view --main perplexity-search-ii-poisk-i-glubokiy-analiz-informatsii.md

Perplexity Search — ИИ-поиск и глубокий анализ информации

Name: Perplexity Search — ИИ-поиск и глубокий анализ информации
Author: parcadei/Continuous-Claude-v3

Perplexity Search предоставляет мощный инструмент для глубокого исследования и поиска информации, используя искусственный интеллект. Решение эффективно справляется с задачами, требующими анализа больших объемов данных и генерации структурированных ответов, включая сложные запросы и требующие логического вывода. Это достигается за счет интеграции передовых технологий, таких как большая языковая модель и AI-агент.

Функциональность Perplexity Search включает в себя управление контекстом и оркестрацию, что позволяет изолировать контекстные окна и выполнять MCP (Managed Context Processing) без загрязнения данных. В основе лежит Python, Claude Code и Uvicorn, обеспечивающие высокую производительность и гибкость. Ключевые особенности включают в себя эффективное управление контекстом, выполнение MCP и надежную оркестрацию AI-агентов.

Perplexity Search предлагает различные режимы работы, от быстрого ответа на вопросы с использованием искусственного интеллекта до экспертного уровня глубокого исследования. Примеры использования демонстрируют простоту интеграции и настройки, позволяя пользователям получать ранжированные результаты поиска, синтезированные исследования с цитатами и решения, основанные на логических рассуждениях.

$ git log --oneline --stat

⭐ звёзды: 3,638

форки: 282

обновлено: 26 января 2026 года в 15:27

Проводник файлов

1 файлы

SKILL.md

readonly --- lines

--- name: perplexity-search description: AI-powered web search, research, and reasoning via Perplexity allowed-tools: [Bash, Read] --- # Perplexity AI Search Web search with AI-powered answers, deep research, and chain-of-thought reasoning. ## When to Use - Direct web search for ranked results (no AI synthesis) - AI-synthesized research with citations - Chain-of-thought reasoning for complex decisions - Deep comprehensive research on topics ## Models (2025) | Model | Purpose | |-------|---------| | `sonar` | Lightweight search with grounding | | `sonar-pro` | Advanced search for complex queries | | `sonar-reasoning-pro` | Chain of thought reasoning | | `sonar-deep-research` | Expert-level exhaustive research | ## Usage ### Quick question (AI answer) ```bash uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --ask "What is the latest version of Python?" ``` ### Direct web search (ranked results, no AI) ```bash uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --search "SQLite graph database patterns" --max-results 5 --recency week ``` ### AI-synthesized research ```bash uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --research "compare FastAPI vs Django for microservices" ``` ### Chain-of-thought reasoning ```bash uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --reason "should I use Neo4j or SQLite for small graph under 10k nodes?" ``` ### Deep comprehensive research ```bash uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --deep "state of AI agent observability 2025" ``` ## Parameters | Parameter | Description | |-----------|-------------| | `--ask` | Quick question with AI answer (sonar) | | `--search` | Direct web search - ranked results without AI synthesis | | `--research` | AI-synthesized research (sonar-pro) | | `--reason` | Chain-of-thought reasoning (sonar-reasoning-pro) | | `--deep` | Deep comprehensive research (sonar-deep-research) | ### Search-specific options | Parameter | Description | |-----------|-------------| | `--max-results N` | Number of results (1-20, default: 10) | | `--recency` | Filter: `day`, `week`, `month`, `year` | | `--domains` | Limit to specific domains | ## Mode Selection Guide | Need | Use | Why | |------|-----|-----| | Quick fact | `--ask` | Fast, lightweight | | Find sources | `--search` | Raw results, no AI overhead | | Synthesized answer | `--research` | AI combines multiple sources | | Complex decision | `--reason` | Chain-of-thought analysis | | Comprehensive report | `--deep` | Exhaustive multi-source research | ## Examples ```bash # Find recent sources on a topic uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --search "OpenTelemetry AI agent tracing" --recency month --max-results 5 # Get AI synthesis uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --research "best practices for AI agent logging 2025" # Make a decision uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --reason "microservices vs monolith for startup MVP" # Deep dive uv run python scripts/mcp/perplexity_search.py --deep "comprehensive guide to building feedback loops for autonomous agents" ``` ## API Key Required Requires `PERPLEXITY_API_KEY` in environment or `~/.claude/.env`.

Инициализация мануала...