investment-research-briefs

द्वारा tavily-ai

Create concise investment research briefs, company memos, sector snapshots, portfolio monitoring updates, earnings/news summaries, risk and catalyst briefs,…

npx skills add https://github.com/tavily-ai/use-case-skills --skill investment-research-briefs

Investment Research Briefs

Workflow

Use search and extract for quick investor briefs and source checks, research for full investment memos, and map or crawl only for large known source collections. Keep this skill focused on research design, source selection, verification, and 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.

  • Define the target, investor lens, geography, timeframe, asset type, and desired depth.
  • For quick briefs, split into short subqueries under 400 characters: business overview, market position, financial/operating signals, recent developments, competitors, risks, catalysts, and valuation/comps if requested.
  • Prefer filings, investor relations pages, earnings materials, company pages, regulators, exchanges, reputable financial media, and market sources.
  • For deeper memos, provide a clear research goal, known context, constraints, target market, and desired output shape.
  • Verify specific metrics, quotes, management claims, filings, and high-impact assertions against original or authoritative sources.
  • Separate sourced facts, inferred interpretation, and open diligence questions.

Research Budget

  • Start with a small focused search set covering business context, recent developments, financial/operating signals, and risks/catalysts.
  • Extract only the strongest sources before drafting a concise brief.
  • Add more searches only for named gaps, such as missing filing evidence, missing earnings context, or missing competitor context.
  • Do not use map unless a known investor-relations, filing, transcript, or presentation library has buried pages.
  • Do not use research unless the user asks for a full memo, sector landscape, or multi-source thesis.

Capability Guidance

  • Use search for fast discovery across companies, sectors, filings, news, competitors, and market context.
  • Use extract to verify metrics, quotes, filings, management claims, transcripts, and other high-impact assertions.
  • Use research for full investment memos, sector landscapes, or multi-source thesis work.
  • Use map or crawl only for large investor-relations, filing, transcript, or presentation libraries.

Query And Source Guidance

  • Use company legal name, ticker, product names, segment names, geography, competitor names, and reporting period in queries.
  • For public companies, prioritize original filings, earnings calls, investor presentations, regulator pages, and exchange notices.
  • For private companies, triangulate from company pages, funding announcements, customer stories, hiring, product documentation, and credible press.
  • For recent developments, make the timeframe explicit in the query.
  • For competitor or sector work, build separate subqueries for category, demand drivers, pricing, regulation, customer adoption, and risks.
  • Include known assumptions or prior context in broad research requests to avoid rediscovering what is already known.
  • Report failed or unavailable sources when they affect filings, transcripts, IR pages, market data, or cited claims.

Output Template

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

# Investment Brief: <company/sector/theme>

## Executive Summary
<concise bullets with the main investor-relevant takeaways>

## Business And Market Context
- Business model:
- Customers/segments:
- Market position:
- Competitors:

## Recent Developments
- <dated development with source>

## Signals
- Financial or operating signals:
- Product, customer, hiring, or partnership signals:
- Regulatory or macro signals:

## Risks
- <risk>: <evidence and uncertainty>

## Catalysts And Watch Items
- <catalyst/watch item>: <why it matters>

## Open Diligence Questions
- <question>

## Sources
- [Source title](URL) - <what it supports>

Do not provide personalized financial advice. State when source coverage is thin, stale, or incomplete.

tavily-ai की और Skills

research
tavily-ai
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
official
search
tavily-ai
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.
official
tavily-best-practices
tavily-ai
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
official
tavily-cli
tavily-ai
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
official
tavily-crawl
tavily-ai
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
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
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।
official
tavily-extract
tavily-ai
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
official
tavily-map
tavily-ai
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
official