Exa Search スキル

トリガー条件とエンドポイント選択

ユーザーの意図に基づいて Exa エンドポイントを選択します:

• search: セマンティック検索が必要な場合 / ウェブページを検索したい場合 / トピックを調査する場合
• contents: 結果 ID が与えられており、完全なコンテンツを抽出する必要がある場合
• findsimilar: URL が与えられており、類似ページを見つける必要がある場合
• answer: 質問に対する直接的な回答が必要な場合
• research: 指定された output_schema に従う構造化された研究出力が必要な場合

推奨アーキテクチャ (メインスキル + サブスキル)

このスキルは 2 段階のアーキテクチャを使用します:

1. メインスキル (現在のコンテキスト): ユーザーの質問を理解 → エンドポイントを選択 → JSON ペイロードを組み立て
2. サブスキル (fork コンテキスト): HTTP 呼び出し実行のみを担当し、会話履歴トークンの浪費を回避

実行方法

Task ツールを使用して exa-fetcher サブスキルを呼び出し、コマンドと JSON (stdin) を渡します:

Task パラメータ:
- subagent_type: Bash
- description: "Call Exa API"
- prompt: cat <<'JSON' | node .claude/skills/exa-search/exa-api.cjs <search|contents|findsimilar|answer|research>
  { ...payload... }
  JSON

ペイロード例

1) Search

cat <<'JSON' | node .claude/skills/exa-search/exa-api.cjs search
{
  "query": "Latest research in LLMs",
  "type": "auto",
  "numResults": 10,
  "category": "research paper",
  "includeDomains": [],
  "excludeDomains": [],
  "startPublishedDate": "2025-01-01",
  "endPublishedDate": "2025-12-31",
  "includeText": [],
  "excludeText": [],
  "context": true,
  "contents": {
    "text": true,
    "highlights": true,
    "summary": true
  }
}
JSON

検索タイプ:

• neural: エンベディングを使用したセマンティック検索
• fast: 高速なキーワードベースの検索
• auto: 最適な方法を自動選択 (デフォルト)
• deep: 包括的なディープ検索

カテゴリ:

• company, people, research paper, news, pdf, github, tweet など

2) Contents

cat <<'JSON' | node .claude/skills/exa-search/exa-api.cjs contents
{
  "ids": ["result-id-1", "result-id-2"],
  "text": true,
  "highlights": true,
  "summary": true
}
JSON

3) Find Similar

cat <<'JSON' | node .claude/skills/exa-search/exa-api.cjs findsimilar
{
  "url": "https://example.com/article",
  "numResults": 10,
  "category": "news",
  "includeDomains": [],
  "excludeDomains": [],
  "startPublishedDate": "2025-01-01",
  "contents": {
    "text": true,
    "summary": true
  }
}
JSON

4) Answer

cat <<'JSON' | node .claude/skills/exa-search/exa-api.cjs answer
{
  "query": "What is the capital of France?",
  "numResults": 5,
  "includeDomains": [],
  "excludeDomains": []
}
JSON

5) Research

cat <<'JSON' | node .claude/skills/exa-search/exa-api.cjs research
{
  "input": "What are the latest developments in AI?",
  "model": "auto",
  "stream": false,
  "output_schema": {
    "properties": {
      "topic": {
        "type": "string",
        "description": "The main topic"
      },
      "key_findings": {
        "type": "array",
        "description": "List of key findings",
        "items": {
          "type": "string"
        }
      }
    },
    "required": ["topic"]
  },
  "citation_format": "numbered"
}
JSON

環境変数と API キー

API キーを設定する 2 つの方法 (優先度: 環境変数 > .env):

1. 環境変数: EXA_API_KEY
2. .env ファイル: .claude/skills/exa-search/.env に配置、.env.example からコピー可能

レスポンス形式

すべてのエンドポイントは以下を含む JSON を返します:

• requestId: ユニークなリクエスト識別子
• results: 検索結果の配列
• searchType: 実行された検索のタイプ (search エンドポイント用)
• context: LLM フレンドリーなコンテキスト文字列 (リクエスト時)
• costDollars: 詳細なコスト内訳