investment-research-briefs

Buat ringkasan riset investasi yang ringkas, memo perusahaan, gambaran sektor, pembaruan pemantauan portofolio, ringkasan laba/berita, ringkasan risiko dan katalis,…

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.

Lebih banyak skill dari tavily-ai

research
tavily-ai
We need to translate the given English text into Bahasa Indonesia. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms. The name "research" is to be preserved if it appears in the source text, but we are not to include the name unless it appears. The source text does not contain the word "research" as a standalone name? Actually it starts with "Comprehensive research on any topic..." so "research" is part of the text. But the instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." So we keep it as is. Also preserve "Tavily MCP server", "OAuth", etc. Translate the rest naturally. Let me translate: "Comprehensive research on any topic with automatic source gathering, analysis, and citations." -> "Riset komprehensif tentang topik apa pun dengan pengumpulan sumber, analisis, dan kutipan otomatis." "Conducts multi-source web research with explicit citations, ideal for comparisons, current events, market analysis, and detailed reports
official
search
tavily-ai
Pencarian web dengan hasil yang dioptimalkan untuk LLM, penilaian relevansi, dan penyaringan fleksibel. Mendukung empat mode kedalaman pencarian (ultra-cepat, cepat, dasar, lanjutan) dengan pengaturan latensi dan tradeoff relevansi yang dapat dikonfigurasi. Termasuk penyaringan domain, batasan rentang waktu, rentang tanggal, penguatan negara, dan ekstraksi konten mentah. Mengembalikan hasil dengan judul, URL, cuplikan konten, dan skor relevansi; hasil gambar opsional dan favicon. Otentikasi OAuth otomatis melalui server Tavily MCP atau konfigurasi kunci API;...
official
tavily-best-practices
tavily-ai
API pencarian web untuk LLM dengan akses data real-time, ekstraksi konten, perayapan situs, dan riset bertenaga AI. Lima metode inti: search() untuk hasil web, extract() untuk konten URL, crawl() untuk ekstraksi seluruh situs, map() untuk penemuan URL, dan research() untuk sintesis AI ujung-ke-ujung. Mendukung SDK Python dan JavaScript dengan klien asinkron untuk kueri paralel dan kedalaman pencarian yang dapat dikonfigurasi (ultra-cepat/cepat/dasar/lanjutan). Metode crawl menerima instruksi semantik untuk memfokuskan ekstraksi pada...
official
tavily-cli
tavily-ai
Pencarian web, ekstraksi konten, perayapan situs, dan riset mendalam melalui Tavily CLI. Lima mode perintah yang mencakup pencarian, ekstraksi, penemuan URL, perayapan massal, dan riset multi-sumber dengan kutipan. Semua perintah mendukung output JSON dan penyimpanan file untuk alur kerja terstruktur dan agen. Pola eskalasi memandu Anda dari pencarian sederhana melalui ekstraksi, pemetaan, perayapan, hingga riset komprehensif berdasarkan kebutuhan Anda. Memerlukan instalasi tavily-cli dan autentikasi kunci API melalui tvly login.
official
tavily-crawl
tavily-ai
Perayap situs web multi-halaman dengan penyaringan semantik dan ekspor markdown. Jelajahi seluruh bagian situs dengan kontrol kedalaman dan luas; filter berdasarkan regex jalur, domain, atau instruksi bahasa alami untuk memfokuskan hasil. Simpan setiap halaman sebagai file markdown lokal melalui --output-dir, atau kembalikan JSON terstruktur untuk pemrosesan agen. Gunakan instruksi semantik dengan ekstraksi potongan untuk mencegah pembengkakan konteks saat memberikan hasil ke LLM; gunakan ekstraksi halaman penuh untuk unduhan dokumentasi offline. Mendukung...
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
Cari web, filter hasil, dan ekstrak konten sehingga data pencarian mentah tidak pernah masuk ke jendela konteks Anda. Hanya keluaran print() yang telah dikurasi yang akan kembali.
official
tavily-extract
tavily-ai
Mengekstrak markdown atau teks bersih dari hingga 20 URL, dengan dukungan rendering JavaScript dan pemotongan berbasis kueri. Menangani halaman yang dirender JavaScript dengan kedalaman ekstraksi yang dapat dikonfigurasi (dasar untuk halaman sederhana, lanjutan untuk SPA dinamis dan tabel). Mendukung ekstraksi berbasis kueri untuk mengembalikan hanya potongan konten yang relevan, bukan halaman penuh. Mengembalikan markdown yang dioptimalkan untuk LLM secara default, dengan opsi format teks biasa dan output JSON terstruktur. Memproses hingga 20 URL dalam satu panggilan;...
official
tavily-map
tavily-ai
Penemuan URL cepat di situs web tanpa mengekstrak konten, ideal untuk menemukan halaman tertentu di situs besar. Mengembalikan daftar terstruktur dari semua URL di suatu domain dengan kedalaman dan lebar yang dapat dikonfigurasi, pemfilteran jalur regex, dan instruksi bahasa alami untuk pemfilteran semantik. Mendukung kontrol kedalaman (1–5 level), batas lebar per halaman, penyertaan/pengecualian tautan eksternal, dan pemfilteran domain melalui pola regex. Dirancang sebagai langkah 1 dalam alur kerja: petakan untuk menemukan halaman yang tepat, lalu gunakan ekstrak atau...
official