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द्वारा tavily-ai

Find, screen, and synthesize academic papers, scientific literature, technical reports, preprints, clinical or biomedical publications, and evidence around a…

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Academic Scientific Research

Workflow

Use search to discover scholarly sources, extract to verify source content, map or crawl for known scholarly sites and collections, and research for full literature-review synthesis. Keep this skill focused on research planning, source selection, extraction targets, and evidence synthesis; execution mechanics should come from companion endpoint skills.

Treat the guidance below as base guidance; adapt it to the user's request when appropriate.

  • Translate the user's question into search terms, synonyms, key entities, and likely source domains.
  • Break broad questions into short subqueries under 400 characters: core concept, synonyms, method names, target population or data, benchmark or dataset, author/lab, and year range.
  • Prefer scholarly and official sources when available: preprint servers, PubMed/NIH pages, journals, conference proceedings, professional societies, standards bodies, and official technical reports.
  • Extract from the strongest selected pages after screening titles, snippets, source type, recency, and relevance.
  • Reserve broad research synthesis for full literature reviews, research landscapes, or multi-method comparisons.
  • Distinguish primary studies, review papers, preprints, editorials, guidelines, standards, and news coverage.

Research Budget

  • Start with a small focused search set covering the main concept, synonyms, methods, and source type.
  • Extract only the strongest scholarly sources before drafting the evidence brief.
  • Add more searches only for named gaps, such as missing review papers, missing recent work, or missing primary studies.
  • Do not use map unless a known lab, journal, conference, repository, or documentation site has buried pages.
  • Do not use crawl unless the user needs broad collection from a known proceedings, publication list, or docs section.

Capability Guidance

  • Use search first when the user needs papers, methods, benchmarks, authors, institutions, or recent work.
  • Use extract when comparing a small set of papers, reading abstracts, or verifying study claims.
  • Use map only when a known lab, journal, conference, repository, or documentation site has useful but hard-to-find pages.
  • Use crawl only when the user needs many pages from a known source, such as proceedings, a lab publication list, or a technical docs section.
  • Use research only when the user explicitly needs a full literature review or research landscape.

Query And Source Guidance

  • Pair formal terms with common synonyms and acronyms.
  • Include population, dataset, benchmark, organism, intervention, model, metric, or method terms when relevant.
  • For recent literature, include explicit year ranges or recency language in the query.
  • Prefer primary literature for claims, review papers for landscape summaries, and guidelines/standards for practice recommendations.
  • Deduplicate preprints and final publications; cite the final version when available.
  • Treat abstracts, papers, supplemental pages, tables, and official repositories as separate evidence surfaces.
  • Report failed or inaccessible sources when they affect key papers, guidelines, datasets, or primary evidence.

Output Template

Use this markdown structure and adapt sections to the user's scope:

# Evidence Brief: <topic>

## Research Question
<brief framing of the question>

## Search Strategy
- Concepts searched:
- Source types prioritized:
- Inclusion logic:
- Exclusions or limitations:

## Key Sources
| Source | Type | Why it matters | URL |
| --- | --- | --- | --- |

## Findings
### <Theme>
- Claim:
- Evidence:
- Limitations:

### <Theme>
- Claim:
- Evidence:
- Limitations:

## Consensus And Disagreement
- Consensus:
- Disagreement:
- Evidence gaps:

## Follow-Up Queries
- <query idea>

For medical, clinical, or biomedical topics, be conservative: do not provide diagnosis or treatment advice, and prioritize primary literature, systematic reviews, guidelines, and official health sources.

tavily-ai की और Skills

research
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किसी भी विषय पर व्यापक शोध, जिसमें स्वचालित स्रोत संग्रह, विश्लेषण और उद्धरण शामिल हैं। स्पष्ट उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत वेब शोध करता है, जो तुलना, समसामयिक घटनाओं, बाजार विश्लेषण और विस्तृत रिपोर्ट के लिए आदर्श है। तीन मॉडल विकल्प प्रदान करता है: लक्षित एकल-विषय शोध के लिए मिनी (~30 सेकंड), व्यापक बहु-कोण विश्लेषण के लिए प्रो (~60-120 सेकंड), और API-संचालित जटिलता पहचान के लिए ऑटो। Tavily MCP सर्वर के माध्य
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search
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We need to translate the given English text into Hindi, preserving product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "search" is to be preserved only if it appears in the source text. The source text does not contain the word "search" as a standalone name? Actually it says "Web search" at the beginning. The instruction says "Name to preserve: search" but also "Do not include the name unless it appears in the source text." So "search" appears in "Web search" - but that's part of the phrase. I think we should preserve the word "search" as is? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "search" might be considered a technical term? But it's a common word. However, the instruction specifically says "Name to preserve: search" meaning we should not translate the word "search" if it appears. In the source text, "Web search" - the word "search" is there. So we should keep "search" as is.
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We need to translate the given English text to Hindi. The text describes a web search API for LLMs with various features. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "tavily-best-practices" is not in the text, so we don't include it. We translate only the text inside <text>. No extra commentary, labels, etc. Let's translate: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research." -> "LLMs के लिए वेब सर्च API जिसमें रीयल-टाइम डेटा एक्सेस, कंटेंट एक्सट्रैक्शन, साइट क्रॉलिंग और AI-संचालित शोध शामिल है।" "Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end
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tavily-cli
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वेब खोज, सामग्री निष्कर्षण, साइट क्रॉलिंग, और Tavily CLI के माध्यम से गहन शोध। पाँच कमांड मोड: खोज, निष्कर्षण, URL खोज, बल्क क्रॉलिंग, और उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत शोध। सभी कमांड संरचित, एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए JSON आउटपुट और फ़ाइल सहेजने का समर्थन करते हैं। एस्केलेशन पैटर्न आपको आपकी आवश्यकताओं के अनुसार सरल खोज से निष्कर्षण, मैपिंग, क्रॉलिंग से लेकर व्यापक शोध
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बहु-पृष्ठ वेबसाइट क्रॉलर जिसमें सिमैंटिक फ़िल्टरिंग और मार्कडाउन निर्यात है। गहराई और चौड़ाई नियंत्रण के साथ पूरे साइट अनुभागों को क्रॉल करें; पथ रेगेक्स, डोमेन या प्राकृतिक भाषा निर्देशों द्वारा फ़िल्टर करें ताकि परिणामों को केंद्रित किया जा सके। प्रत्येक पृष्ठ को --output-dir के माध्यम से स्थानीय मार्कडाउन फ़ाइलों के रूप में सहेजें, या एजेंटिक प्रोसेसिंग के लिए संरचित JSON लौटाएँ
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वेब खोजें, परिणामों को फ़िल्टर करें, और सामग्री निकालें ताकि कच्चा खोज डेटा कभी आपके कॉन्टेक्स्ट विंडो में प्रवेश न करे। केवल आपका क्यूरेटेड print() आउटपुट वापस आता है।
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20 URL तक से स्वच्छ मार्कडाउन या टेक्स्ट निकालें, जिसमें जावास्क्रिप्ट रेंडरिंग और क्वेरी-केंद्रित चंकिंग सहायता हो। जावास्क्रिप्ट-रेंडर किए गए पृष्ठों को कॉन्फ़िगरेबल निष्कर्षण गहराई (सरल पृष्ठों के लिए बेसिक, डायनामिक SPA और तालिकाओं के लिए एडवांस्ड) के साथ संभालता है। केवल प्रासंगिक सामग्री चंक लौटाने के लिए क्वेरी-केंद्रित निष्कर्षण का समर्थन करता है, पूरे पृष्ठों के बजाय। डिफ़
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वेबसाइटों पर सामग्री निकाले बिना तेज़ URL खोज, बड़ी साइटों पर विशिष्ट पृष्ठ खोजने के लिए आदर्श। किसी डोमेन पर सभी URL की संरचित सूचियाँ लौटाता है, जिसमें कॉन्फ़िगरेबल गहराई और चौड़ाई, regex पथ फ़िल्टरिंग, और सिमैंटिक फ़िल्टरिंग के लिए प्राकृतिक भाषा निर्देश शामिल हैं। गहराई नियंत्रण (1–5 स्तर), प्रति पृष्ठ चौड़ाई सीमा, बाहरी लिंक शामिल/बहिष्करण, और regex पैटर्न के माध्यम से डोमेन फ़िल
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