并行网络搜索技能Skill parallel-web

该技能是一个基于Parallel API的网络搜索和研究工具,提供网络搜索、深度研究和内容提取功能,主要用于科学写作、市场研究和信息收集任务。关键词:网络搜索、深度研究、内容提取、Parallel API、科学写作、信息收集、引用验证、合成摘要。

文献检索 0 次安装 0 次浏览 更新于 3/22/2026

name: parallel-web description: “使用Parallel Chat API和Extract API搜索网络、提取URL内容并进行深度研究。用于所有网络搜索、研究查询和一般信息收集。提供带引用的合成摘要。” allowed-tools: [Read, Write, Edit, Bash]

并行网络系统API

概述

此技能提供对并行网络系统API的访问,用于网络搜索、深度研究和内容提取。它是科学作家工作流中所有网络相关操作的主要工具

主要接口: Parallel Chat API(与OpenAI兼容)用于搜索和研究。 次要接口: Extract API仅用于URL验证和特殊情况。

API文档: https://docs.parallel.ai API密钥: https://platform.parallel.ai 环境变量: PARALLEL_API_KEY

何时使用此技能

使用此技能处理所有以下情况:

  • 网络搜索: 任何需要搜索互联网信息的查询
  • 深度研究: 任何主题的全面研究报告
  • 市场研究: 行业分析、竞争情报、市场数据
  • 当前事件: 新闻、最新发展、公告
  • 技术信息: 文档、规格、产品详情
  • 统计数据: 市场规模、增长率、行业数据
  • 一般信息: 公司简介、事实、比较

仅使用Extract API处理:

  • 引用验证(确认特定URL的内容)
  • 需要从已知URL获取原始内容的特殊情况

不要使用此技能处理:

  • 学术特定论文搜索(使用research-lookup,该工具将学术查询路由到Perplexity)
  • Google Scholar / PubMed数据库搜索(使用citation-management技能)

两种能力

1. 网络搜索(search命令)

通过Parallel Chat API(base模型)搜索网络,并获取合成摘要及引用来源。

最适合: 一般网络搜索、当前事件、事实查找、技术查找、新闻、市场数据。

# 基本搜索
python scripts/parallel_web.py search "latest advances in quantum computing 2025"

# 使用core模型进行更复杂的查询
python scripts/parallel_web.py search "compare EV battery chemistries NMC vs LFP" --model core

# 将结果保存到文件
python scripts/parallel_web.py search "renewable energy policy updates" -o results.txt

# JSON输出用于程序化使用
python scripts/parallel_web.py search "AI regulation landscape" --json -o results.json

关键参数:

  • objective:自然语言描述您想要查找的内容
  • --model:使用的聊天模型(默认base,或core用于更深层次的研究)
  • -o:输出文件路径
  • --json:输出为JSON

响应包括: 按主题组织的合成摘要,带有内联引用和来源列表。

2. 深度研究(research命令)

通过Parallel Chat API(core模型)运行全面的多源研究,生成带引用的详细情报报告。

最适合: 市场研究、全面分析、竞争情报、技术调查、行业报告、任何需要综合多个来源的研究问题。

# 默认深度研究(core模型)
python scripts/parallel_web.py research "comprehensive analysis of the global EV battery market"

# 将研究报告保存到文件
python scripts/parallel_web.py research "AI adoption in healthcare 2025" -o report.md

# 使用base模型进行更快、更轻量级的研究
python scripts/parallel_web.py research "latest funding rounds in AI startups" --model base

# JSON输出
python scripts/parallel_web.py research "renewable energy storage market in Europe" --json -o data.json

关键参数:

  • query:研究问题或主题
  • --model:使用的聊天模型(深度研究默认core,或base用于更快结果)
  • -o:输出文件路径
  • --json:输出为JSON

3. URL提取(extract命令)— 仅用于验证

从特定URL提取内容。仅用于引用验证和特殊情况。

对于一般研究,请使用searchresearch

# 验证引用的内容
python scripts/parallel_web.py extract "https://example.com/article" --objective "key findings"

# 获取完整页面内容以进行验证
python scripts/parallel_web.py extract "https://docs.example.com/api" --full-content

# 将提取内容保存到文件
python scripts/parallel_web.py extract "https://paper-url.com" --objective "methodology" -o extracted.md

模型选择指南

聊天API支持两种研究模型。对于大多数搜索使用base,对于深度研究使用core

模型 延迟 优势 使用时机
base 15秒-100秒 标准研究、事实查询 网络搜索、快速查找
core 60秒-5分钟 复杂研究、多源综合 深度研究、全面报告

推荐:

  • search命令默认为base — 快速,适用于大多数查询
  • research命令默认为core — 彻底,适用于全面报告
  • 当需要不同的深度/速度权衡时,使用--model覆盖

Python API使用

搜索

from parallel_web import ParallelSearch

searcher = ParallelSearch()
result = searcher.search(
    objective="查找NLP中变压器架构的最新信息",
    model="base",
)

if result["success"]:
    print(result["response"])  # 合成摘要
    for src in result["sources"]:
        print(f"  {src['title']}: {src['url']}")

深度研究

from parallel_web import ParallelDeepResearch

researcher = ParallelDeepResearch()
result = researcher.research(
    query="欧盟和美国AI法规的全面分析",
    model="core",
)

if result["success"]:
    print(result["response"])  # 完整研究报告
    print(f"引用数量: {result['citation_count']}")

提取(仅用于验证)

from parallel_web import ParallelExtract

extractor = ParallelExtract()
result = extractor.extract(
    urls=["https://docs.example.com/api-reference"],
    objective="API认证方法和速率限制",
)

if result["success"]:
    for r in result["results"]:
        print(r["excerpts"])

强制:将所有结果保存到源文件夹

每次网络搜索和深度研究结果必须保存到项目的sources/文件夹中。

这确保所有研究都被保存,以便可重复性、可审计性和上下文窗口恢复。

保存规则

操作 -o标志目标 文件名模式
网络搜索 sources/search_<topic>.md search_YYYYMMDD_HHMMSS_<brief_topic>.md
深度研究 sources/research_<topic>.md research_YYYYMMDD_HHMMSS_<brief_topic>.md
URL提取 sources/extract_<source>.md extract_YYYYMMDD_HHMMSS_<brief_source>.md

如何保存(始终使用-o标志)

关键:每次调用parallel_web.py必须包括指向sources/文件夹的-o标志。

# 网络搜索 — 始终保存到sources/
python scripts/parallel_web.py search "latest advances in quantum computing 2025" \
  -o sources/search_20250217_143000_quantum_computing.md

# 深度研究 — 始终保存到sources/
python scripts/parallel_web.py research "comprehensive analysis of the global EV battery market" \
  -o sources/research_20250217_144000_ev_battery_market.md

# URL提取(仅用于验证) — 保存到sources/
python scripts/parallel_web.py extract "https://example.com/article" --objective "key findings" \
  -o sources/extract_20250217_143500_example_article.md

为什么保存所有内容

  1. 可重复性: 最终文档中的每个声明都可以追溯到其原始源材料
  2. 上下文窗口恢复: 如果上下文在任务中被压缩,可以从sources/重新读取保存的结果
  3. 审计追踪: sources/文件夹提供了信息收集方式的完全透明度
  4. 跨章节重用: 保存的研究可以被多个章节引用,无需重复API调用
  5. 成本效率: 通过检查sources/中现有结果,避免冗余API调用
  6. 同行评审支持: 评审者可以验证支持每个声明的研究

日志记录

保存研究结果时,始终记录:

[HH:MM:SS] 已保存:搜索结果到 sources/search_20250217_143000_quantum_computing.md
[HH:MM:SS] 已保存:深度研究报告到 sources/research_20250217_144000_ev_battery_market.md

在进行新查询之前,先检查源文件夹

在调用parallel_web.py之前,检查sources/中是否已存在相关结果:

ls sources/  # 检查现有保存结果

与科学作家的集成

路由表

任务 工具 命令
网络搜索(任何) parallel_web.py search python scripts/parallel_web.py search "query" -o sources/search_<topic>.md
深度研究 parallel_web.py research python scripts/parallel_web.py research "query" -o sources/research_<topic>.md
引用验证 parallel_web.py extract python scripts/parallel_web.py extract "url" -o sources/extract_<source>.md
学术论文搜索 research_lookup.py 路由到Perplexity sonar-pro-search
DOI/元数据查找 parallel_web.py extract 从DOI URL提取(验证)

编写科学文档时

  1. 在编写任何章节之前,使用searchresearch收集背景信息 — 将结果保存到sources/
  2. 对于学术引用,使用research-lookup(将学术查询路由到Perplexity) — 将结果保存到sources/
  3. 对于引用验证(确认特定URL),使用parallel_web.py extract将结果保存到sources/
  4. 对于当前市场/行业数据,使用parallel_web.py research --model core将结果保存到sources/
  5. 在进行任何新查询之前,检查sources/中现有结果,以避免重复API调用

环境设置

# 必需:设置您的Parallel API密钥
export PARALLEL_API_KEY="your_api_key_here"

# 必需的Python包
pip install openai        # 用于Chat API(搜索/研究)
pip install parallel-web  # 用于Extract API(仅验证)

https://platform.parallel.ai 获取您的API密钥


错误处理

脚本优雅地处理错误并返回结构化错误响应:

{
  "success": false,
  "error": "错误描述",
  "timestamp": "2025-02-14 12:00:00"
}

常见问题:

  • PARALLEL_API_KEY未设置:设置环境变量
  • openai未安装:运行pip install openai
  • parallel-web未安装:运行pip install parallel-web(仅提取需要)
  • 速率限制超出:等待并重试(默认:Chat API 300请求/分钟)

互补技能

技能 用途
research-lookup 学术论文搜索(将学术查询路由到Perplexity)
citation-management Google Scholar、PubMed、CrossRef数据库搜索
literature-review 跨学术数据库的系统文献综述
scientific-schematics 从研究结果生成图表