Descripción detallada
Este Skill describe una ruta específica: aplicaciones Tavily y Exa mediante el CLI de inference.sh llamado belt. Instalarlo proporciona instrucciones al agente, pero no instala todas las dependencias, crea una cuenta ni incluye créditos. La fuente separa encontrar páginas y extraer una dirección conocida; primero hay que distinguir entre una pregunta de investigación y una URL disponible.
Para investigar, busca posibles fuentes, selecciona las pertinentes y extrae su contenido antes de redactar. Conserva las URL para rastrear cada afirmación. La fuente también muestra un paso separado con un modelo: los marcadores de contenido deben sustituirse por resultados reales. Las respuestas de búsqueda y las extracciones son material intermedio, no confirmación independiente de veracidad o actualidad.
Qué preparar
- Una consulta precisa o URL reales para extraer.
- Una sesión belt configurada y acceso a las aplicaciones elegidas.
Resultados esperados
- Resultados de búsqueda o contenido de páginas, según la aplicación.
- Fuentes para un paso independiente de resumen o investigación.
Cómo utilizarlo
- Lee la instalación enlazada y autentícate en tu entorno.
- Elige búsqueda o extracción con la estructura de entrada documentada.
- Revisa páginas y fechas y sustituye los marcadores antes de transferir al modelo.
- Contrasta las conclusiones importantes y conserva los enlaces.
Límites y comprobaciones
- Confirma que tu cuenta puede usar los ID de aplicación del ejemplo.
- Una llamada posterior a un modelo tiene disponibilidad y coste propios.
- Un fragmento de búsqueda no es la página completa; la página extraída también puede estar desactualizada.
Preguntas frecuentes
¿La instalación habilita internet inmediatamente?
Aporta instrucciones para un flujo CLI. Todavía necesitas belt, autenticación y acceso a las aplicaciones en tu entorno.
¿Puedo ejecutar sin cambios el ejemplo de búsqueda y modelo?
Debes sustituir los marcadores por contenido real y verificar el acceso al modelo citado. El ejemplo por sí solo no constituye una investigación ejecutada.
Instalar este Skill
Añade este Skill desde su fuente verificada en GitHub con la Skills CLI.
npx skills add https://github.com/101-skills/superpowers --skill web-searchInformación de la fuente
Contenido del repositorio de origen con títulos, ejemplos, código, tablas, enlaces e imágenes preservados.
Install the belt CLI skill: npx skills add belt-sh/cliWeb Search & Extraction
Search the web and extract content via inference.sh CLI.
Quick Start
Requires inference.sh CLI (belt). Install instructionsbelt login
# Search the web
belt app run tavily/search-assistant --input '{"query": "latest AI developments 2024"}'Available Apps
Tavily
| App | App ID | Description |
|---|---|---|
| Search Assistant | tavily/search-assistant | AI-powered search with answers |
| Extract | tavily/extract | Extract content from URLs |
Exa
| App | App ID | Description |
|---|---|---|
| Search | exa/search | Smart web search with AI |
| Answer | exa/answer | Direct factual answers |
| Extract | exa/extract | Extract and analyze web content |
Examples
Tavily Search
belt app run tavily/search-assistant --input '{
"query": "What are the best practices for building AI agents?"
}'Returns AI-generated answers with sources and images.
Tavily Extract
belt app run tavily/extract --input '{
"urls": ["https://example.com/article1", "https://example.com/article2"]
}'Extracts clean text and images from multiple URLs.
Exa Search
belt app run exa/search --input '{
"query": "machine learning frameworks comparison"
}'Returns highly relevant links with context.
Exa Answer
belt app run exa/answer --input '{
"question": "What is the population of Tokyo?"
}'Returns direct factual answers.
Exa Extract
belt app run exa/extract --input '{
"url": "https://example.com/research-paper"
}'Extracts and analyzes web page content.
Workflow: Research + LLM
# 1. Search for information
belt app run tavily/search-assistant --input '{
"query": "latest developments in quantum computing"
}' > search_results.json
# 2. Analyze with Claude
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "Based on this research, summarize the key trends: <search-results>"
}'Workflow: Extract + Summarize
# 1. Extract content from URL
belt app run tavily/extract --input '{
"urls": ["https://example.com/long-article"]
}' > content.json
# 2. Summarize with LLM
belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input '{
"prompt": "Summarize this article in 3 bullet points: <content>"
}'Use Cases
- Research: Gather information on any topic
- RAG: Retrieval-augmented generation
- Fact-checking: Verify claims with sources
- Content aggregation: Collect data from multiple sources
- Agents: Build research-capable AI agents
Related Skills
# Full platform skill (all apps)
npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli
# LLM models (combine with search for RAG)
npx skills add inference-sh/skills@llm-models
# Image generation
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generationBrowse all apps: belt app list
Documentation
- Adding Tools to Agents - Equip agents with search
- Building a Research Agent - LLM + search integration guide
- Tool Integration Tax - Why pre-built tools matter
