tavily-search

द्वारा tavily-ai

Tavily CLI के माध्यम से LLM-अनुकूलित परिणामों के साथ वेब खोजें। इस कौशल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता वेब खोजना, लेख ढूंढना, जानकारी प्राप्त करना चाहता हो...

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

Tavily Search

Find pages and current information when you do not already have a URL.

When

  • The user needs information on a topic and has not supplied a URL
  • First step: search → extract → map → crawl → research

Do not use this skill when the user already has URLs (extract), needs every page in a site section (crawl), needs to locate pages on a known site (map), or wants a cited multi-source report (research).

How

  • Write short search queries, not prompts — keep each under 400 characters. Split multi-part questions into separate queries.
  • Apply domain, topic, or date constraints when the user specified them.
  • Prefer primary sources for factual or technical claims. Cross-check consequential facts.
  • Cite source URLs. Synthesize; do not paste raw result dumps. Do not request full page HTML for every hit; if snippets are thin, extract the best URLs instead.

If snippets are not enough, extract the best URLs. If the user needs a full cited briefing, switch to research.

Execute

If tavily_search is callable (the name may be prefixed), call it. Do not install the CLI and do not run tvly for this. In a coding-agent terminal that is already using tvly, pass --client-name "cursor plugin" and take flags from tvly search --help. Never ask for an API key in chat.

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
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.
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
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
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
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।
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
tavily-research
tavily-ai
बहु-स्रोत संश्लेषण और उद्धरणों के साथ व्यापक AI-संचालित अनुसंधान। मॉडल चयन के आधार पर 30-120 सेकंड लेते हुए वेब स्रोतों पर आधारित संरचित रिपोर्ट तैयार करता है (लक्षित प्रश्नों के लिए मिनी, जटिल तुलनाओं के लिए प्रो)। कई आउटपुट प्रारूपों का समर्थन करता है: मार्कडाउन रिपोर्ट, कस्टम स्कीमा के साथ JSON, और कॉन्फ़िगरेबल उद्धरण शैलियाँ (क्रमांकित, MLA, APA, शिकागो)। --no-wait, status, और poll कमांड के