search

द्वारा 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.

npx skills add https://github.com/tavily-ai/skills --skill search

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tavily-ai की और Skills

We need to translate the given English text into Hindi. The text describes a skill for extracting website content as markdown files. It mentions configurable crawl depth, breadth limits, page caps, path filtering via regex, two modes (full-page extraction and semantic chunking), and a companion Map API. The name "crawl" is to be preserved if it appears in the source text. The source text does not contain the word "crawl" explicitly, but the directory item type is "agent skill" and name is "crawl". The instruction says: "Do not include the name unless it appears in the source text." So we should not add "crawl" in the translation. Also, we must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. "Map API" is a technical term, keep as is. "regex" is technical, keep as is. "LLM" is technical, keep as is. "markdown" is a format name, keep as is. The translation should be accurate and natural in Hindi. Let me translate paragraph by

Tavily के एक्सट्रैक्शन API का उपयोग करके विशिष्ट URL से साफ सामग्री निकालें। प्रति अनुरोध 20 URL तक का समर्थन करता है, जिसमें प्रासंगिक सामग्री खंडों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए वैकल्पिक क्वेरी-आधारित रीरैंकिंग होती है। दो एक्सट्रैक्शन मोड: तेज टेक्स्ट निष्कर्षण के लिए बेसिक, जावास्क्रिप्ट-रेंडर किए गए पेजों और संरचित डेटा के लिए एडवांस्ड। पहली बार चलाने पर ब्राउज़र के माध्यम से स्वचालित OAuth प्रम

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

tavily-best-practices

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

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

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

tavily-dynamic-search

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।

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