Name: Parallel
Author: Matt Van Horn

AlphaMoatによると、2026-09時点でParallelのダウンロード数は3,621、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中3,002位、ナレッジ管理では442件中273位です。

インストール数

118

ダウンロード数

3621

スター数

総合順位

#3,002

全体の上位 60% · ナレッジ管理の上位 62%

プラットフォーム	インストール数	ダウンロード数	スター数	コメント
ClawHub ↗	118	3621	3	-

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

利用前に PARALLEL_API_KEY の設定が必要です。モードによって多段階調査、応答時間、コストのトレードオフがあります。検索結果だけで結論を出さず、元の出典で確認してください。

資料公開日 2026-10-29

できること

テーマに関するウェブ情報を検索して引用を整理する
速度や多段階調査に応じて検索モードを選ぶ

使う場面

Parallel.ai API でウェブ検索や調査を行いたいとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

検索モード選択時のトレードオフと出典の確認方法を説明してください。API は呼び出さないでください。

月次の推移

ダウンロード数3621

スター数3

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月	ダウンロード数	前月比	スター数
2026-09	3621	—	3
2026-08	3510	+3.4%	3
2026-07	3396	+8.6%	3
2026-06	3126	+5.2%	3
2026-05	2972	—	3
2026-03	2391	—	3

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

2.5 KB・ClawHub v1.2.1

---
name: parallel
version: "1.1.0"
description: High-accuracy web search and research via Parallel.ai API. Optimized for AI agents with rich excerpts and citations. Supports agentic mode for token-efficient multi-step reasoning.
author: mvanhorn
license: MIT
repository: https://github.com/mvanhorn/clawdbot-skill-parallel
homepage: https://parallel.ai
triggers:
  - parallel

すべて表示(全 97 行)

  - deep search
  - research
metadata:
  openclaw:
    emoji: "🔬"
    requires:
      env:
        - PARALLEL_API_KEY
    primaryEnv: PARALLEL_API_KEY
    tags:
      - search
      - research
      - web
      - parallel
      - citations
---

# Parallel.ai 🔬

High-accuracy web search API built for AI agents. Outperforms Perplexity/Exa on research benchmarks.

## Setup

```bash
pip install parallel-web
```

API key is configured. Uses Python SDK.

```python
from parallel import Parallel
client = Parallel(api_key="YOUR_KEY")
response = client.beta.search(
    mode="one-shot",  # or "fast" for lower latency/cost, "agentic" for multi-hop
    max_results=10,
    objective="your query"
)
```

## Modes

| Mode | Use Case | Tradeoff |
|------|----------|----------|
| `one-shot` | Default, balanced accuracy | Best for most queries |
| `fast` ⚡ | Quick lookups, cost-sensitive | Lower latency/cost, may sacrifice some accuracy |
| `agentic` | Complex multi-hop research | Higher accuracy, more expensive |

## Quick Usage

```bash
# Default search (one-shot mode)
{baseDir}/.venv/bin/python {baseDir}/scripts/search.py "Who is the CEO of Anthropic?" --max-results 5

# Fast mode - lower latency/cost ⚡
{baseDir}/.venv/bin/python {baseDir}/scripts/search.py "latest AI news" --mode fast

# Agentic mode - complex research
{baseDir}/.venv/bin/python {baseDir}/scripts/search.py "compare transformer architectures" --mode agentic

# JSON output
{baseDir}/.venv/bin/python {baseDir}/scripts/search.py "latest AI news" --json
```

## Response Format

Returns structured results with:
- `search_id` - unique search identifier
- `results[]` - array of results with:
  - `url` - source URL
  - `title` - page title
  - `excerpts[]` - relevant text excerpts
  - `publish_date` - when available
- `usage` - API usage stats

## When to Use

- **Deep research** requiring cross-referenced facts
- **Company/person research** with citations
- **Fact-checking** with evidence-based outputs
- **Complex queries** that need multi-hop reasoning
- Higher accuracy than traditional search for research tasks

## API Reference

Docs: https://docs.parallel.ai
Platform: https://platform.parallel.ai