investment-research-briefs

Создавайте краткие инвестиционные исследовательские сводки, корпоративные меморандумы, обзоры секторов, обновления по мониторингу портфеля, сводки по прибыли и новостям, сводки по рискам и катализаторам,…

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.

Больше skills от tavily-ai

research
tavily-ai
Всестороннее исследование любой темы с автоматическим сбором источников, анализом и цитированием. Проводит многоисточниковый веб-поиск с явными ссылками, идеально подходит для сравнений, текущих событий, анализа рынка и детальных отчетов. Предлагает три варианта модели: mini для целенаправленного исследования одной темы (~30 с), pro для всестороннего многоаспектного анализа (~60–120 с) и auto для автоматического определения сложности через API. Аутентификация через OAuth через сервер MCP Tavily с автоматическим входом через браузер...
official
search
tavily-ai
Веб-поиск с оптимизированными для LLM результатами, оценкой релевантности и гибкой фильтрацией. Поддерживает четыре режима глубины поиска (ультрабыстрый, быстрый, базовый, расширенный) с настраиваемыми компромиссами между задержкой и релевантностью. Включает фильтрацию доменов, ограничения по временному диапазону, даты, повышение приоритета стран и извлечение необработанного контента. Возвращает результаты с заголовком, URL, фрагментом содержимого и оценкой релевантности; опционально изображения и фавиконы. Автоматическая аутентификация OAuth через сервер Tavily MCP или настройка API-ключа;...
official
tavily-best-practices
tavily-ai
Веб-поисковый API для LLM с доступом к данным в реальном времени, извлечением контента, сканированием сайтов и AI-исследованиями. Пять основных методов: search() для веб-результатов, extract() для контента URL, crawl() для сканирования всего сайта, map() для обнаружения URL и research() для сквозного AI-синтеза. Поддерживает SDK для Python и JavaScript с асинхронными клиентами для параллельных запросов и настраиваемой глубиной поиска (ultra-fast/fast/basic/advanced). Метод crawl принимает семантические инструкции для фокусировки извлечения на...
official
tavily-cli
tavily-ai
Веб-поиск, извлечение контента, сканирование сайтов и глубокое исследование через Tavily CLI. Пять режимов команд, охватывающих поиск, извлечение, обнаружение URL, массовое сканирование и многоисточниковое исследование с цитированием. Все команды поддерживают вывод в JSON и сохранение в файл для структурированных агентных рабочих процессов. Схема эскалации ведет вас от простого поиска через извлечение, картографирование, сканирование к всестороннему исследованию в зависимости от ваших потребностей. Требуется установка tavily-cli и аутентификация по API-ключу через tvly login.
official
tavily-crawl
tavily-ai
Многостраничный веб-сканер с семантической фильтрацией и экспортом в Markdown. Сканируйте целые разделы сайтов с контролем глубины и ширины; фильтруйте по регулярному выражению пути, домену или инструкциям на естественном языке для фокусировки результатов. Сохраняйте каждую страницу в виде локальных Markdown-файлов через --output-dir или возвращайте структурированный JSON для агентной обработки. Используйте семантические инструкции с извлечением фрагментов для предотвращения раздувания контекста при передаче результатов LLM; используйте извлечение полных страниц для загрузки офлайн-документации. Поддерживает...
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
Поиск в интернете, фильтрация результатов и извлечение контента, чтобы необработанные данные
official
tavily-extract
tavily-ai
Извлекает чистый Markdown или текст из до 20 URL-адресов с поддержкой рендеринга JavaScript и разбивки на фрагменты по запросу. Обрабатывает страницы с рендерингом JavaScript с настраиваемой глубиной извлечения (базовая для простых страниц, продвинутая для динамических SPA и таблиц). Поддерживает извлечение по запросу, возвращая только релевантные фрагменты контента вместо полных страниц. По умолчанию возвращает оптимизированный для LLM Markdown с возможностью выбора формата обычного текста и структурированного вывода JSON. Обрабатывает до 20 URL-адресов за один вызов;...
official
tavily-map
tavily-ai
Быстрое обнаружение URL-адресов на веб-сайтах без извлечения содержимого, идеально подходит для поиска конкретных страниц на крупных сайтах. Возвращает структурированные списки всех URL-адресов в домене с настраиваемой глубиной и шириной, фильтрацией путей по регулярным выражениям и инструкциями на естественном языке для семантической фильтрации. Поддерживает контроль глубины (1–5 уровней), ограничения ширины на страницу, включение/исключение внешних ссылок и фильтрацию доменов с помощью шаблонов регулярных выражений. Разработан как первый шаг в рабочем процессе: карта для поиска нужной страницы, затем используйте извлечение или...
official