academic-scientific-research

tarafından 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.

tavily-ai tarafından daha fazla skill

research
tavily-ai
Herhangi bir konuda otomatik kaynak toplama, analiz ve alıntılarla kapsamlı araştırma. Açık alıntılarla çoklu kaynak web araştırması yapar; karşılaştırmalar, güncel olaylar, pazar analizi ve detaylı raporlar için idealdir. Üç model seçeneği sunar: hedefli tek konulu araştırma için mini (~30 sn), kapsamlı çok açılı analiz için pro (~60-120 sn) ve API tabanlı karmaşıklık algılama için auto. Tavily MCP sunucusu üzerinden OAuth ile kimlik doğrulama yapar ve otomatik tarayıcı tabanlı giriş ile...
official
search
tavily-ai
LLM için optimize edilmiş sonuçlar, alaka düzeyi puanlaması ve esnek filtreleme ile web araması. Yapılandırılabilir gecikme ve alaka düzeyi dengeleriyle dört arama derinliği modunu (ultra hızlı, hızlı, temel, gelişmiş) destekler. Alan filtresi, zaman aralığı kısıtlamaları, tarih aralıkları, ülke önceliklendirmesi ve ham içerik çıkarma içerir. Başlık, URL, içerik parçacığı ve alaka düzeyi puanı ile sonuçlar döndürür; isteğe bağlı görsel sonuçları ve faviconlar. Tavily MCP sunucusu veya API anahtarı yapılandırması aracılığıyla
official
tavily-best-practices
tavily-ai
We need to translate the given English text into Turkish, preserving the name "tavily-best-practices" but not including it unless it appears in the source. The source text does not include the name, so we just translate the description. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. No extra commentary. The text: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research. Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end-to-end AI synthesis Supports Python and JavaScript SDKs with async clients for parallel queries and configurable search depth (ultra-fast/fast/basic/advanced) Crawl method accepts semantic instructions to focus extraction on..." Translate to Turkish. Note: "LLMs" should remain as is. "API" remains. Method names like search(), extract(), etc. remain. "SDKs" remains. "async clients" - maybe "asenk
official
tavily-cli
tavily-ai
Web araması, içerik çıkarma, site tarama ve Tavily CLI üzerinden derin araştırma. Arama, çıkarma, URL keşfi, toplu tarama ve alıntılarla çoklu kaynak araştırmasını kapsayan beş komut modu. Tüm komutlar, yapılandırılmış, aracı tabanlı iş akışları için JSON çıktısı ve dosyaya kaydetmeyi destekler. İhtiyaçlarınıza göre basit aramadan çıkarma, haritalama, tarama ve kapsamlı araştırmaya yönlendiren bir yükseltme deseni. tavily-cli kurulumu ve tvly login ile API anahtarı kimlik doğrulaması gerektirir.
official
tavily-crawl
tavily-ai
Çok sayfalı web sitesi tarayıcısı, anlamsal filtreleme ve markdown dışa aktarma ile. Derinlik ve genişlik kontrolü ile tüm site bölümlerini tarayın; sonuçları odaklamak için yol regex'i, alan adı veya doğal dil talimatlarıyla filtreleyin Her sayfayı --output-dir aracılığıyla yerel markdown dosyaları olarak kaydedin veya aracı işleme için yapılandırılmış JSON döndürün Sonuçları LLM'lere beslerken bağlam şişmesini önlemek için parça çıkarma ile anlamsal talimatlar kullanın; çevrimdışı dokümantasyon indirmeleri için tam sayfa çıkarma kullanın Destekler...
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
Web'de arama yap, sonuçları filtrele ve içerik çıkar, böylece ham arama verileri asla bağlam pencerene girmez. Yalnızca düzenlenmiş print() çıktın geri döner.
official
tavily-extract
tavily-ai
20 URL'ye kadar temiz markdown veya metin çıkarır; JavaScript işleme ve sorgu odaklı parçalama desteği sunar. JavaScript ile oluşturulmuş sayfaları, yapılandırılabilir çıkarma derinliğiyle (basit sayfalar için temel, dinamik SPA'lar ve tablolar için gelişmiş) işler. Tam sayfalar yerine yalnızca ilgili içerik parçalarını döndürmek için sorgu odaklı çıkarmayı destekler. Varsayılan olarak LLM için optimize edilmiş markdown döndürür; düz metin biçimi ve yapılandırılmış JSON çıktısı seçenekleri sunar. Tek bir çağrıda 20 URL'ye kadar işler;...
official
tavily-map
tavily-ai
Web sitelerinde içerik çıkarmadan hızlı URL keşfi, büyük sitelerde belirli sayfaları bulmak için idealdir. Yapılandırılabilir derinlik ve genişlik, regex yol filtrelemesi ve anlamsal filtreleme için doğal dil talimatları ile bir alandaki tüm URL'lerin yapılandırılmış listelerini döndürür. Derinlik kontrolünü (1–5 seviye), sayfa başına genişlik sınırlarını, harici bağlantı ekleme/hariç tutma ve regex desenleri aracılığıyla alan filtrelemesini destekler. Bir iş akışında 1. adım olarak tasarlanmıştır: doğru sayfayı bulmak için haritalayın, ardından çıkarma veya...
official