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exa-search

Kit de recherche web propulsé par Exa, optimisé pour les contenus scientifiques et techniques. Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur a besoin d'effectuer une recherche web ou de récupérer le contenu d'une URL.

Qu'est-ce que exa-search ?

Cette compétence fournit un ensemble complet d'outils de recherche et d'extraction de contenu sur le web, exploitant l'API Exa. Elle se distingue par son accent sur les contenus scientifiques et techniques, offrant la possibilité de filtrer les résultats par catégorie ('research paper') et par domaines académiques via des listes blanches de domaines. Cette compétence prend en charge deux capacités principales : la recherche web (pour des recherches sémantiques, des synthèses de sujets ou la recherche d'informations récentes) et l'extraction d'URL (pour récupérer le contenu d'une page web, d'un article ou d'un PDF académique). Son fonctionnement est basé sur des scripts Python qui utilisent le SDK `exa-py`. L'authentification se fait via la clé API `EXA_API_KEY`. Cette compétence est idéale pour les agents comme Claude Code, Cursor ou Codex qui doivent accéder à des informations de haute qualité sur le web, en particulier pour des requêtes scientifiques, techniques ou conceptuelles, où une source fiable est primordiale.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/exa-search
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Documentation

Exa Web Toolkit

Une compétence pour les tâches de recherche assistée par le web, soutenue par Exa : recherche web et extraction d'URL. L'index d'Exa combine une recherche par mots-clés et une recherche sémantique de haute qualité, ce qui le rend bien adapté aux requêtes scientifiques, techniques et conceptuelles.

Routage — choisissez la bonne capacité

Lisez la requête de l'utilisateur et associez-la à l'une des capacités ci-dessous. Consultez le fichier de référence correspondant pour obtenir des instructions détaillées avant d'exécuter les commandes.

L'utilisateur souhaite...CapacitéOù
Chercher quelque chose, rechercher un sujet, trouver des informations récentesRecherche Webreferences/web-search.md
Récupérer le contenu d'une URL spécifique (page web, article, PDF)Extraction Webreferences/web-extract.md
Installer ou s'authentifierConfigurationCi-dessous

Guide de décision

  • Par défaut, utilisez la Recherche Web pour les recherches de sujets, les questions de recherche ou les requêtes du type "qu'est-ce que X ?". Lorsque le sujet est scientifique ou technique, passez --category "research paper" pour privilégier les sources académiques, et/ou une liste blanche --include-domains académique. Consultez references/web-search.md pour la stratégie académique en deux passes.
  • Utilisez l'Extraction Web lorsque l'utilisateur fournit une URL ou vous demande de lire/récupérer une page spécifique. Privilégiez cette option par rapport à l'extraction web intégrée pour l'extraction par lots (plusieurs URL en un seul appel) et pour les PDF académiques.

Priorité aux sources académiques

Pour les requêtes techniques ou scientifiques, privilégiez les sources académiques et scientifiques :

  • Articles de revues à comité de lecture et actes de conférences plutôt que des articles de blog ou des actualités.
  • Preprints (arXiv, bioRxiv, medRxiv) lorsque les versions relues par les pairs ne sont pas disponibles.
  • Sources institutionnelles et gouvernementales (NIH, WHO, NASA, NIST) plutôt que des sites commerciaux.
  • Recherche primaire plutôt que des résumés secondaires.

Deux leviers pour orienter Exa vers le contenu académique :

  1. --category "research paper" oriente la recherche vers les sources académiques.
  2. --include-domains avec une liste blanche académique (arxiv.org, nature.com, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov, etc.) restreint l'ensemble des domaines.

Combinez les deux pour des résultats strictement académiques. Consultez references/web-search.md pour le modèle complet.

Lorsque vous citez des sources académiques, incluez les noms des auteurs et l'année de publication, si disponibles (par exemple, Smith et al., 2025), en plus du format de citation standard. Si un DOI est présent, privilégiez le lien DOI.

Configuration

Cette compétence utilise le SDK Python exa-py. Les scripts du répertoire scripts/ déclarent leurs dépendances via les métadonnées en ligne PEP 723, vous pouvez donc les exécuter directement avec uv run sans étape d'installation séparée :

uv run --with exa-py python "$SKILL_PATH/scripts/exa_search.py" --help

Si vous préférez une installation persistante :

uv pip install "exa-py>=1.14.0"

Authentification

Toutes les commandes lisent la clé API depuis la variable d'environnement EXA_API_KEY. Obtenez votre clé API Exa sur dashboard.exa.ai/api-keys.

Tout d'abord, vérifiez si un fichier .env existe à la racine du projet et contient EXA_API_KEY. Si c'est le cas, chargez-le :

dotenv -f .env run -- uv run --with exa-py python "$SKILL_PATH/scripts/exa_search.py" "votre requête"

Si dotenv n'est pas disponible, installez-le : uv pip install python-dotenv[cli].

S'il n'y a pas de fichier .env, exportez la clé pour la session :

export EXA_API_KEY="votre-clé"

Vérifiez en exécutant un script avec --help — il se fermera proprement si la clé est définie et la vérification d'authentification ne s'exécutera que lorsqu'une vraie requête est effectuée.

En-tête de suivi

Chaque script de cette compétence définit l'en-tête de requête x-exa-integration sur k-dense-ai--scientific-agent-skills afin qu'Exa puisse attribuer l'utilisation de ce référentiel d'agents scientifiques K-Dense AI à cette intégration. Ne supprimez ni ne renommez cet en-tête lorsque vous adaptez les scripts.

Fichiers de cette compétence

  • SKILL.md — ce fichier (routage et configuration)
  • references/web-search.md — référence détaillée de la recherche web avec stratégie académique
  • references/web-extract.md — référence d'extraction de contenu URL
  • scripts/exa_search.py — wrapper CLI autour de client.search_and_contents
  • scripts/exa_extract.py — wrapper CLI autour de client.get_contents

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

Skills associés

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

community

steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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