exa-search

exa-search スキルの概要

exa-search でできること

exa-search スキルは、Exa を基盤にした Web リサーチ用ツールで、最新情報の検索と URL からのコンテンツ抽出を行います。トピックの調査、事実確認、ページ本文の取得、記事や PDF からの材料収集を、毎回すべての結果を手作業で選別せずに進めたい場合に最適です。

どんなときに向いているか

Web Research で exa-search を使うべきなのは、「よい情報源を見つけてから、関連箇所を抜き出す」という discovery-plus-reading 型の作業です。特に、技術系・科学系・概念が複雑なクエリでは、単純なキーワード指定よりも semantic search のほうが有効です。

何が違うのか

最大の差別化ポイントはルーティングです。exa-search は Web 検索と URL 抽出を別のワークフローに分けているため、エージェントはすべての依頼を単なる browse タスクとして扱わず、適切な経路を選べます。また、研究向けのフィルタリングにも対応しており、クエリに応じて academic-style のソース指定も可能です。

exa-search スキルの使い方

インストールと前提条件

exa-search の install には、exa-py Python SDK、EXA_API_KEY、そしてインターネット接続が必要です。API キーまたはネットワーク接続のどちらかが欠けていると、Web 検索や抽出を安定して完了できません。

うまくプロンプトを書くコツ

効果的な exa-search の usage prompt では、調査対象、鮮度の要件、ソースの好みを明確にします。たとえば「exa-search を使ってリン酸鉄リチウム電池のリサイクルに関する最近の情報源を探し、一次情報と技術系ソースを優先したうえで、最も関連性の高いページを抽出して」と指示します。こうすると、検索対象と抽出ゴールの両方がはっきりします。

先に読むファイル

まず SKILL.md を読み、そのうえで必要な機能に応じて参照ファイルをたどります。

• 検索戦略と結果選定は references/web-search.md
• ページ、記事、PDF の取得は references/web-extract.md
• install と認証の詳細は SKILL.md の setup セクション

実践的なワークフロー

exa-search のよい workflow は、まず問いを定義し、次に search を先に行うか extraction を先に行うかを決め、十分に絞り込める範囲で最も狭いクエリを投げ、それから本当に必要な URL だけを抽出する流れです。Web Research を行う場合は、トピック、想定読者、ソース種別の条件を含めると、広すぎる結果やノイズの多い結果を避けやすくなります。

exa-search スキル FAQ

exa-search は通常のプロンプトより優れているのか

多くの場合、最新の Web ソース、ソース抽出、読む前に適切なページを見つけることが必要なタスクでは、通常のプロンプトより有効です。通常のプロンプトは既知の情報を要約するのは得意ですが、exa-search はまず証拠を取得するために作られています。

exa-search は学術調査や技術調査にも使えるか

はい。これは科学技術系コンテンツ向けに調整されており、論文、記事、ドキュメントからの source discovery と抽出が必要なときに適しています。一般的な消費者向け Web 結果だけが欲しいなら、機能として過剰な場合もあります。

どんなときに exa-search を使うべきではないか

オフラインのみの作業、すでに正確な本文を手元に持っている場合、あるいは利用環境で browsing がブロックされている場合は使うべきではありません。また、ソース検索を伴わない意見文作成にはあまり向いていません。

初心者でも使いやすいか

はい、何を見つけたいかを説明できれば十分です。主な失敗パターンは、指示があいまいすぎることです。exa-search は、トピック、鮮度、欲しいソース品質を明示した依頼で最もよく機能します。

exa-search スキルを改善する方法

調査ブリーフをもっと具体的にする

最大の改善ポイントは、search を始める前にクエリを絞ることです。たとえば「電池について調べて」ではなく、「ナトリウムイオン電池のサイクル寿命に関する最近の査読論文またはメーカー資料を探し、数値付きの主張を抽出して」と指定します。そのほうが、exa-search が返す証拠の検索・絞り込みの仕方に合っています。

ソース条件と出力形式を指定する

ソース品質を重視するなら、はっきり明示します。「一次情報を優先」「academic domains を含める」「ブログと press release は除外」などです。exa-search の usage では、順位付きのソース一覧が欲しいのか、抽出した本文が欲しいのか、抽出後に短い要約が欲しいのかも伝えてください。

広すぎる取得に注意する

よくある失敗は、検索範囲が広すぎる、無関係なページを抽出してしまう、search と reading を一度の不明確な依頼に混ぜてしまうことです。その場合はタスクを分け、まず exa-search にソース探索をさせ、そのあとで最良の一致だけを抽出させます。

制約を追加して反復する

1 回目の結果を見たら、足りなかった条件を足して再調整します。たとえば日付範囲、地域、文書種別、技術的な深さなどです。exa-search を Web Research に使う場合は、一般的な背景説明を増やすより、制約を 1〜2 個足すほうが精度改善につながることが多いです。