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parallel-web/parallel-findall(エンティティ発見)

自然言語の説明に一致するエンティティ(企業、人物、製品など)を発見します。ユーザーが「すべての X を見つけて」や「Y をすべてリストアップして」と尋ねたときに使用します。

parallel-findall(エンティティ発見) とは?

parallel-web/parallel-findall は、自然言語のクエリに基づいて構造化されたエンティティのリストを返すAIエージェントスキルです。企業、人物、製品、スタートアップ、地域密着型ビジネスなど、さまざまなエンティティタイプをサポートします。このスキルは、単なるウェブ検索(ウェブページを返す)や深層調査(物語形式のレポートを返す)とは異なり、ユーザーがリスト形式のデータを必要とする場合に最適です。たとえば、「2026年にシリーズAを調達したAIスタートアップを見つけて」や「ノースカロライナ州シャーロットの屋根工事会社をリストアップして」といった複雑な条件付きクエリを処理できます。並列処理アーキテクチャにより、複数のソースから同時に情報を収集し、高速かつ正確な結果を提供します。主なプラットフォームとしてClaude Code、Coder、Codexに対応しており、開発者やビジネスアナリストが市場調査やリード生成を効率化するために活用できます。

対応~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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ドキュメント

parallel-findall(エンティティ発見) は何をしますか?

自然言語の説明に一致するエンティティ(企業、人物、製品など)を発見します。ユーザーが「すべての X を見つけて」や「Y をすべてリストアップして」と尋ねたときに使用します。例:「2026年にシリーズAを調達したAIスタートアップを見つけて」「ノースカロライナ州シャーロットの屋根工事会社をリストアップして」「YC W24のDevツール企業を表示して」。

このスキルは、ウェブ検索(ウェブページを返す)や深層調査(物語形式のレポートを返す)とは異なります。ユーザーが構造化されたエンティティのリストを必要とする場合に使用してください。

主な特徴

  • エンティティタイプ: 企業、人物、製品、スタートアップ、地域密着型ビジネスなど
  • クエリ形式: 自然言語による自由記述
  • 出力形式: 構造化されたリスト(JSONまたは表形式)
  • パフォーマンス: 並列処理による高速応答

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex

使用例

# 条件に合うAIスタートアップを検索
> Find AI startups that raised Series A in 2026

# 地域密着型ビジネスを検索
> List roofing companies in Charlotte NC

# 特定アクセラレータの企業を検索
> Show me YC W24 dev tools companies

注意事項

  • このスキルは構造化データを返します。ウェブページやレポートが必要な場合は、web-search または deep-research を使用してください。
  • クエリは明確で具体的にすることで、より正確な結果が得られます。
  • 大規模なリストが必要な場合は、適切なフィルター条件を追加してください。

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

関連スキル