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利用 Exa 神经搜索进行网页、代码、公司与人物的深度调研
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "exa-search" 技能： 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/docs/ja-JP/skills/exa-search/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/exa-search/SKILL.md 3. 装好后重载技能，告诉我可以用了
请用 Exa 搜索“Next.js 接入 OAuth2 的最佳实践”，整理 5 个高质量网页结果，并提取可直接参考的代码片段与实现要点。
返回精选网页来源、关键信息摘要、代码示例及实现建议。
请用 Exa 调研 Stripe，汇总其核心产品、目标客户、最新动态、竞争对手，以及值得关注的官方与权威来源链接。
输出结构化公司调研摘要，附带来源链接与重点结论。
请用 Exa 搜索 Andrew Ng 的公开资料，整理其当前职位、代表项目、近期观点文章或演讲，并标注信息来源。
生成带来源的人物资料摘要，便于快速了解背景与近期动态。
変化が早いスキル。 Exa MCPのツール名、パラメーター、アカウント制限は変更される可能性があります。特定の検索モード、カテゴリー、またはライブクロール動作に依存する前に、公開されているツール一覧と最新のExaドキュメントを確認してください。
Exa MCPサーバーを通じたウェブコンテンツ、コード、企業、人物のニューラル検索。
Exa MCPサーバーを設定する必要があります。~/.claude.jsonに追加してください:
"exa-web-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "exa-mcp-server"],
"env": { "EXA_API_KEY": "YOUR_EXA_API_KEY_HERE" }
}
APIキーはexa.aiで取得してください。
このリポジトリの現在のExa設定は、公開されているツール一覧を文書化しています: web_search_exa と get_code_context_exa。
Exaサーバーが追加のツールを公開している場合は、ドキュメントやプロンプトで依存する前に正確な名前を確認してください。
最新情報、ニュース、または事実のための一般的なウェブ検索。
web_search_exa(query: "latest AI developments 2026", numResults: 5)
パラメーター:
| パラメーター | 型 | デフォルト | 備考 |
|---|---|---|---|
query | string | 必須 | 検索クエリ |
numResults | number | 8 | 結果数 |
type | string | auto | 検索モード |
livecrawl | string | fallback | 必要に応じてライブクロールを優先 |
category | string | なし | company や research paper などのオプションフォーカス |
GitHub、Stack Overflow、ドキュメントサイトからコード例とドキュメントを検索。
get_code_context_exa(query: "Python asyncio patterns", tokensNum: 3000)
パラメーター:
| パラメーター | 型 | デフォルト | 備考 |
|---|---|---|---|
query | string | 必須 | コードまたはAPI検索クエリ |
tokensNum | number | 5000 | コンテンツのトークン数（1000-50000） |
web_search_exa(query: "Node.js 22 new features", numResults: 3)
get_code_context_exa(query: "Rust error handling patterns Result type", tokensNum: 3000)
web_search_exa(query: "Vercel funding valuation 2026", numResults: 3, category: "company")
web_search_exa(query: "site:linkedin.com/in AI safety researchers Anthropic", numResults: 5)
web_search_exa(query: "WebAssembly component model status and adoption", numResults: 5)
get_code_context_exa(query: "WebAssembly component model examples", tokensNum: 4000)
web_search_exaを使用するsite:、引用フレーズ、intitle:などの検索オペレーターを使用して結果を絞り込むtokensNum（1000-2000）、包括的なコンテキストには高い値（5000+）を使用するget_code_context_exaを使用するdeep-research — firecrawl + exaを組み合わせた完全な調査ワークフローmarket-research — 意思決定フレームワークを含むビジネス指向の調査通过双评审智能体对结果进行对抗式校验，提升输出发布前的可靠性
提供实时网页与代码搜索，辅助公司研究和信息检索。