Perplexity Search logo

Perplexity Search

Community
artwist-polyakov
perplexity-search

Поиск и ресёрч через Perplexity API: сырая выдача (Search API), ответ с цитатами (Agent API), deep research в фоне, чтение страниц. Cache-first: крупные результаты уходят в cache/ и читаются грепом. Triggers: perplexity, перплексити, perplexity search, sonar api, найди в интернете, поищи в сети, web search, свежая информация, deep research, глубокое исследование, ответ с источниками, прочитай страницу, fetch url, что пишут про.

Overview

Publisherartwist-polyakov
Repositorypolyakov-claude-skills
Skill nameperplexity-search
Stars
218
Forks
55
Bundled files
21
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 21 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by artwist-polyakov on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Perplexity Search AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/artwist-polyakov/polyakov-claude-skills/tree/main/plugins/perplexity-search/skills/perplexity-search
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/artwist-polyakov/polyakov-claude-skills.git /tmp/polyakov-claude-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/polyakov-claude-skills/plugins/perplexity-search/skills/perplexity-search .claude/skills/perplexity-search
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Perplexity Search in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Perplexity Search on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Perplexity Search is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

perplexity-search

Работа с Perplexity API на POSIX-shell. Четыре режима: сырая выдача, ответ с цитатами, длинный ресёрч в фоне, извлечение страниц.

Перед запуском

Директория установленного плагина обычно read-only, а скрипты пишут в cache/. Создай рабочую копию и работай из неё:

bash
sh scripts/prepare_runtime.sh
cd /home/claude/perplexity-search

prepare_runtime.sh копирует скилл и нормализует config/.env (закавычивает значения с пробелами). Содержимое .env не выводи в ответ — при ошибках настройки называй только имена переменных.

Config

Нужен PERPLEXITY_API_KEY в config/.env:

bash
cp config/.env.example config/.env

Ключ — на perplexity.ai/account/api. Все остальные переменные опциональны. Подробности: config/README.md.

Philosophy

  1. Кеш ограничен по возрасту, а не только по ключу — ключ (тело запроса) решает, какая запись подходит; TTL решает, можно ли её ещё отдавать. По умолчанию 900 c, для research.sh — сутки. Ничего старше не переиспользуется. Возраст всегда печатается в шапке (cache, 12m old), чтобы несвежий ответ было видно. --no-cache — живой запрос, --cache-ttl — своя граница.
  2. Context window hygiene — stdout ограничен PPLX_PRINT_LIMIT (30 строк). Полные сниппеты, ответы и сырой JSON лежат в cache/ и читаются через cache_grep.sh или Read по нужному смещению.
  3. Правильный инструмент под задачу — сначала дешёвый search.sh ($5/1000 запросов), синтез моделью только когда он реально нужен.
  4. Проверяемые ответы — у каждого ответа ask.sh/research.sh в отчёте есть список источников с датами и сниппетами.

Выбор скрипта

НужноСкриптЦена
ссылки и цитаты со страниц, дальше думаю самsearch.sh$5 / 1000 запросов
готовый ответ с источникамиask.shтокены модели + $0.0025 за поиск
многошаговое исследование, отчёт на страницыresearch.shминуты и заметные деньги
содержимое конкретных URLfetch_url.shтокены + $0.00025 за URL
«я это уже искал?»find_latest.sh, cache_grep.shбесплатно

По умолчанию бери search.sh. research.sh запускай только когда пользователь явно просит глубокое исследование.

Workflow

Сырая выдача

bash
# один запрос
sh scripts/search.sh --query "изменения в NDS 2026" --max-results 10

# до 5 углов темы в одном оплаченном запросе
sh scripts/search.sh \
  --query "AI regulation EU 2026" \
  --query "AI Act enforcement timeline" \
  --query "AI Act penalties companies"

# только свежее и только из нужных доменов
sh scripts/search.sh --query "postgres 19 release" --recency week \
  --domains "postgresql.org,news.ycombinator.com"

# без форумов
sh scripts/search.sh --query "лучший ноутбук для разработки" --domains "-reddit.com,-quora.com"

stdout — таблица n / date / domain / title / url. Сниппеты целиком лежат в cache/search/<key>.txt; читай их грепом, а не целиком.

Ответ с цитатами

bash
sh scripts/ask.sh --query "что изменилось в Claude Code за последний месяц"

# дешевле и быстрее
sh scripts/ask.sh --query "курс ЦБ на сегодня" --preset fast

# ответ строго по схеме
sh scripts/ask.sh --query "топ-5 CRM для малого бизнеса" --schema schema.json

Полный отчёт (ответ + источники + сниппеты) — в cache/ask/<key>.md.

Глубокий ресёрч

bash
# фоновый запуск с ожиданием
sh scripts/research.sh --query "рынок EV-зарядок в РФ: игроки, объёмы, барьеры" \
  --preset high --timeout 1800

# отправить и не ждать
sh scripts/research.sh --query "..." --no-wait
sh scripts/research.sh --resume resp_abc123

Run продолжается на стороне Perplexity даже если скрипт перестал ждать — --resume подхватывает его по id.

Повторный одинаковый запрос не запускает второй прогон: скрипт находит id уже отправленного (cache/research/<key>.id), проверяет его статус и подхватывает, если тот ещё выполняется или уже готов. Новый прогон стартует только если предыдущий завершился неудачей или вы явно попросили --no-cache.

Чтение страниц

bash
sh scripts/fetch_url.sh --url "https://example.com/pricing"
sh scripts/fetch_url.sh --url "https://a.com/post" --url "https://b.com/post" \
  --query "сравни выводы двух статей"

Работа с кешем

bash
# что я уже спрашивал
sh scripts/find_latest.sh --script ask --match "claude"

# поиск по накопленным результатам вместо нового запроса
sh scripts/cache_grep.sh "rate limit" --type search --context 2
sh scripts/cache_grep.sh "GDPR" --files

Scripts

bash
sh scripts/<script>.sh [params]     # у каждого есть --help
ScriptEndpointОписание
search.shPOST /searchранжированная выдача со сниппетами
ask.shPOST /v1/agentсинтезированный ответ с источниками
research.shPOST /v1/agent + pollingдлинный ресёрч в фоне, --resume
fetch_url.shPOST /v1/agentсодержимое конкретных URL (fetch_url)
find_latest.sh—прошлые запуски из cache/index.tsv
cache_grep.sh—греп по накопленным результатам
prepare_runtime.sh—рабочая копия скилла в writable-директории

Общие параметры

ParamГдеDefaultЗначения
--query, -qвсе—запрос; в search.sh повторяется до 5 раз
--recencyпоиск—hour, day, week, month, year
--after / --beforeпоиск—YYYY-MM-DD или MM/DD/YYYY
--updated-after / --updated-beforeпоиск—по дате обновления страницы
--domainsпоиск—allowlist a.com,b.com или denylist -a.com
--countryпоиск—ISO 3166-1 alpha-2
--languageпоиск—ISO 639-1
--context-sizeпоискmediumlow, medium, high
--max-resultsпоиск10Search: 1–20, Agent: 1–50
--profileпоиск—набор дефолтов из .env
--presetagentсм. нижеfast, low, medium, high, xhigh, wide-research
--modelagentиз .envperplexity/sonar, openai/gpt-5.6-sol, anthropic/claude-sonnet-5, …
--toolsagentweb_searchweb_search, fetch_url, finance_search, people_search, sandbox
--instructionsagent—системная инструкция
--schemaagent—файл JSON Schema → структурированный ответ
--limitвсе30строк в stdout
--cache-ttl, --no-cacheвсе900управление кешем

Взаимоисключающие комбинации (--recency вместе с явными датами, смешанные allow/deny домены) отклоняются до похода в API — деньги не тратятся.

Кто исполняет запрос

Приоритет: флаг > .env > собственный дефолт скрипта.

  • задан --preset или --model — берётся он;
  • иначе, если в config/.env заданы PPLX_PRESET / PPLX_MODEL, — берутся они;
  • иначе работает дефолт скрипта: ask.sh → medium, research.sh → high, fetch_url.sh → low.

Скрипт со своим дефолтом никогда не перебивает то, что вы указали в .env, — иначе research.sh тихо считал бы деньги по другой модели.

Кеш

cache/
├── index.tsv              # created_at, script, key, query, path — для grep
├── search/<key>.json      # сырой ответ
├── search/<key>.tsv       # таблица результатов
├── search/<key>.txt       # сниппеты целиком
├── ask/<key>.{json,md}    # ответ + источники
├── research/<key>.{json,md,id}
└── fetch/<key>.{json,md}

Никогда не читай .json целиком — там весь ответ API. Работай через cache_grep.sh, а точечно — Read по file:line из его вывода.

Свежесть

Кеш нужен, чтобы не платить дважды за один и тот же вопрос внутри сессии, а не чтобы законсервировать ответ. Поэтому:

  • переиспользуется только запись моложе TTL; шапка всегда показывает возраст (=== Perplexity Search (cache, 12m old): ... ===);
  • --recency — это сигнал «вопрос про свежее», и он сокращает окно переиспользования: hour → максимум 5 минут, day → максимум час, week → максимум сутки. Явный --cache-ttl сильнее — он не урезается;
  • если фактура могла измениться (релиз, курс, новость, цены) — --no-cache;
  • research.sh держит отчёты сутки, потому что каждый прогон стоит минуты и доллары. Для быстро меняющейся темы ставь --no-cache или --recency.

Артефакты в cache/ живут вечно — истекает только право отдать их вместо нового запроса. Прошлые прогоны всегда доступны через find_latest.sh и cache_grep.sh.

Ограничения

  • Search API: максимум 5 запросов в массиве, 20 результатов, 20 доменов в фильтре, 50 query units/s. Мультизапрос тарифицируется как один запрос, но лимит расходует по единице на строку.
  • search_domain_filter — allowlist или denylist, смешивать нельзя.
  • --recency и явные даты одновременно не работают.
  • Модели anthropic/* требуют max_output_tokens — скрипты подставляют 8192.
  • 429 не тарифицируется; скрипты уважают Retry-After и делают до PPLX_MAX_RETRIES попыток.
  • Sonar Chat Completions (/chat/completions) считается legacy — скилл ходит в Agent API (/v1/agent).

Детали API, схемы ответов и рецепты: references/API_REFERENCE.md.

Тесты

bash
sh scripts/tests/run.sh

Оффлайн, без сети и ключа: разбор .env, сборка тел запросов, рендер ответов из фикстур, CLI-контракт. Тест HTTP-слоя поднимает mock на loopback и сам себя пропускает там, где песочница не даёт открыть сокет.

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Perplexity Search AI skill do?

Поиск и ресёрч через Perplexity API: сырая выдача (Search API), ответ с цитатами (Agent API), deep research в фоне, чтение страниц. Cache-first: крупные результаты уходят в cache/ и читаются грепом. Triggers: perplexity, перплексити, perplexity search, sonar api, найди в интернете, поищи в сети, web search, свежая информация, deep research, глубокое исследование, ответ с источниками, прочитай страницу, fetch url, что пишут про.

Why use Perplexity Search on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Perplexity Search is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Perplexity Search in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/artwist-polyakov/polyakov-claude-skills/tree/main/plugins/perplexity-search/skills/perplexity-search. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Perplexity Search?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Perplexity Search?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Perplexity Search with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Perplexity Search AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by artwist-polyakov under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇