multi-source-extractor

Lorsque l'utilisateur fournit un terme de recherche (et non une URL spécifique) et demande de rechercher et fusionner des informations provenant de multiples sources.

Qu'est-ce que multi-source-extractor ?

Cette compétence permet à un agent IA d'effectuer une recherche multi-sources structurée à partir d'un simple terme de recherche. L'agent commence par vérifier la disponibilité des outils `web_search` et `web_fetch`, puis lance une recherche pour sélectionner 3 à 5 sources pertinentes (officielles ou médias reconnus). Ensuite, il récupère en parallèle le contenu de chaque URL, extrait des champs spécifiques (date, source, valeurs clés) et les présente dans un tableau comparatif. Enfin, il synthétise les consensus et les divergences entre les sources. Cette compétence est idéale pour les requêtes de type « trouve-moi les dernières infos sur X » ou « compare les données de plusieurs sources ». Elle est conçue pour les plateformes supportant les appels d'outils web. L'agent ne résume jamais l'intégralité d'une page, ne recommande pas une source particulière et ne se contente pas d'extraits de résultats de recherche en cas d'échec de récupération. Elle est utile pour toute tâche nécessitant une synthèse fiable et multi-points de vue.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/dji-sq/DSH-skill/tree/HEAD/multi-source-extractor

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Documentation

Processus d'Extraction Multi-Sources

Étape 1 : Vérification de la Disponibilité des Outils

Confirmer que la session actuelle dispose de web_search et web_fetch. Si ce n'est pas le cas, informer l'utilisateur de l'outil manquant et arrêter le processus.

Étape 2 : Recherche et Filtrage des Sources

Appeler web_search avec le terme de recherche fourni par l'utilisateur. Parmi les résultats retournés, sélectionner 3 à 5 sources, en privilégiant :

  • Les sources officielles (sites gouvernementaux, annonces d'entreprise, pages statistiques officielles)
  • Les médias reconnus (actualités des portails, médias spécialisés) Exclure les publicités non pertinentes, les forums et les pages agrégées.

Étape 3 : Récupération Parallèle

Pour chaque URL sélectionnée, appeler web_fetch. Lancer plusieurs appels simultanément dans une même réponse, sans les exécuter en série. Si la récupération d'une URL échoue, enregistrer la raison de l'échec et continuer avec les autres URLs.

Étape 4 : Extraction par Champs

À partir de chaque page récupérée avec succès, extraire les champs suivants :

  • Date : Date directement liée au sujet de la requête (ex : date d'ajustement de prix, date de publication). Ne pas extraire l'année de copyright du pied de page.
  • Nom de la source : Nom de l'organisation ou du média propriétaire de la page.
  • Valeurs clés / Faits : Chiffres ou conclusions spécifiques directement liés au sujet de la requête (ex : « augmentation de XX euros/tonne »). Si un champ manque sur une page, indiquer « Non trouvé », ne pas inventer.

Étape 5 : Sortie Fusionnée

Présenter les résultats dans un tableau, une ligne par source :

SourceDateValeurs clés / FaitsStatut de récupération

Ajouter après le tableau : Consensus : Si plusieurs sources rapportent le même fait de manière cohérente, les lister. Divergences : Si les sources présentent des chiffres ou dates incohérents, les lister avec leurs sources respectives.

Limites

  • Ne pas résumer l'intégralité d'une page ; extraire uniquement les champs pertinents pour le sujet de la requête.
  • Si toutes les sources échouent à être récupérées, signaler l'échec directement, sans utiliser les extraits des résultats de recherche à la place du contenu de la page.
  • Ne pas recommander à l'utilisateur une source particulière ; se contenter de fusionner les informations.

Individual skills in this repo

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