शोध
एक सवाल को स्रोतों वाली शोध ब्रीफ़ में बदलें
वेब से पूछें, जवाब के पीछे के पेज Markdown में सहेजें, X पर प्रैक्टिशनर क्या कहते हैं जोड़ें और सबूत उस LiveDoc में रखें जिसे बाद में फिर खोजा जा सके।
प्रॉम्प्ट कॉपी करें
वर्ग कोष्ठक के फ़ील्ड बदलें और Claude Code, Codex या टर्मिनल एक्सेस वाले AI में चिपकाएँ। यह Felo स्किल इंस्टॉल करता है, क्रेडिट से पहले पूछता है और वर्कफ़्लो चलाता है।
[प्रश्न या निर्णय] के लिए स्रोतों सहित शोध ब्रीफ़ तैयार करें। दायरा: [बाज़ार, क्षेत्र, भाषा]। समय-सीमा: [पिछले 30 दिन / पिछले 12 महीने]। पाठक: [कौन पढ़ेगा]। गहराई: [एक पृष्ठ का सार / पूरा ब्रीफ़]। Markdown ब्रीफ़ में ये शामिल करें: 1. तीन बिंदुओं में छोटा उत्तर। 2. साक्ष्य तालिका: दावा, स्रोत शीर्षक, URL, प्रकाशन तिथि। 3. जिन बातों पर स्रोत असहमत हैं। 4. जो अब भी अज्ञात है। 5. स्रोतों की पूरी सूची। नियम: - हर तथ्यात्मक दावे के साथ स्रोत लिंक हो। तथ्य, राय और अपने अनुमान अलग रखें। - उद्धरण, आंकड़े, तिथियाँ या स्रोत कभी न गढ़ें। डेटा न हो तो “डेटा उपलब्ध नहीं” लिखें, शून्य नहीं। - प्राथमिक स्रोतों को प्राथमिकता दें। X को पेशेवर संकेत के रूप में इस्तेमाल करें, सबूत के रूप में नहीं। - समय-सीमा को स्पष्ट आरंभ और अंत तिथियों में बदलें और समय क्षेत्र बताएं। - क्रेडिट खर्च करने से पहले योजनाबद्ध API कॉल दिखाएं और मेरी स्वीकृति का इंतज़ार करें। - आवर्ती कार्य न बनाएं, संदेश न भेजें और कुछ प्रकाशित न करें। - परिणाम ./research-brief.md में लिखें और चैट में सारांश दें।
कॉपी में इंस्टॉल चरण और सुरक्षा नियम भी हैं।
आपको क्या मिलता है
एक रन का उदाहरण आउटपुट। लाइव जनरेशन नहीं।
क्या छोटे मॉडल सपोर्ट बॉट में बड़े मॉडल की जगह लेंगे?
संक्षिप्त उत्तर
- छोटे मॉडल वर्गीकरण और पहली पंक्ति के उत्तर के लिए पर्याप्त हैं।
- बाधा मॉडल का आकार नहीं, रिट्रीवल की गुणवत्ता है।
- बदलने वाली टीमें प्रति टिकट कम लागत बताती हैं, अधिक समाधान दर नहीं।
| दावा | स्रोत | तिथि |
|---|---|---|
| रिट्रीवल गुणवत्ता उत्तर की गुणवत्ता तय करती है | https://example.com/rag-eval | 2026-10-12 |
| प्रति हल टिकट लागत 38% घटी | https://example.com/support-case | 2026-09-28 |
जहाँ स्रोत असहमत हैं
विक्रेता बेंचमार्क लगभग समान हैं; स्वतंत्र परीक्षण बहु-चरण रिफ़ंड में अंतर देखते हैं।
अभी अज्ञात
क्या अंतर बेहतर टूल से घटेगा या बड़ा मॉडल चाहिए।
सटीक कॉल
डेवलपर्स के लिए: वही वर्कफ़्लो कोड के रूप में, चलाने के क्रम में।
असली API कॉल दिखाएँ
वेब से पूछें
Chat वेब खोजता है, स्रोतों को क्रम देता है, जवाब लिखता है और इस्तेमाल किए संसाधन लौटाता है। शीर्ष तीन रखें: हर अगला चरण उन लिंक में से एक का अनुसरण करता है। हेल्पर कुंजी एक बार भेजता है और 2xx से बाहर त्रुटि देता है।
research.ts const BASE = "https://openapi.felo.ai"; const headers = { Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json", }; async function felo<T>(path: string, body?: unknown): Promise<T> { const res = await fetch(`${BASE}${path}`, { method: body ? "POST" : "GET", headers, body: body ? JSON.stringify(body) : undefined, }); if (!res.ok) throw new Error(`${res.status}: ${await res.text()}`); return res.json() as Promise<T>; } type ChatData = { data: { answer: string; resources: { link: string; title: string }[] }; }; export async function answer(question: string) { const chat = await felo<ChatData>("/v2/chat", { query: question }); return { answer: chat.data.answer, sources: chat.data.resources.slice(0, 3) }; }उदाहरण आउटपुट
{ "answer": "Recent developments include …", "sources": [ { "link": "https://example.com/article", "title": "…" } ] }जवाब के पीछे के पेज डाउनलोड करें
ब्रीफ़ के लिए अंश पर्याप्त नहीं। पेजों को पठन मोड के साथ Markdown में डाउनलोड करें, ताकि उद्धरण और शीर्षक नेविगेशन शोर के बिना बचें। वही URL दोबारा माँगने पर निष्कर्षण कैश लग सकता है।
research.ts type ExtractData = { data: { content: string } }; const pages = await Promise.all( sources.map((source) => felo<ExtractData>("/v2/web/extract", { url: source.link, output_format: "markdown", with_readability: true, with_cache: true, }).then((page) => ({ ...source, content: page.data.content })), ), );उदाहरण आउटपुट
// pages[0].content "# Example Article\n\nExtracted article content…"
X क्या कहता है जोड़ें
समाचार घोषणाएँ कवर करते हैं; X दिखाता है लोग व्यवहार में क्या भेंटते हैं। पिछले सात दिन खोजें और लेखक व समय रखें ताकि ब्रीफ़ हर दावे का श्रेय दे सके। दायरा बढ़ाने के लिए
limitबढ़ाएँ; हर परिणाम पेज में cursor है।research.ts type XData = { data: { tweets: { content: string; author: { username: string }; created_at: string; }[]; }; }; const since = Math.floor((Date.now() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000) / 1000); const social = await felo<XData>("/v2/x/tweet/search", { query: question, limit: 10, since_time: since, });उदाहरण आउटपुट
{ "data": { "tweets": [ { "content": "…", "author": { "username": "…" }, "created_at": "…" } ] } }सबूत LiveDoc में संग्रहित करें
LiveDoc बनाएँ और स्रोतों को URL संसाधन के रूप में जोड़ें। API देखे गए URL को डुप्लिकेट हटाता है और प्रति URL resource id लौटाता है, इसलिए बाद के सवाल वही सबूत दोबारा डाउनलोड किए बिना खोज सकते हैं।
research.ts type LiveDocData = { data: { short_id: string } }; const doc = await felo<LiveDocData>("/v2/livedocs", { name: `Research: ${question.slice(0, 60)}`, description: "Sources collected while answering the question", }); await felo(`/v2/livedocs/${doc.data.short_id}/resources/urls`, { urls: sources.map((source) => ({ url: source.link, title: source.title })), }); console.log(doc.data.short_id); // keep this for later queriesबाद में सबूत से फिर पूछें
यही लाभ है: अगला सवाल खुले वेब के बजाय LiveDoc पर सिमैंटिक खोज करता है।
resource_idsकेवल ज्ञात उपसमुच्चय तक सीमित करने के लिए दें।research.ts type Retrieved = { data: { title: string; content: string; score: number }[]; }; async function ask(livedoc: string, query: string) { const hits = await felo<Retrieved>( `/v2/livedocs/${livedoc}/resources/retrieve`, { query }, ); return hits.data.filter((hit) => hit.score >= 0.7); }उदाहरण आउटपुट
[ { "title": "…", "content": "…", "score": 0.92 } ]
इसमें क्या है
- Chat API का स्रोतों वाला जवाब और पीछे के पेज
- सबसे मज़बूत स्रोतों के पूरे पेज Markdown में
- लेखक और तारीख वाले X पोस्ट प्रैक्टिशनर संकेत के रूप में
- LiveDoc जो सबूत बाद के सवालों के लिए खोजने योग्य रखता है
यह क्या नहीं करता
- केवल सार्वजनिक स्रोत; पेड या लॉगिन वाले पेज विफल हो सकते हैं
- X कवरेज संकेत है, प्रतिनिधि सर्वेक्षण नहीं
- साक्षात्कार, निजी डेटा या पेड डेटाबेस नहीं
- सबूत कम होने पर ब्रीफ़ खाली जगह भरने के बजाय यह बताती है
- एक प्रॉम्प्ट पर एक रन; शेड्यूलिंग आपके एजेंट या cron में
प्रश्न
स्रोत कहाँ से आते हैं?
Chat API इस्तेमाल किए पेज लौटाता है, Web Fetch सबसे मज़बूत पेजों को Markdown बनाता है और X Search तारीख वाले प्रैक्टिशनर पोस्ट जोड़ता है। हर आइटम अपना URL रखता है।
क्या तकनीक से बाहर के बाज़ार पर शोध कर सकते हैं?
हाँ। दायरा फ़ील्ड को अपने बाज़ार से बदलें। साँकरे बाज़ारों में सार्वजनिक स्रोत कम हो सकते हैं; ब्रीफ़ अनुमान लगाने के बजाय उन अंतरालों को चिह्नित करती है।
क्या सबूत रन के बाद रहता है?
हाँ, अगर LiveDoc चरण चलता है। लौटाया गया short_id अगले सवालों को वही पेज दोबारा डाउनलोड किए बिना खोजने देता है।
एक ब्रीफ़ की लागत कितनी है?
उपयोग के अनुसार क्रेडिट में बिल; मौजूदा दरें मूल्य पेज पर। प्रॉम्प्ट खर्च से पहले मंज़ूरी माँगता है।
क्या हर हफ़्ते चला सकते हैं?
हाँ, लेकिन यह प्रॉम्प्ट एक बार चलता है। शेड्यूलिंग उस एजेंट या cron में रखें जो वही वर्कफ़्लो चलाए।
अगर स्रोत पेवॉल के पीछे है?
उसे छोड़ दिया जाता है और अनुपलब्ध चिह्नित किया जाता है। ब्रीफ़ कभी गढ़े तथ्य या उद्धरण से खाली जगह नहीं भरती।
संबंधित वर्कफ़्लो
रोज़ाना AI समाचार सारांश प्रकाशित करें जिसे टीम सचमुच पढ़े
स्रोतों वाला सारांश लें, X पर प्रैक्टिशनर चर्चाएँ जोड़ें, एक वीडियो ट्रांसक्रिप्ट लें, संस्करण Markdown में बनाएँ और LiveDoc में संग्रहित करें।
वर्कफ़्लो खोलेंऑफ़िसशोध पेज को प्रस्तुति में बदलें
पेज निकालें, LiveDoc संदर्भ के रूप में रखें, PPT Task API से डेक बनवाएँ और तैयार लिंक मिलने तक पूछें।
वर्कफ़्लो खोलेंसहायताअपने दस्तावेज़ों से सहायता प्रश्नों का उत्तर दें
LiveDoc बनाएँ, हेल्प सेंटर और आंतरिक runbook लोड करें, टिकट का जवाब देने वाले अंश निकालें और मॉडल को केवल उन सबूतों से उत्तर देने दें।
वर्कफ़्लो खोलेंइसे अपना बनाएँ
वही रेसिपी, आपके असली तरीके के हिसाब से।
ब्रीफ़ फ़ाइल में लिखें
जवाब, पेज अंश और X उद्धरण Markdown में जोड़कर रिपोर्टिंग उपकरण को दें या docs रेपो में commit करें। स्रोत लिंक दावों के पास रखें — ब्रीफ़ अपने उद्धरणों जितनी ही मूल्यवान है।
शेड्यूल पर चलाएँ
`answer()` को cron में लपेटें और हर ब्रीफ़ को तारीख वाली फ़ाइल में लिखें। वही LiveDoc स्रोत इकट्ठा करता है, चौथा हफ़्ता पहले तीन के सबूत से जवाब देता है।
LiveDoc छोड़ें
अगर पहले से डेटाबेस है, वहाँ चैट जवाब और निकाले पेज रखें। LiveDoc चरण खोज के लिए है, डिफ़ॉल्ट भंडारण के लिए नहीं।
आगे बढ़ें
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