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exa-search

Exa 기반 웹 툴킷으로, 과학 및 기술 콘텐츠에 최적화되었습니다. 웹 검색 및 URL 내용 추출/가져오기를 지원합니다.

exa-search란 무엇인가요?

이 스킬은 Exa 검색 엔진을 활용하여 고품질 웹 검색 및 URL 콘텐츠 추출 기능을 제공합니다. 특히 과학, 기술, 개념적 질의에 강력한 의미론적 검색과 키워드 검색을 결합한 Exa의 인덱스를 사용합니다. 주요 기능으로는 웹 검색(연구 논문 카테고리 및 학술 도메인 필터링 옵션 포함)과 URL 내용 추출(웹페이지, 기사, 학술 PDF 일괄 처리)이 있습니다. 사용자가 '검색', '찾아봐', 'URL 가져와', '기사 추출' 등의 요청을 할 때 이 스킬이 활성화되며, Claude Code, Cursor, Codex 등의 AI 에이전트에서 사용할 수 있습니다. Python SDK(exa-py)를 기반으로 하며, uv run으로 직접 실행하거나 별도 설치 후 사용할 수 있습니다. 인증은 EXA_API_KEY 환경 변수를 통해 이루어집니다.

지원 대상✓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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문서

Exa 웹 툴킷

Exa를 기반으로 하는 웹 기반 연구 작업을 위한 스킬: 웹 검색 및 URL 추출. Exa의 인덱스는 고품질 키워드 및 의미론적 검색을 결합하여 과학, 기술, 개념적 질의에 적합합니다.

라우팅 — 올바른 기능 선택

사용자 요청을 읽고 아래 기능 중 하나에 매칭하세요. 명령을 실행하기 전에 해당 참조 파일을 읽어 자세한 지침을 확인하세요.

사용자가 원하는 작업기능위치
무언가를 찾아보거나, 주제를 연구하거나, 최신 정보를 찾음웹 검색references/web-search.md
특정 URL(웹페이지, 기사, PDF)의 콘텐츠를 가져옴웹 추출references/web-extract.md
설치 또는 인증설정아래

결정 가이드

  • 주제 조회, 연구 질문 또는 "X가 뭐야?"와 같은 질의에는 기본적으로 웹 검색을 사용합니다. 주제가 과학적이거나 기술적인 경우 --category "research paper"를 전달하여 학술 출처를 우선 검색하고, 학술 --include-domains 허용 목록을 함께 사용할 수 있습니다. 전체 학술 검색 전략은 references/web-search.md를 참조하세요.
  • 사용자가 URL을 제공하거나 특정 페이지를 읽어오라고 요청할 때는 웹 추출을 사용합니다. 내장 웹 가져오기보다는 여러 URL을 한 번에 처리하거나 학술 PDF를 읽을 때 이 기능을 선호하세요.

학술 출처 우선 순위

기술적 또는 과학적 질의의 경우 학술 및 과학 출처를 우선시합니다:

  • 블로그 글이나 뉴스보다는 동료 검토 학술지 논문 및 학회 발표
  • 동료 검토 버전이 없는 경우 사전 인쇄본(arXiv, bioRxiv, medRxiv)
  • 상업 사이트보다는 기관 및 정부 출처(NIH, WHO, NASA, NIST)
  • 2차 요약보다는 1차 연구

Exa가 학술 콘텐츠를 우선 검색하도록 조정하는 두 가지 도구:

  1. --category "research paper"는 검색 결과를 학술 출처로 편향시킵니다.
  2. --include-domains에 학술 허용 목록(arxiv.org, nature.com, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov 등)을 전달하여 도메인 풀을 제한합니다.

엄격하게 학술 결과를 얻으려면 두 가지를 함께 사용하세요. 전체 패턴은 references/web-search.md를 참조하세요.

학술 출처를 인용할 때는 가능하면 저자 이름과 출판 연도를 표준 인용 형식에 추가하여 포함하세요(예: Smith et al., 2025). DOI가 있는 경우 DOI 링크를 선호하세요.


설정

이 스킬은 exa-py Python SDK를 사용합니다. scripts/ 디렉토리의 스크립트는 PEP 723 인라인 메타데이터를 통해 의존성을 선언하므로, 별도의 설치 단계 없이 uv run을 사용하여 직접 실행할 수 있습니다:

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

영구 설치를 선호하는 경우:

uv pip install "exa-py>=1.14.0"

인증

모든 명령은 EXA_API_KEY 환경 변수에서 API 키를 읽습니다. Exa API 키는 dashboard.exa.ai/api-keys에서 받을 수 있습니다.

먼저 프로젝트 루트에 .env 파일이 있고 EXA_API_KEY를 포함하는지 확인하세요. 그렇다면 로드하세요:

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

dotenv를 사용할 수 없는 경우 설치하세요: uv pip install python-dotenv[cli].

.env 파일이 없는 경우 세션을 위해 키를 내보내세요:

export EXA_API_KEY="your-key"

--help와 함께 스크립트를 실행하여 확인하세요. 키가 설정된 경우에만 인증 검사가 실제 질의 시에 실행되므로 정상 종료됩니다.

추적 헤더

이 스킬의 모든 스크립트는 x-exa-integration 요청 헤더를 k-dense-ai--scientific-agent-skills로 설정하여 K-Dense AI scientific-agent-skills 저장소의 사용량을 Exa가 추적할 수 있도록 합니다. 스크립트를 수정할 때 이 헤더를 제거하거나 이름을 변경하지 마세요.


이 스킬의 파일

  • SKILL.md — 이 파일 (라우팅 및 설정)
  • references/web-search.md — 세부 웹 검색 참조 (학술 전략 포함)
  • references/web-extract.md — URL 내용 추출 참조
  • scripts/exa_search.py — client.search_and_contents를 감싼 CLI 래퍼
  • scripts/exa_extract.py — client.get_contents를 감싼 CLI 래퍼

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

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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.

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