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github.com/exa-labs生産性5.2k60 回インストール今日更新
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people-research について

Exaで人物を検索し、氏名、役職、企業、所在地、出典、確認状況を整理するリサーチスキルです。検索方法に加え、結果不足や閲覧制限時のブラウザー利用も定めています。

主な機能

  1. 01人物・プロフィール検索
  2. 02検索クエリのバリエーション
  3. 03カテゴリ別の検索指針
  4. 04制限ページ向けのブラウザーフォールバック
  5. 05結果と出典メモの整理

活用シーン

  1. 01役職や分野から専門家を探す
  2. 02特定人物の経歴を調査する
  3. 03公開プロフィールURLと確認メモを集める

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 people-research

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

詳細

人物調査

ツールの制限(重大)

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(重大)

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の知能を活用して結果を処理します
  • エージェントは要約した出力のみを返します(簡潔なJSONまたは短いMarkdown)
  • 検索量にかかわらず、メインコンテキストはクリーンな状態に保たれます

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ます。

  • ユーザーが「少し」と指定した場合 → 10~20件
  • ユーザーが「網羅的に」と指定した場合 → 50~100件
  • ユーザーが件数を指定した場合 → 指定された件数に合わせます
  • 曖昧な場合は、「プロフィールをいくつ表示しますか?」と尋ねます

クエリのバリエーション

Exaは表現の異なるクエリに対して、異なる結果を返します。網羅性を高めるには:

  • 2~3個のクエリのバリエーションを作成します
  • 並列に実行します
  • 結果を統合し、重複を除去します

カテゴリ

必要に応じて適切なExaのcategoryを使用します。

  • people → LinkedInプロフィール、公開プロフィール(人物の発見に最適)
  • personal site → 個人ブログ、ポートフォリオサイト、紹介ページ
  • news → 報道記事、インタビュー、登壇者プロフィール
  • カテゴリなし(type: "auto") → 一般的なウェブ検索結果、より広範な背景情報

プロフィールを探す場合はcategory: "people"から始め、特定の人物について詳しく調査する際は、他のカテゴリまたはカテゴリなしを使用します。

カテゴリ固有のフィルター制限

category: "people"を使用する場合、以下のパラメーターを指定するとエラーになります。

  • startPublishedDate / endPublishedDate
  • startCrawlDate / endCrawlDate
  • includeText / excludeText
  • excludeDomains
  • includeDomains — LinkedInドメインのみ(例:「linkedin.com」)

カテゴリを指定せずに検索する場合は、すべてのパラメーターを使用できます(ただし、includeText / excludeTextで指定できるのは1項目の配列のみです)。

LinkedIn

Exaで公開LinkedIn情報を検索する場合は、category: "people"を指定し、他のフィルターは使用しません。 認証が必要なLinkedIn情報には、フォールバックとしてClaude in Chromeを使用します。

ブラウザのフォールバック

以下の場合は、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
  • コンテンツに認証が必要な場合
  • 動的ページでJavaScriptが必要な場合

例

人物の発見:役職から人物を探す
web_search_advanced_exa {
  "query": "VP Engineering AI infrastructure",
  "category": "people",
  "numResults": 20,
  "type": "auto"
}
クエリのバリエーションを使用
web_search_advanced_exa {
  "query": "machine learning engineer San Francisco",
  "category": "people",
  "additionalQueries": ["ML engineer SF", "AI engineer Bay Area"],
  "numResults": 25,
  "type": "deep"
}
詳細調査:特定の人物を調べる
web_search_advanced_exa {
  "query": "Dario Amodei Anthropic CEO background",
  "type": "auto",
  "numResults": 15
}
ニュースでの言及
web_search_advanced_exa {
  "query": "Dario Amodei interview",
  "category": "news",
  "numResults": 10,
  "startPublishedDate": "2024-01-01"
}

出力形式

以下を返します。

  1. 検索結果(氏名、役職、会社、所在地が確認できる場合は所在地)
  2. 情報源(プロフィールURL)
  3. 備考(プロフィールの充実度、確認状況)

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