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parallel-web/parallel-findall

Découvrir des entités (entreprises, personnes, produits, etc.) correspondant à une description en langage naturel. À utiliser lorsque l'utilisateur demande de 'trouver tous les X' ou 'lister tous les Y qui…'.

Qu'est-ce que parallel-findall ?

Cette compétence, parallel-web/parallel-findall, est conçue pour rechercher et retourner une liste structurée d'entités (entreprises, personnes, produits, etc.) à partir d'une description en langage naturel. Elle est particulièrement utile lorsque l'utilisateur souhaite obtenir une collection discrète d'éléments correspondant à des critères spécifiques, comme 'trouver les startups IA ayant levé une série A en 2026' ou 'lister les entreprises de toiture à Charlotte, NC'. Contrairement à une recherche web classique qui renvoie des pages web, ou à une recherche approfondie qui produit un rapport narratif, cette compétence se concentre sur l'extraction d'une liste d'entités bien définies. Elle prend en charge les plateformes d'agents AI comme Claude Code, Cursor et Codex, et fonctionne en parallélisant les requêtes pour accélérer la découverte et le retour des résultats.

Compatible avec~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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Documentation

Que fait parallel-findall ?

Découvrir des entités (entreprises, personnes, produits, etc.) correspondant à une description en langage naturel. À utiliser lorsque l'utilisateur demande de 'trouver tous les X' ou 'lister tous les Y qui…' — par exemple, 'Trouve les startups IA qui ont levé une série A en 2026', 'Liste les entreprises de toiture à Charlotte, NC', 'Montre-moi les entreprises d'outils dev de YC W24'. Différent de la recherche web (qui renvoie des pages web) et de la recherche approfondie (qui renvoie un rapport narratif). À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite une liste structurée d'entités.

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

Skills associés

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

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affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

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affaan-m/everything-claude-code

The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.

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forrestchang/andrej-karpathy-skills

Agent skill repository discovered by 10x-chat research.

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langgenius/backend-code-review

Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.

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