exa-search

exa-search skill の概要

exa-search skill は、静的なモデル知識ではなく、最新のWeb根拠がある回答が必要なときに Exa の MCP 検索ツールを使うための skill です。Webリサーチ、コード例の調査、企業情報の確認、人名検索、そして「最近何が変わった？」という質問のように、ソースの質と新しさが重要な場面に特に向いています。

exa-search skill が最も得意なこと

exa-search skill は、ライブ検索、ソース探索、Web全体をまたいだ素早い要約が必要なタスクで使ってください。特に exa-search for Web Research、技術調査、競合調査、手作業では見つけにくい特定ページの発見に強いです。

この skill が他と違う理由

一般的なプロンプトと違い、exa-search は web_search_exa や get_code_context_exa のような Exa の MCP ツールに紐づいています。つまり、単に「モデルに検索させる」のではなく、実際に検索可能な環境と、現在のWeb結果に対して実行できるクエリが前提です。

使わないほうがよいケース

答えがすでにローカルファイルにある場合、鮮度が不要な場合、あるいは Exa MCP が設定されていない場合は、exa-search は使わないでください。API key やツールアクセスを用意できないなら、この skill は本来の役割を果たせません。

exa-search skill の使い方

exa-search をインストールする

skill は次のコマンドでインストールします。

npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill exa-search

利用を始める前に、Claude MCP の設定に Exa サーバーと有効な EXA_API_KEY が含まれていることを確認してください。この skill は検索ツールが使える前提です。ツールがなければ、exa-search usage はプロンプト層ではなくツール層で失敗します。

入力は最初から具体的にする

良い exa-search リクエストは、対象・範囲・出力形式が具体的です。「この会社を調べて」ではなく、対象、期間、判断の目的を入れてください。たとえば「Company X の直近 12 か月の資金調達、製品発表、顧客実績をソース付きで調べ、リスクと差別化要因を要約する」といった形です。

推奨ワークフロー

まず SKILL.md を読み、次にプロンプトを書く前にリポジトリ内のツール名と利用メモを確認してください。exa-search guide のようなワークフローでは、最初のパスを狭く保つのがコツです。まず検索して有力ソースを確認し、十分な証拠が集まってから要約を依頼します。そのほうが、最初から最終レポートを求めるよりも、たいてい整理された回答になります。

実践的なプロンプトの型

skill に「何を検索するか」「どれくらい新しい情報が必要か」「どの証拠を優先するか」を明示するプロンプトが有効です。次のような型が使いやすいです。

Use exa-search to find current sources on [topic]. Prioritize official docs, primary announcements, and recent technical pages. Return 5-8 sources, then summarize the key takeaways and any conflicts between sources.

exa-search skill の FAQ

先に MCP を設定する必要はありますか？

はい。exa-search skill は、Exa MCP がインストールされ、到達可能であることを前提にしています。サーバーまたは API key がなければ、この skill は主要な検索ワークフローを実行できません。

exa-search は Web リサーチ専用ですか？

いいえ。この skill はコードコンテキスト、企業調査、人名探索もカバーします。ただし exa-search for Web Research の文脈では、最新で根拠のある情報を素早く見つけることに最も価値があります。

通常のプロンプトより優れていますか？

検索中心のタスクでは、はい。通常のプロンプトは推測できますが、exa-search はライブソースを検索し、現在の結果に基づいて回答を組み立てられます。鮮度、引用、ソース選定が意思決定に影響する場面では、その差が重要です。

初心者でも使いやすいですか？

はい。質問をはっきり説明できるなら使いやすいです。主な学習コストは構文ではなく、skill に対して焦点のあるクエリ、期間、優先するソース種別を与えることです。

exa-search skill を改善する方法

検索エンジンにもっと鋭い対象を渡す

品質が最も大きく上がるのは、クエリの切り方を改善したときです。名称、製品カテゴリ、日付、そして答えたい具体的な問いを入れてください。「Exa API embeddings の最新ドキュメント」は、「Exa について教えて」よりはるかに良いです。

良いソースの条件を明示する

exa-search の使い方では、ソース選定はクエリの言い回しと同じくらい重要です。正確さが大事なときは、公式ドキュメント、リリースノート、ベンダーページ、GitHub issue、一次発表を求めてください。市場の全体像が必要なときだけ、より広いカバレッジを指定します。

検索から要約へ段階的に進める

最初の結果セットが雑なら、要約を頼む前にクエリを絞り直してください。よくある失敗は、テーマが広すぎること、日付条件がないこと、十分な証拠が集まる前に結論を求めることです。