Descrizione dettagliata
Questo Skill descrive un percorso specifico: applicazioni Tavily ed Exa tramite il CLI inference.sh chiamato belt. Installarlo fornisce istruzioni all'agente, ma non installa ogni dipendenza, crea un account o include crediti. La fonte distingue la ricerca di pagine dall'estrazione di indirizzi noti: prima occorre capire se si parte da una domanda o da un URL.
Per una ricerca, trova fonti candidate, seleziona quelle pertinenti ed estrai il contenuto prima di scrivere. Conserva gli URL per rendere tracciabili le affermazioni. La fonte mostra anche un passaggio separato a un modello: i segnaposto devono contenere risultati veri. Risposte di ricerca ed estrazioni restano materiale intermedio, non una verifica indipendente di correttezza o attualità.
Cosa preparare
- Una query mirata oppure URL reali da estrarre.
- Una sessione belt configurata con accesso alle applicazioni scelte.
Risultati attesi
- Risultati di ricerca o contenuto delle pagine secondo l'applicazione.
- Un insieme di fonti per una successiva fase di sintesi o analisi.
Procedura
- Leggi l'installazione collegata e autenticati nel tuo ambiente.
- Scegli ricerca o estrazione con la struttura di input documentata.
- Controlla pagine e date e sostituisci i segnaposto prima del passaggio al modello.
- Confronta le conclusioni importanti con le pagine e conserva gli URL.
Limiti e verifiche
- Verifica l'accesso del tuo account agli ID applicazione degli esempi.
- Una chiamata successiva a un modello ha disponibilità e costi propri.
- Un frammento di ricerca non è la pagina intera; anche il testo estratto può essere superato.
Domande frequenti
L'installazione abilita subito l'accesso al web?
Fornisce istruzioni per un flusso CLI. Servono ancora belt, autenticazione e accesso alle applicazioni nel proprio ambiente.
L'esempio ricerca e modello si usa senza modifiche?
Occorre inserire contenuti veri nei segnaposto e controllare l'accesso all'applicazione del modello. L'esempio non è una ricerca già eseguita.
Installa questo Skill
Aggiungi lo Skill dalla fonte GitHub verificata con la Skills CLI.
npx skills add https://github.com/101-skills/superpowers --skill web-searchInformazioni sulla fonte
Contenuto dal repository con titoli, esempi, codice, tabelle, link e immagini preservati.
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
