当需要基于语义/向量做网页检索、找相似内容或按类别(公司/人物/论文等)做结构化调研时使用;做 Exa API 语义搜索并产出带正文摘要的结果集;不适用于精确关键词匹配、站内全文检索或纯本地数据查询;触发词:语义搜索、相似内容、Exa
Pro shows the line behind each finding and how to fix it
Scanned 9/19/2026
npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill exa-semantic-search --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Exa Semantic Search?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/findscripter-exa-semantic-search)More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.
---
name: exa-semantic-search
title: Exa 语义搜索研究
description: 当需要基于语义/向量做网页检索、找相似内容或按类别(公司/人物/论文等)做结构化调研时使用;做 Exa API 语义搜索并产出带正文摘要的结果集;不适用于精确关键词匹配、站内全文检索或纯本地数据查询;触发词:语义搜索、相似内容、Exa
domain: 平台/integration
triggers: [语义搜索, 相似内容, Exa, 类别检索, 论文检索, embeddings 搜索]
tags: [平台, misc, 搜索, 调研, exa, 语义检索]
level: 入门
status: stable
agents: [claude-code, codex, cursor, gemini-cli]
tools: [Exa API, 环境变量, curl]
requires: []
related: [firecrawl-web-scraper, defuddle-web-extract, hybrid-search-retrieval, apify-ecommerce-scraper]
combines_with: [rag-implementation-workflow, defuddle-web-extract]
license: MIT
source: sickn33/agentic-awesome-skills
source_license: MIT
---
## 何时使用
适用:
- 需要基于语义/embeddings 检索网页,而非精确关键词匹配(例如"讲清楚 X 概念的优质文章")。
- 给定一篇文章/URL,想找语义相似的内容(find similar)。
- 按类别做结构化调研:公司、人物、研究论文、新闻、GitHub 等。
- 希望检索结果直接带回正文/摘要,省去逐条抓取。
不该用(负边界):
- 精确关键词或布尔匹配、站内全文检索 —— 用传统关键词搜索引擎或站点自带搜索。
- 纯本地/私有数据库查询 —— Exa 检索的是公网内容。
- 把结果当作权威事实直接采纳 —— 仍需对来源做环境相关的核验与人工审阅。
- 缺少 API Key、检索范围或成功标准不明确时,先停下来澄清。
## 步骤
1. 安装技能(全局):
```bash
npx skills add -g BenedictKing/exa-search
```
2. 配置 Exa API Key(务必通过环境变量,不要硬编码):
```bash
export EXA_API_KEY="your-exa-api-key"
```
3. 在 Claude Code 对话中用自然语言发起检索;按需指定类别(company / people / research paper 等)或"找相似"。
4. 拿到结果后,对关键结论回到原始来源做二次核验。
## 指令
- 语义搜索:描述你想要的内容含义,而非堆砌关键词。
- 类别检索:明确说明类别(如"研究论文""公司"),以获得结构化结果。
- 相似内容:提供一个参考 URL,请求"语义相似"的页面。
- 直接调用 API(无封装时的兜底):
```bash
curl -s https://api.exa.ai/search \
-H "x-api-key: $EXA_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query":"best explanation of vector embeddings","numResults":5,"contents":{"text":true}}'
```
## 示例
- 语义搜索:"找几篇把向量 embeddings 讲清楚的高质量文章。"
- 类别检索:"按研究论文类别,找近一年关于检索增强生成(RAG)的代表性论文。"
- 相似内容:"基于这篇 URL,找语义相似的深度文章。"
更多用法与排障见上游仓库:https://github.com/BenedictKing/exa-search
## 注意事项
- API Key 一律走环境变量(EXA_API_KEY),不写入代码或提交记录。
- 语义检索结果具有概率性,重要结论需回到原始来源核验,不可作为环境相关验证、测试或专家评审的替代。
- 仅在任务确实落在上述语义/相似/类别检索范围内时使用;否则改用关键词搜索或对应专用工具。
- 检索消耗 API 配额,注意 numResults 与调用频率。
## 互见
- context7-auto-research(依赖库/框架文档自动调研)
- tavily-web(通用 Web 搜索)
- firecrawl-scraper(抓取与结构化提取网页)
- codex-review(代码审阅)
---
采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills(MIT)。
Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!