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parallel-web/parallel-findall

Descubre entidades (empresas, personas, productos, etc.) que coinciden con una descripción en lenguaje natural. Útil cuando el usuario pide 'encontrar todos los X' o 'listar cada Y que...'.

¿Qué es parallel-findall?

Esta habilidad, parallel-web/parallel-findall, permite a un agente de IA descubrir y listar entidades estructuradas (como empresas, personas o productos) a partir de una descripción en lenguaje natural. Es especialmente útil cuando un usuario solicita 'encuentra todas las X' o 'lista cada Y que...', por ejemplo, 'encuentra startups de IA que levantaron Serie A en 2026' o 'lista empresas de techos en Charlotte, NC'. A diferencia de búsquedas web estándar que devuelven páginas web, o de investigaciones profundas que generan informes narrativos, esta habilidad se enfoca en producir una lista estructurada y concreta de entidades. Funciona mediante la ejecución de búsquedas paralelas en múltiples fuentes de datos, optimizadas por el motor de búsqueda de Parallel-Workflow, y es compatible con plataformas como Claude Code y otros asistentes de IA que integren el ecosistema de Parallel.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/parallel-web/parallel-agent-skills/tree/main/skills/parallel-findall

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Documentación

¿Qué hace parallel-findall?

Descubre entidades (empresas, personas, productos, etc.) que coinciden con una descripción en lenguaje natural. Úsalo cuando el usuario pida 'encontrar todos los X' o 'listar cada Y que...' — por ejemplo, 'Encuentra startups de IA que levantaron Serie A en 2026', 'Lista empresas de techos en Charlotte NC', 'Muéstrame empresas de herramientas para desarrolladores de YC W24'. Diferente de búsqueda web (que devuelve páginas web) e investigación profunda (que devuelve un informe narrativo). Úsalo cuando el usuario quiera una lista estructurada de entidades.

Individual skills in this repo

This repo contains 8 individual skills — each has its own dedicated page.

parallel-web/parallel-data-enrichment

Bulk data enrichment. Adds web-sourced fields (CEO names, funding, contact info) to lists of companies, people, or products. Use for enriching CSV files or inline data. Supports multi-turn: pass --previous-interaction-id from a prior research task to carry context forward.

parallel-web/parallel-deep-research

ONLY use when user explicitly says 'deep research', 'exhaustive', 'comprehensive report', or 'thorough investigation'. Slower and more expensive than parallel-web-search. For normal research/lookup requests, use parallel-web-search instead. Supports multi-turn: pass --previous-interaction-id from a prior research or enrichment to continue with context.

parallel-web/parallel-monitor

Continuously track the web for changes on a recurring cadence. Use when the user asks to 'monitor', 'track changes to', 'watch', or 'alert me when' something on the web changes — e.g., 'Track price changes for iPhone 16', 'Alert me when Tesla files a new 8-K', 'Monitor competitor pricing pages weekly'. Also use to list, inspect, update, or delete existing monitors.

parallel-web/parallel-web-extract

URL content extraction. Use for fetching any URL - webpages, articles, PDFs, JavaScript-heavy sites. Token-efficient: runs in forked context. Prefer over built-in WebFetch.

parallel-web/parallel-web-search

DEFAULT for all research and web queries. Use for any lookup, research, investigation, or question needing current info. Fast and cost-effective. Only use parallel-deep-research if user explicitly requests 'deep' or 'exhaustive' research.

parallel-web/result

Get completed research task result by run ID

parallel-web/setup

Set up the Parallel plugin (install CLI)

parallel-web/status

Check running research task status by run ID

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