Wszystkie Skills / 101-SKILLS

101-skills/superpowers

web-search

Opisany przez autora proces Tavily i Exa przez CLI belt platformy inference.sh.

Zobacz źródło

Szczegółowy opis

Ten Skill opisuje konkretną ścieżkę: aplikacje Tavily i Exa uruchamiane przez CLI inference.sh o nazwie belt. Instalacja dostarcza agentowi instrukcji, lecz nie instaluje wszystkich zależności, nie tworzy konta i nie zapewnia kredytów. Źródło odróżnia szukanie stron od odczytu znanego adresu; najpierw określ, czy masz pytanie badawcze, czy gotowy URL.

Podczas badania wyszukaj kandydatów, wybierz trafne strony i odczytaj ich treść przed pisaniem odpowiedzi. Zachowuj adresy, aby powiązać twierdzenia ze źródłami. Autor pokazuje też osobny krok modelu, którego znaczniki trzeba zastąpić prawdziwymi wynikami. Odpowiedzi wyszukiwarki i odczyt stron są materiałem pośrednim, nie niezależnym dowodem prawdziwości lub aktualności.

Co przygotować

Precyzyjne zapytanie lub rzeczywiste adresy stron do odczytu.
Skonfigurowana sesja belt z dostępem do wybranych aplikacji.

Oczekiwane wyniki

Wyniki wyszukiwania lub odczytana treść zależnie od aplikacji.
Zestaw źródeł dla osobnego etapu podsumowania lub analizy.

Sposób użycia

Przeczytaj instrukcję instalacji i zaloguj się we własnym środowisku.
Wybierz wyszukiwanie lub odczyt z udokumentowanym formatem wejścia.
Sprawdź strony i daty; zastąp znaczniki prawdziwą treścią przed przekazaniem modelowi.
Porównaj ważne wnioski z oryginałami i zachowaj adresy.

Ograniczenia i kontrola

Sprawdź dostęp konta do identyfikatorów aplikacji z przykładów.
Kolejne wywołanie modelu ma własne koszty i warunki dostępności.
Fragment wyniku nie jest pełną stroną; odczytana treść także może być nieaktualna.

Częste pytania

Czy instalacja od razu daje dostęp do internetu?

Dostarcza instrukcji procesu CLI. Nadal potrzebne są belt, uwierzytelnienie i dostęp do aplikacji we własnym środowisku.

Czy przykład wyszukiwania i modelu można skopiować bez zmian?

Trzeba wstawić prawdziwe wyniki w miejsce znaczników i sprawdzić dostęp do aplikacji modelu. Sam przykład nie jest wykonaną analizą.

Zainstaluj ten Skill

Dodaj Skill z jego zweryfikowanego źródła GitHub za pomocą Skills CLI.

npx skills add https://github.com/101-skills/superpowers --skill web-search

Informacje o źródle

Oryginalny dokument Skill

Treść z repozytorium z zachowaniem nagłówków, przykładów, kodu, tabel, linków i obrazów.

Install the belt CLI skill: npx skills add belt-sh/cli

Web Search & Extraction

Search the web and extract content via inference.sh CLI.

Web Search & Extraction

Quick Start

Requires inference.sh CLI (belt). Install instructions

bash

belt 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

bash

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

bash

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

bash

belt app run exa/search --input '{
  "query": "machine learning frameworks comparison"
}'

Returns highly relevant links with context.

Exa Answer

bash

belt app run exa/answer --input '{
  "question": "What is the population of Tokyo?"
}'

Returns direct factual answers.

Exa Extract

bash

belt app run exa/extract --input '{
  "url": "https://example.com/research-paper"
}'

Extracts and analyzes web page content.

Workflow: Research + LLM

bash

# 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

bash

# 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

bash

# 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-generation

Browse 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

Powiązane zadania

z tego samego repozytorium

Więcej Skills

Wszystkie Skills

ai-video-generation

Generate AI videos with Google Veo, Seedance 2.0, HappyHorse, Wan, Grok and 40+ models via inference.sh CLI. Models: Veo 3.1, Veo 3, Seedance 2.0, HappyHorse 1.0, Wan 2.5, Grok Imagine Video, OmniHuman, Fabric, HunyuanVideo. Capabilities: text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video editing, lipsync, avatar animation, video upscaling, foley sound. Use for: social media videos, marketing content, explainer videos, product demos, AI avatars. Triggers: video generation, ai video, text t

Instalacje łącznie: 919,3 tys.
GitHub Stars: 17
Aktualizacja: 31 sie

Zobacz szczegóły →

ai-avatar-video

Create AI avatar and talking head videos via inference.sh CLI. Recommended: P-Video-Avatar (fastest, cheapest, built-in TTS). Also: OmniHuman, Fabric, PixVerse. Audio: Inworld TTS-2 (100+ languages, emotion steering for characters), ElevenLabs, Kokoro. Capabilities: audio-driven avatars, text-to-avatar, lipsync videos, talking head generation, virtual presenters, UGC content. Use for: AI presenters, explainer videos, virtual influencers, dubbing, marketing videos, UGC ads, gaming avatars, NPC di

Instalacje łącznie: 917,3 tys.
GitHub Stars: 17
Aktualizacja: 31 sie

Zobacz szczegóły →

ai-image-generation

Generate AI images with GPT-Image-2, FLUX, Gemini, Grok, Seedream, Reve and 50+ models via inference.sh CLI. Models: GPT-Image-2, FLUX Dev LoRA, FLUX.2 Klein LoRA, Gemini 3 Pro Image, Grok Imagine, Seedream 4.5, Reve, ImagineArt. Capabilities: text-to-image, image-to-image, inpainting, LoRA, image editing, upscaling, text rendering. Use for: AI art, product mockups, concept art, social media graphics, marketing visuals, illustrations. Triggers: flux, image generation, ai image, text to image, st

Instalacje łącznie: 918 tys.
GitHub Stars: 17
Aktualizacja: 31 sie

Zobacz szczegóły →

twitter-automation

Automate Twitter/X with posting, engagement, and user management via inference.sh CLI. Apps: x/post-tweet, x/post-create (with media), x/post-like, x/post-retweet, x/dm-send, x/user-follow. Capabilities: post tweets, schedule content, like posts, retweet, send DMs, follow users, get profiles. Use for: social media automation, content scheduling, engagement bots, audience growth, X API. Triggers: twitter api, x api, tweet automation, post to twitter, twitter bot, social media automation, x automa

Instalacje łącznie: 917,6 tys.
GitHub Stars: 17
Aktualizacja: 31 sie

Zobacz szczegóły →