investment-research-briefs

tarafından tavily-ai

Create concise investment research briefs, company memos, sector snapshots, portfolio monitoring updates, earnings/news summaries, risk and catalyst briefs,…

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.

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