exa-search

Exa AI 驱动的网页搜索

搜索查询：$ARGUMENTS

角色与定位

Exa 是带有内置内容提取功能的广泛网页搜索来源：

技能	最适用场景
/arxiv	直接搜索预印本并下载 PDF
/semantic-scholar	已发表的会议论文（IEEE、ACM、Springer）、引用次数
/deepxiv	分层阅读：搜索、简介、章节地图、章节阅读
/exa-search	广泛的网页搜索：博客、文档、新闻、公司、研究论文——并提取内容

当你需要搜索学术数据库之外的结果，或希望在搜索结果中一并提取内容（重点摘要、全文、摘要）时，请使用 Exa。

常量

• EXA_FETCHER — 标准名称为 exa_search.py，解析方式遵循 shared-references/integration-contract.md §2 （Policy D1 — 独立的 /exa-search 没有已记录的回退方案， 因此若辅助脚本无法解析，则以明确错误终止）。
• MAX_RESULTS = 10 — 默认返回结果数。

覆盖选项（追加到参数中）：

• /exa-search "RAG pipelines" — max: 5 — 返回前 5 个结果
• /exa-search "diffusion models" — category: research paper — 仅限研究论文
• /exa-search "startup funding" — category: news, start date: 2025-01-01 — 最新新闻
• /exa-search "transformer" — content: text, max chars: 8000 — 全文模式
• /exa-search "transformer" — content: summary — LLM 生成的摘要
• /exa-search "transformer" — domains: arxiv.org,huggingface.co — 域名筛选
• /exa-search "https://arxiv.org/abs/2301.07041" — similar — 查找相似页面

设置

Exa 需要 exa-py SDK 和 API 密钥：

pip install exa-py

设置你的 API 密钥：

export EXA_API_KEY=your-key-here

在 exa.ai 获取密钥。

工作流

步骤 1：解析参数

解析 $ARGUMENTS，提取：

• query：搜索查询（必填）或 URL（用于 find-similar 模式）
• similar：如果存在，则使用 find-similar 模式，而不是搜索
• max：覆盖 MAX_RESULTS
• category：research paper、news、company、personal site、financial report、people
• content：highlights（默认）、text、summary、none
• max chars：内容提取的最大字符数
• type：搜索类型——auto（默认）、neural、fast、instant
• domains：以逗号分隔的包含域名列表
• exclude domains：以逗号分隔的排除域名列表
• include text：必须出现在结果中的短语
• exclude text：要从结果中排除的短语
• start date：ISO 8601 日期——仅返回此日期之后的结果
• end date：ISO 8601 日期——仅返回此日期之前的结果
• location：两位字母的 ISO 国家代码

步骤 2：定位脚本

通过标准的严格安全链解析 $EXA_FETCHER（参见 shared-references/integration-contract.md §2）。 Policy D1 级联：Exa 没有原生内联回退方案 （检索需要 exa-py SDK 和 API 密钥，这些由 fetcher 提供）， 因此，如果无法解析辅助脚本，SKILL 就无法生成其 主要输出——应明确说明解决方法后失败。

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
}

步骤 3：执行搜索

标准搜索：

python3 "$EXA_FETCHER" search "QUERY" --max 10 --content highlights

带筛选条件：

python3 "$EXA_FETCHER" search "QUERY" --max 10 \
  --category "research paper" \
  --start-date 2025-01-01 \
  --content text --max-chars 8000

查找相似页面：

python3 "$EXA_FETCHER" find-similar "URL" --max 5 --content highlights

获取已知 URL 的内容：

python3 "$EXA_FETCHER" get-contents "URL1" "URL2" --content text

步骤 4：呈现结果

将结果格式化为结构化表格：

| # | Title | Authors | Venue/Publisher | URL | Date | Key Content |
|---|-------|---------|-----------------|-----|------|-------------|

对于每条结果：

• 显示标题和 URL
• 如有，显示发布日期
• 根据内容模式显示重点摘要、文本摘录或摘要
• 标记特别相关的结果
• 仅针对 category: "research paper" 命中结果——还要记录作者 （从 Exa 的 author/authors 字段获取，或回退方案：从 结果摘要中解析）以及会议/出版方（从 publisher、source 或 托管论文的域名获取）。步骤 6 的 wiki 钩子需要这些信息； 如果某条命中结果缺少其中任一信息，则跳过该结果的 wiki 导入， 并记录备注。

第 5 步：提供后续选项

呈现结果后，建议用户：

• 深入了解：“我可以获取这些结果中任意一项的全文”
• 查找相似内容：“我可以查找与任意结果相似的页面”
• 缩小范围：“我可以使用域名／日期／文本筛选条件重新搜索”

第 6 步：更新研究 Wiki（如果已启用，且仅限研究论文结果）

当 research-wiki/ 存在且搜索返回了 category: "research paper" 的结果时，必须执行此步骤；否则静默跳过。 普通网页结果（博客文章、文档、新闻）不会被导入—— 该 Wiki 仅用于论文。

满足上述条件时，按照规范链解析 $WIKI_SCRIPT： shared-references/wiki-helper-resolution.md （变体 B——警告并跳过）。对于每篇研究论文结果，尝试从 URL 中提取 arXiv ID（arxiv.org/abs/<id>）；若存在， 使用 --arxiv-id。否则回退到手动填写元数据：

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>"

辅助脚本会处理 slug／去重／页面／索引／日志——不要 手动编写 papers/<slug>.md。请参阅 shared-references/integration-contract.md。

关键规则

• 搜索前始终检查是否已设置 EXA_API_KEY
• 默认使用 highlights 内容模式，在速度和上下文之间取得良好平衡
• 当用户明确查找学术内容时，使用 category: "research paper"
• 当用户需要完整页面内容时，使用 text 内容模式
• 结合 /arxiv 或 /semantic-scholar，全面覆盖文献