academic-scientific-research

โดย tavily-ai

Find, screen, and synthesize academic papers, scientific literature, technical reports, preprints, clinical or biomedical publications, and evidence around a…

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

Academic Scientific Research

Workflow

Use search to discover scholarly sources, extract to verify source content, map or crawl for known scholarly sites and collections, and research for full literature-review synthesis. Keep this skill focused on research planning, source selection, extraction targets, and evidence 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.

  • Translate the user's question into search terms, synonyms, key entities, and likely source domains.
  • Break broad questions into short subqueries under 400 characters: core concept, synonyms, method names, target population or data, benchmark or dataset, author/lab, and year range.
  • Prefer scholarly and official sources when available: preprint servers, PubMed/NIH pages, journals, conference proceedings, professional societies, standards bodies, and official technical reports.
  • Extract from the strongest selected pages after screening titles, snippets, source type, recency, and relevance.
  • Reserve broad research synthesis for full literature reviews, research landscapes, or multi-method comparisons.
  • Distinguish primary studies, review papers, preprints, editorials, guidelines, standards, and news coverage.

Research Budget

  • Start with a small focused search set covering the main concept, synonyms, methods, and source type.
  • Extract only the strongest scholarly sources before drafting the evidence brief.
  • Add more searches only for named gaps, such as missing review papers, missing recent work, or missing primary studies.
  • Do not use map unless a known lab, journal, conference, repository, or documentation site has buried pages.
  • Do not use crawl unless the user needs broad collection from a known proceedings, publication list, or docs section.

Capability Guidance

  • Use search first when the user needs papers, methods, benchmarks, authors, institutions, or recent work.
  • Use extract when comparing a small set of papers, reading abstracts, or verifying study claims.
  • Use map only when a known lab, journal, conference, repository, or documentation site has useful but hard-to-find pages.
  • Use crawl only when the user needs many pages from a known source, such as proceedings, a lab publication list, or a technical docs section.
  • Use research only when the user explicitly needs a full literature review or research landscape.

Query And Source Guidance

  • Pair formal terms with common synonyms and acronyms.
  • Include population, dataset, benchmark, organism, intervention, model, metric, or method terms when relevant.
  • For recent literature, include explicit year ranges or recency language in the query.
  • Prefer primary literature for claims, review papers for landscape summaries, and guidelines/standards for practice recommendations.
  • Deduplicate preprints and final publications; cite the final version when available.
  • Treat abstracts, papers, supplemental pages, tables, and official repositories as separate evidence surfaces.
  • Report failed or inaccessible sources when they affect key papers, guidelines, datasets, or primary evidence.

Output Template

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

# Evidence Brief: <topic>

## Research Question
<brief framing of the question>

## Search Strategy
- Concepts searched:
- Source types prioritized:
- Inclusion logic:
- Exclusions or limitations:

## Key Sources
| Source | Type | Why it matters | URL |
| --- | --- | --- | --- |

## Findings
### <Theme>
- Claim:
- Evidence:
- Limitations:

### <Theme>
- Claim:
- Evidence:
- Limitations:

## Consensus And Disagreement
- Consensus:
- Disagreement:
- Evidence gaps:

## Follow-Up Queries
- <query idea>

For medical, clinical, or biomedical topics, be conservative: do not provide diagnosis or treatment advice, and prioritize primary literature, systematic reviews, guidelines, and official health sources.

Skills เพิ่มเติมจาก tavily-ai

research
tavily-ai
การวิจัยเชิงลึกในทุกหัวข้อ พร้อมการรวบรวมแหล่งข้อมูล วิเคราะห์ และอ้างอิงโดยอัตโนมัติ ดำเนินการวิจัยทางเว็บจากหลายแหล่งพร้อมการอ้างอิงที่ชัดเจน เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบ เหตุการณ์ปัจจุบัน การวิเคราะห์ตลาด และรายงานโดยละเอียด มีสามตัวเลือกโมเดล: mini สำหรับการวิจัยหัวข้อเดียวแบบเจาะจง (~30 วินาที), pro สำหรับการวิเคราะห์หลายมุมแบบครอบคลุม (~60-120 วินาที) และ auto สำหรับการตรวจจับความซับซ้อนผ่าน API ยืนยันตัวตนผ่าน OAuth ผ่านเซิร์ฟเวอร์ Tavily MCP พร้อมการเข้าสู่ระบบผ่านเบราว์เซอร์อัตโนมัติบน...
official
search
tavily-ai
ค้นหาเว็บด้วยผลลัพธ์ที่ปรับให้เหมาะสมกับ LLM การให้คะแนนความเกี่ยวข้อง และการกรองที่ยืดหยุ่น รองรับโหมดความลึกในการค้นหาสี่โหมด (เร็วพิเศษ เร็ว พื้นฐาน ขั้นสูง) พร้อมการปรับแต่งความหน่วงและความเกี่ยวข้องที่กำหนดค่าได้ รวมถึงการกรองโดเมน ข้อจำกัดช่วงเวลา ช่วงวันที่ การเพิ่มน้ำหนักประเทศ และการดึงเนื้อหาดิบ ส่งคืนผลลัพธ์พร้อมชื่อเรื่อง URL ตัวอย่างเนื้อหา และคะแนนความเกี่ยวข้อง ผลลัพธ์รูปภาพและ favicon แบบเลือกได้ การรับรองความถูกต้อง OAuth อัตโนมัติผ่านเซิร์ฟเวอร์ Tavily MCP หรือการกำหนดค่าคีย์ API...
official
tavily-best-practices
tavily-ai
Web search API สำหรับ LLMs ที่เข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ ดึงเนื้อหา ค้นหาเว็บไซต์ และวิจัยด้วย AI มีห้าวิธีหลัก: search() สำหรับผลลัพธ์เว็บ, extract() สำหรับเนื้อหา URL, crawl() สำหรับดึงข้อมูลทั้งเว็บไซต์, map() สำหรับค้นหา URL, และ research() สำหรับสังเคราะห์ AI แบบครบวงจร รองรับ Python และ JavaScript SDK พร้อม async clients สำหรับการค้นหาแบบขนานและปรับความลึกการค้นหาได้ (ultra-fast/fast/basic/advanced) วิธี crawl รองรับคำสั่งเชิงความหมายเพื่อโฟกัสการดึงข้อมูลที่...
official
tavily-cli
tavily-ai
การค้นหาเว็บ การดึงเนื้อหา การรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์ และการวิจัยเชิงลึกผ่าน Tavily CLI มีโหมดคำสั่งห้าโหมดครอบคลุมการค้นหา การดึงข้อมูล การค้นพบ URL การรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก และการวิจัยหลายแหล่งพร้อมการอ้างอิง คำสั่งทั้งหมดรองรับเอาต์พุต JSON และการบันทึกไฟล์สำหรับเวิร์กโฟลว์แบบมีโครงสร้างและแบบเอเจนต์ รูปแบบการเพิ่มระดับจะแนะนำคุณจากการค้นหาอย่างง่ายผ่านการดึงข้อมูล การทำแผนที่ การรวบรวมข้อมูล ไปจนถึงการวิจัยที่ครอบคลุมตามความต้องการของคุณ ต้องติดตั้ง tavily-cli และการตรวจสอบสิทธิ์คีย์ API ผ่าน tvly login
official
tavily-crawl
tavily-ai
โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์หลายหน้าที่มีการกรองเชิงความหมายและส่งออกเป็นมาร์กดาวน์ เรียกดูส่วนต่างๆ ของไซต์ทั้งหมดพร้อมควบคุมความลึกและความกว้าง กรองตาม regex ของเส้นทาง โดเมน หรือคำสั่งภาษาธรรมชาติเพื่อเน้นผลลัพธ์ บันทึกแต่ละหน้าเป็นไฟล์มาร์กดาวน์ในเครื่องผ่าน --output-dir หรือส่งคืน JSON ที่มีโครงสร้างสำหรับการประมวลผลแบบเอเจนต์ ใช้คำสั่งเชิงความหมายพร้อมการแยกส่วนเพื่อป้องกันการขยายบริบทเมื่อป้อนผลลัพธ์ให้กับ LLM ใช้การแยกทั้งหน้าสำหรับการดาวน์โหลดเอกสารออฟไลน์ รองรับ...
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
ค้นหาเว็บ กรองผลลัพธ์ และดึงเนื้อหา เพื่อให้ข้อมูลการค้นหาดิบไม่เข้าสู่หน้าต่างบริบทของคุณ มีเพียงผลลัพธ์ print() ที่คุณจัดเตรียมไว้เท่านั้นที่จะถูกส่งกลับมา
official
tavily-extract
tavily-ai
แยกข้อมูลเป็น markdown หรือข้อความที่สะอาดจาก URL สูงสุด 20 รายการ พร้อมรองรับการเรนเดอร์ JavaScript และการแบ่งส่วนตามคำค้นหา จัดการหน้าเว็บที่เรนเดอร์ด้วย JavaScript ได้ โดยปรับระดับการแยกข้อมูลได้ (พื้นฐานสำหรับหน้าเว็บธรรมดา ขั้นสูงสำหรับ SPA และตารางแบบไดนามิก) รองรับการแยกข้อมูลตามคำค้นหาเพื่อส่งคืนเฉพาะเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง แทนที่จะส่งคืนทั้งหน้า ส่งคืน markdown ที่ปรับให้เหมาะสมกับ LLM โดยค่าเริ่มต้น พร้อมตัวเลือกรูปแบบข้อความธรรมดาและเอาต์พุต JSON แบบมีโครงสร้าง ประมวลผล URL สูงสุด 20 รายการในการเรียกครั้งเดียว...
official
tavily-map
tavily-ai
การค้นพบ URL อย่างรวดเร็วบนเว็บไซต์โดยไม่ต้องดึงเนื้อหา เหมาะสำหรับการค้นหาหน้าเฉพาะบนเว็บไซต์ขนาดใหญ่ ส่งคืนรายการ URL ที่มีโครงสร้างทั้งหมดบนโดเมน พร้อมการกำหนดความลึกและความกว้าง การกรองเส้นทางด้วย regex และคำสั่งภาษาธรรมชาติสำหรับการกรองเชิงความหมาย รองรับการควบคุมความลึก (1–5 ระดับ) การจำกัดความกว้างต่อหน้า การรวม/ไม่รวมลิงก์ภายนอก และการกรองโดเมนผ่านรูปแบบ regex ออกแบบมาเป็นขั้นตอนที่ 1 ในเวิร์กโฟลว์: แผนที่เพื่อค้นหาหน้าที่ถูกต้อง จากนั้นใช้ extract หรือ...
official