Exa 研究

概览

使用 Exa AI 的强大搜索功能进行全面研究。此技能提供用于网络研究、代码发现和结合两种主要工具的研究策略的工作流程。

何时使用此技能

研究新技术、查找代码示例、发现最新趋势、收集技术主题的全面信息、比较解决方案或学习如何实现特定功能时，请使用此技能。

核心能力

1. 网络研究 (exa_web_search)

在网络上搜索文章、新闻、文档和一般信息。

最适合： 最新新闻和趋势、产品比较、技术概览、博客文章和文章、文档和指南

关键参数：

query（必需）：搜索查询
numResults（可选）：结果数量（默认：8，最大：50）
type（可选）：搜索深度 - “auto”（平衡）、“fast”（快速）、“deep”（全面，推荐）
livecrawl（可选）：“fallback”（备份）或“preferred”（优先最新内容）
contextMaxCharacters（可选）：最大上下文长度（默认：10000）

示例用法：

from servers.exa import exa_web_search

# 快速研究
result = await exa_web_search("2025年最新AI工具", numResults=10)

# 深度研究与实时爬取
result = await exa_web_search(
    query="Next.js 15新功能",
    numResults=20,
    type="deep",
    livecrawl="preferred",
    contextMaxCharacters=15000
)

2. 代码发现 (exa_get_code_context)

从开源仓库中搜索代码示例、实现模式和技术文档。

最适合： 代码示例和片段、实现模式、API使用示例、框架特定代码、库文档、现实世界实现

关键参数：

query（必需）：描述您需要的代码的搜索查询
tokensNum（可选）：令牌计数（1000-50000，默认：5000）
- 使用2000-3000进行专注示例
- 使用5000-8000进行全面文档
- 使用10000+进行广泛研究

示例用法：

from servers.exa import exa_get_code_context

# 查找特定示例
code = await exa_get_code_context(
    query="React useState钩子示例",
    tokensNum=3000
)

# 全面文档
code = await exa_get_code_context(
    query="Next.js Better Auth完整设置指南",
    tokensNum=10000
)

研究工作流程

工作流程1：技术研究

研究新技术、框架或工具时：

从网络搜索开始，了解格局
获取代码示例以查看实现
使用实时爬取获取最新更新

工作流程2：实现研究

学习如何实现特定功能时：

搜索实现指南
获取工作代码示例

工作流程3：比较研究

比较不同解决方案时：

搜索比较
获取每个解决方案的代码示例

工作流程4：发现研究

发现新工具或趋势时：

搜索最新工具
获取有趣发现的实现示例

查询优化提示

网络搜索查询

好的查询：

“2025年最新AI编码工具”（具体，及时）
“Next.js 15新功能比较”（专注，比较）
“React服务器组件最佳实践”（具体主题）

避免：

“AI工具”（太宽泛）
“编程”（太通用）
没有上下文的单个词

提示：

包括年份以获取最新信息
使用特定的技术名称
添加上下文词：“最新”、“最佳”、“比较”、“指南”
结合相关术语

代码搜索查询

好的查询：

“React useState钩子示例”（特定API）
“Next.js Better Auth实现设置”（特定用例）
“FastAPI认证中间件模式”（特定模式）

避免：

“React代码”（太宽泛）
“认证”（需要框架上下文）
“如何编码”（太通用）

提示：

包括框架/库名称
指定功能或API
添加上下文：“示例”、“实现”、“设置”、“配置”
关于您想要学习的内容要具体

最佳实践

令牌管理

网络搜索：使用更高的numResults（15-20）进行全面研究
代码搜索：根据需要调整tokensNum（2000-3000快速，5000-8000标准，10000+深入）

搜索策略

从宽泛开始，然后缩小
使用两种工具：结合网络搜索和代码搜索
迭代：根据初始结果细化查询
新鲜内容：使用livecrawl="preferred"获取最新信息

结果处理

网络结果：关注最近的日期，权威来源
代码结果：寻找完整的示例，不仅仅是片段
结合见解：将网络上下文与代码示例合并

常见用例

用例1：学习新框架

# 获取概览
overview = await exa_web_search("Next.js 15功能概览", numResults=10, type="deep")

# 获取入门代码
starter = await exa_get_code_context("Next.js 15入门教程", tokensNum=8000)

# 查找最佳实践
practices = await exa_web_search("Next.js 15最佳实践2025", numResults=8)

用例2：解决特定问题

# 搜索解决方案
solutions = await exa_web_search("如何在[框架]中修复[错误]", numResults=10)

# 获取工作代码
code = await exa_get_code_context("[框架][问题]解决方案示例", tokensNum=5000)

用例3：保持最新

# 最新新闻
news = await exa_web_search(
    "[技术]2025年最新更新",
    numResults=15,
    livecrawl="preferred"
)

# 新功能代码
features = await exa_get_code_context("[技术]新功能示例", tokensNum=5000)

资源

查看scripts/目录中的辅助工具：

research_workflow.py - 自动化多步研究工作流程
query_optimizer.py - 查询优化和建议工具

查看references/目录中的详细指南：

search_strategies.md - 高级搜索策略和模式
query_patterns.md - 有效的查询模式及示例

快速参考

导入工具：

from servers.exa import exa_web_search, exa_get_code_context

基本网络搜索：

result = await exa_web_search("您的查询", numResults=10)

基本代码搜索：

code = await exa_get_code_context("您的查询", tokensNum=5000)

结合研究：

# 获取上下文
context = await exa_web_search("主题概览", numResults=10, type="deep")

# 获取代码
code = await exa_get_code_context("主题实现示例", tokensNum=8000)