、financial report

2. exa_contents.py — URL コンテンツ抽出

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_contents.py URL [URL2...] [options]

簡単な例	用途
... exa_contents.py "https://arxiv.org/abs/2307.06435"	論文を抽出
... exa_contents.py URL --summary "Key methods" --highlights	要約付きで抽出
... exa_contents.py URL --livecrawl always	最新のコンテンツ
... exa_contents.py URL --max-chars 5000	長さを制限して抽出

3. exa_similar.py — 類似ページを検索

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_similar.py URL [options]

すぐに使える例	目的
... exa_similar.py "https://stripe.com" --category company --exclude-source	競合他社を検索
... exa_similar.py "https://arxiv.org/abs/..." -n 15	関連論文
... exa_similar.py URL --summary "How different?"	比較の概要

4. exa_research.py — AI を活用した調査

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_research.py "question" [options]

すぐに使える例	目的
... exa_research.py "React vs Vue differences?" --sources	引用付きの調査
... exa_research.py "query" --stream	リアルタイムストリーミング
... exa_research.py "query" --domains docs.python.org	信頼性の高い情報源
... exa_research.py "query" --markdown	引用付きの Markdown
... exa_research.py "query" --answer-only	パイプに適した出力

5. exa_research_async.py — 非同期の Pro 調査

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_research_async.py "question" [options]

すぐに使える例	目的
... exa_research_async.py "Compare AI frameworks" --pro --wait	Pro モデル
... exa_research_async.py "Quick overview" --fast	高速モデル
... exa_research_async.py "query" --schema '{...}'	構造化出力
... exa_research_async.py status r_abc123	ジョブの確認
... exa_research_async.py list	ジョブの一覧表示

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スクリプトの選択ガイド

タスク	最適なスクリプト
フィルター付きのウェブ検索	exa_search.py
研究論文	exa_search.py --category "research paper"
企業・スタートアップの情報	exa_search.py --category company
GitHub リポジトリ・コード	exa_search.py --category github
URL がわかっているコンテンツの抽出	exa_contents.py
競合他社の検索	exa_similar.py --exclude-source
引用付きの簡単な回答	exa_research.py --sources
複雑な構造化調査	exa_research_async.py --pro
リアルタイム検索	exa_search.py --instant
RAG コンテキストの構築	exa_search.py --context
根拠に基づく構造化調査	exa_search.py --deep-reasoning --schema-preset company
事実に関する簡潔な回答	exa_search.py --deep --text-output "Short answer"

Exa と Firecrawl と Claude ネイティブツールの比較

ニーズ	最適なツール	理由
セマンティック検索・ニューラル検索	Exa exa_search.py	AI による関連性判定
研究論文の検索	Exa --category "research paper"	学術インデックス
簡単な調査回答	Exa exa_research.py	引用＋統合
類似ページの検索	Exa exa_similar.py	セマンティック類似性
単一ページ → Markdown	Firecrawl scrape --only-main-content	最もクリーンな出力
サイト全体のクロール	Firecrawl crawl --wait --progress	リンクをたどる
自律的なデータ検索	Firecrawl agent	URL 不要
検索＋スクレイピングを一括実行	Firecrawl search --scrape	1 回の操作
Claude API エージェントの構築	ネイティブ web_search_20260209	組み込みの動的フィルタリング
Twitter/X のコンテンツ	jina URL	動作する唯一のツール

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よくあるワークフロー

トピックの調査

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_research.py "How does RAG work?" --sources --markdown

文献レビュー

# Find papers, then find similar to best hit
python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_search.py "transformer optimization" --category "research paper" -n 20 --summary "Key contributions"
python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_similar.py "https://arxiv.org/abs/1706.03762" --category "research paper" -n 15

ドキュメントの調査

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_search.py "React useEffect cleanup" --domains react.dev developer.mozilla.org --context

RAG コンテキストの構築

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/exa_search.py "Python async patterns" --context --context-chars 15000 --domains docs.python.org

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リファレンスドキュメント

ファイル	内容
references/exa-scripts-reference.md	5 つすべてのスクリプトの全パラメーター、コスト表、MCP の比較、テストスイート

テストスイート

python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/test_exa.py --quick       # Quick validation
python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/test_exa.py               # Full suite
python3 ~/.claude/skills/exa-search/scripts/test_exa.py --endpoint search  # Specific endpoint