用途：使用 Exa 语义搜索发现并画像公司，支持按类别、阶段、地域检索，构建竞品集合（“companies like X”），以及查询融资、新闻和人员信息。
主要能力：脚本 company_research.py 通过本地调用 Exa REST API 完成搜索，无需 MCP 服务器。默认 category=company 返回结构化公司数据（描述、融资、员工数）；可用 -c 覆盖为 news（新闻/公告）、linkedin profile（公司人员）、financial report（财报）。输出为 Markdown 列表（标题 · 日期 · 摘要），末尾附 sources_reviewed: N；--json 输出原始结果，--text 包含页面文本。
使用方式：先设置密钥 export EXA_API_KEY=your-key，或在仓库根目录 .env 中写入 EXA_API_KEY=...，密钥可在 https://dashboard.exa.ai/api-keys 获取。运行：python scripts/company_research.py "<describe the companies you want>" [-n N] [-c CATEGORY] [--json]。示例：python scripts/company_research.py "AI infrastructure startups in San Francisco" -n 15；python scripts/company_research.py "companies like Stripe" -n 10；python scripts/company_research.py "Anthropic funding rounds investors" -c news --start-published 2025-01-01。
适用场景：竞品分析、市场地图、融资与新闻追踪、公司名单构建。建议多角度研究时按工作流派发子代理（如竞品、融资、新闻各一个），各自运行脚本并返回紧凑表格，再合并去重，避免原始搜索结果占用主上下文。
限制：结果应视为相似度而非验证，需浏览标题与摘要并剔除不相关行后再报告。category=company 时避免将 includeText/日期过滤与域名过滤搭配使用；时间限定检索改用 -c news 或通用网页。深度阅读可用 python ../_shared/exa_client.py contents <url> --text；扩展竞品可用 python ../_shared/exa_client.py similar <url> -n 10。最终建议以表格（名称 · URL · 一句话描述 · 关键事实）加简短来源列表呈现。