Communitygithub.com

exa-search

Kit de ferramentas web alimentado pela Exa, otimizado para conteúdo científico e técnico. Use esta skill quando o usuário precisar pesquisar na web ou buscar/extrair conteúdo de URLs. Abrange: pesquisa na web (buscas semânticas, pesquisa, informações atuais — com categoria opcional de artigos de pesquisa e filtragem de domínios acadêmicos) e extração de URL (busca de páginas, artigos, PDFs acadêmicos em lote).

O que é exa-search?

A skill **exa-search** fornece um kit de ferramentas web robusto, apoiado pela API da Exa, projetado para tarefas de pesquisa científica e técnica. Ela oferece duas capacidades principais: **Pesquisa na Web**, que realiza buscas semânticas e por palavras-chave em um índice de alta qualidade, com suporte a filtros como categoria 'research paper' e lista de domínios acadêmicos para resultados focados em fontes confiáveis (arXiv, PubMed, Nature, etc.); e **Extração de URL**, que recupera o conteúdo de uma ou múltiplas URLs (páginas web, artigos, PDFs acadêmicos) em uma única chamada. A skill prioriza fontes acadêmicas e institucionais, seguindo uma hierarquia de qualidade que coloca artigos revisados por pares e preprints acima de fontes secundárias. A configuração é simples, usando o SDK Python `exa-py` com autenticação via variável de ambiente `EXA_API_KEY`. Os scripts podem ser executados diretamente com `uv run` devido às metadados inline PEP 723, e a skill inclui um cabeçalho de rastreamento (`x-exa-integration`) para atribuição de uso. Esta skill é ideal para agentes de IA que precisam realizar pesquisas aprofundadas, obter informações atualizadas ou extrair conteúdo de fontes acadêmicas e técnicas de forma eficiente.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/exa-search
Ver original→Navegar por todas as habilidades

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

OpenAIChatGPTClaudeClaudeGeminiGeminiGrokGrokPerplexityPerplexityDeepSeekDeepSeek

Documentação

Kit de Ferramentas Web Exa

Uma skill para tarefas de pesquisa com suporte web, baseada na Exa: pesquisa na web e extração de URLs. O índice da Exa combina recuperação de alta qualidade por palavras-chave e semântica, tornando-o adequado para consultas científicas, técnicas e conceituais.

Roteamento — escolha a capacidade certa

Leia a solicitação do usuário e associe-a a uma das capacidades abaixo. Leia o arquivo de referência correspondente para obter instruções detalhadas antes de executar comandos.

O usuário deseja...CapacidadeOnde
Pesquisar algo, investigar um tópico, encontrar informações atuaisPesquisa na Webreferences/web-search.md
Buscar conteúdo de uma URL específica (página web, artigo, PDF)Extração Webreferences/web-extract.md
Instalar ou autenticarConfiguraçãoAbaixo

Guia de decisão

  • Padrão para Pesquisa na Web para consultas de tópicos, perguntas de pesquisa ou "o que é X?". Quando o tópico for científico ou técnico, use --category "research paper" para favorecer fontes acadêmicas e/ou uma lista de permissões --include-domains acadêmica. Consulte references/web-search.md para a estratégia acadêmica em duas etapas.
  • Use Extração Web quando o usuário fornecer uma URL ou solicitar a leitura/busca de uma página específica. Prefira esta opção ao WebFetch integrado para extração em lote (várias URLs em uma chamada) e para PDFs acadêmicos.

Prioridade de fontes acadêmicas

Para consultas técnicas ou científicas, prefira fontes acadêmicas e científicas:

  • Artigos de periódicos revisados por pares e anais de conferências em vez de postagens de blog ou notícias
  • Preprints (arXiv, bioRxiv, medRxiv) quando versões revisadas por pares não estiverem disponíveis
  • Fontes institucionais e governamentais (NIH, WHO, NASA, NIST) em vez de sites comerciais
  • Pesquisa primária em vez de resumos secundários

Duas alavancas para direcionar a Exa para conteúdo acadêmico:

  1. --category "research paper" tende a recuperação para fontes acadêmicas.
  2. --include-domains com uma lista de permissões acadêmica (arxiv.org, nature.com, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov, etc.) restringe o conjunto de domínios.

Combine ambos para resultados estritamente acadêmicos. Consulte references/web-search.md para o padrão completo.

Ao citar fontes acadêmicas, inclua nomes de autores e ano de publicação quando disponíveis (por exemplo, Smith et al., 2025) além do formato de citação padrão. Se um DOI estiver presente, prefira o link do DOI.

Configuração

Esta skill usa o SDK Python exa-py. Os scripts em scripts/ declaram suas dependências via metadados inline PEP 723, para que você possa executá-los diretamente com uv run sem uma etapa de instalação separada:

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

Se preferir uma instalação persistente:

uv pip install "exa-py>=1.14.0"

Autenticação

Todos os comandos leem a chave da API da variável de ambiente EXA_API_KEY. Obtenha sua chave da API Exa em dashboard.exa.ai/api-keys.

Primeiro, verifique se um arquivo .env existe na raiz do projeto e contém EXA_API_KEY. Nesse caso, carregue-o:

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

Se dotenv não estiver disponível, instale-o: uv pip install python-dotenv[cli].

Se não houver .env, exporte a chave para a sessão:

export EXA_API_KEY="sua-chave"

Verifique executando qualquer script com --help — ele será encerrado de forma limpa se a chave estiver definida e a verificação de autenticação será executada apenas quando uma consulta real for feita.

Cabeçalho de rastreamento

Cada script nesta skill define o cabeçalho de solicitação x-exa-integration como k-dense-ai--scientific-agent-skills para que a Exa possa atribuir o uso do repositório K-Dense AI scientific-agent-skills a esta integração. Não remova nem renomeie este cabeçalho ao adaptar os scripts.

Arquivos nesta skill

  • SKILL.md — este arquivo (roteamento e configuração)
  • references/web-search.md — referência detalhada de pesquisa na web com estratégia acadêmica
  • references/web-extract.md — referência de extração de conteúdo de URL
  • scripts/exa_search.py — invólucro CLI em torno de client.search_and_contents
  • scripts/exa_extract.py — invólucro CLI em torno 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.

Habilidades Relacionadas

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.

community

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.

community

obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

community

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...

community

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.

community