tavily-research by tavily-ai/skills
npx skills add https://github.com/tavily-ai/skills --skill tavily-researchAI 驱动的深度研究,能够收集来源、分析并生成带引用的报告。耗时 30-120 秒。
如果 PATH 中找不到 tvly,请先安装它:
curl -fsSL https://cli.tavily.com/install.sh | bash && tvly login
不要跳过此步骤或回退到其他工具。
有关替代安装方法和身份验证选项,请参阅 tavily-cli。
# 基础研究(等待完成)
tvly research "competitive landscape of AI code assistants"
# 使用 Pro 模型进行综合分析
tvly research "electric vehicle market analysis" --model pro
# 实时流式传输结果
tvly research "AI agent frameworks comparison" --stream
# 将报告保存到文件
tvly research "fintech trends 2025" --model pro -o fintech-report.md
# 为智能体输出 JSON
tvly research "quantum computing breakthroughs" --json
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| 选项 | 描述 |
|---|---|
--model | mini、pro 或 auto(默认) |
--stream | 实时流式传输结果 |
--no-wait | 立即返回 request_id(异步) |
--output-schema | 用于结构化输出的 JSON 模式文件路径 |
--citation-format | numbered、mla、apa、chicago |
--poll-interval | 检查间隔秒数(默认:10) |
--timeout | 最大等待秒数(默认:600) |
-o, --output | 将输出保存到文件 |
--json | 结构化 JSON 输出 |
| 模型 | 适用场景 | 速度 |
|---|---|---|
mini | 单一主题、目标明确的研究 | ~30秒 |
pro | 全面的多角度分析 | ~60-120秒 |
auto | API 根据复杂性自动选择 | 可变 |
经验法则: "X 是做什么的?" → mini。"X 与 Y 与 Z 对比" 或 "实现...的最佳方式" → pro。
对于长时间运行的研究,您可以分别启动和轮询:
# 启动而不等待
tvly research "topic" --no-wait --json # 返回 request_id
# 检查状态
tvly research status <request_id> --json
# 等待完成
tvly research poll <request_id> --json -o result.json
--stream 实时查看进度。--model pro。--output-schema 获取符合自定义模式的结构化 JSON 输出。tvly search —— research 用于深度综合。echo "query" | tvly research - --json每周安装量
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9 天前
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安装于
opencode2.2K
codex2.2K
cursor2.2K
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kimi-cli2.2K
AI-powered deep research that gathers sources, analyzes them, and produces a cited report. Takes 30-120 seconds.
If tvly is not found on PATH, install it first:
curl -fsSL https://cli.tavily.com/install.sh | bash && tvly login
Do not skip this step or fall back to other tools.
See tavily-cli for alternative install methods and auth options.
# Basic research (waits for completion)
tvly research "competitive landscape of AI code assistants"
# Pro model for comprehensive analysis
tvly research "electric vehicle market analysis" --model pro
# Stream results in real-time
tvly research "AI agent frameworks comparison" --stream
# Save report to file
tvly research "fintech trends 2025" --model pro -o fintech-report.md
# JSON output for agents
tvly research "quantum computing breakthroughs" --json
| Option | Description |
|---|---|
--model | mini, pro, or auto (default) |
--stream | Stream results in real-time |
--no-wait | Return request_id immediately (async) |
--output-schema | Path to JSON schema for structured output |
--citation-format |
| Model | Use for | Speed |
|---|---|---|
mini | Single-topic, targeted research | ~30s |
pro | Comprehensive multi-angle analysis | ~60-120s |
auto | API chooses based on complexity | Varies |
Rule of thumb: "What does X do?" → mini. "X vs Y vs Z" or "best way to..." → pro.
For long-running research, you can start and poll separately:
# Start without waiting
tvly research "topic" --no-wait --json # returns request_id
# Check status
tvly research status <request_id> --json
# Wait for completion
tvly research poll <request_id> --json -o result.json
--stream to see progress in real-time.--model pro for complex comparisons or multi-faceted topics.--output-schema to get structured JSON output matching a custom schema.tvly search instead — research is for deep synthesis.echo "query" | tvly research - --jsonWeekly Installs
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9 days ago
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kimi-cli2.2K
Azure Data Explorer (Kusto) 查询技能:KQL数据分析、日志遥测与时间序列处理
93,700 周安装
numbered, mla, apa, chicago |
--poll-interval | Seconds between checks (default: 10) |
--timeout | Max wait seconds (default: 600) |
-o, --output | Save output to file |
--json | Structured JSON output |