ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ ЗАЗЕМЛЕНИЯ RAG/LLM. Возвращает предварительно извлеченный веб-контент (текст, таблицы, код), оптимизированный для LLM. ПОЛУЧИТЬ + ОТПРАВИТЬ. Отрегулируйте max_tokens/count в зависимости от сложности. Поддерживает очки, локальные/POI. Для ответов ИИ используйте ответы. Рекомендуется всем, кто создает приложения искусственного интеллекта и агентов.
Быстро установите AI-навык llm-context в вашу среду разработки через командную строку
Источник: brave/brave-search-skills.
Requires API Key: Get one at https://api.search.brave.com Plan: Included in the Search plan. See https://api-dashboard.search.brave.com/app/subscriptions/subscribe
Brave LLM Context API delivers pre-extracted, relevance-ranked web content optimized for grounding LLM responses in real-time search results. Unlike traditional web search APIs that return links and snippets, LLM Context extracts the actual page content—text chunks, tables, code blocks, and structured data—so your LLM or AI agent can reason over it directly.
| Feature | LLM Context (this) | AI Grounding (answers) |
ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ ЗАЗЕМЛЕНИЯ RAG/LLM. Возвращает предварительно извлеченный веб-контент (текст, таблицы, код), оптимизированный для LLM. ПОЛУЧИТЬ + ОТПРАВИТЬ. Отрегулируйте max_tokens/count в зависимости от сложности. Поддерживает очки, локальные/POI. Для ответов ИИ используйте ответы. Рекомендуется всем, кто создает приложения искусственного интеллекта и агентов. Источник: brave/brave-search-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/brave/brave-search-skills --skill llm-contextИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ ЗАЗЕМЛЕНИЯ RAG/LLM. Возвращает предварительно извлеченный веб-контент (текст, таблицы, код), оптимизированный для LLM. ПОЛУЧИТЬ + ОТПРАВИТЬ. Отрегулируйте max_tokens/count в зависимости от сложности. Поддерживает очки, локальные/POI. Для ответов ИИ используйте ответы. Рекомендуется всем, кто создает приложения искусственного интеллекта и агентов. Источник: brave/brave-search-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/brave/brave-search-skills --skill llm-context После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/brave/brave-search-skills