用途：Parallel Web Toolkit 是一个统一的网络任务技能，用于搜索、提取、数据丰富和研究，默认优先学术与科学来源。
主要能力与路由：用户想查询或研究主题时用 Web Search（references/web-search.md）；想抓取指定 URL 的网页、文章或 PDF 时用 Web Extract（references/web-extract.md），优先于内置 WebFetch，适合提取学术 PDF、预印本与期刊全文；需要对一组公司、人物或产品批量补充同类信息时用 Data Enrichment（references/data-enrichment.md），不要用循环搜索；用户明确要求“深度研究”“详尽”“全面”时用 Deep Research（references/deep-research.md），它比搜索慢 10-100 倍且更贵，不应作为默认。
学术来源优先级：技术或科学类查询优先同行评审期刊与会议论文、预印本（arXiv、bioRxiv、medRxiv）、机构与政府来源（NIH、WHO、NASA、NIST）及一手研究；引用时尽量附作者与年份，有 DOI 优先用 DOI 链接。
使用方式：安装并认证 parallel-cli：curl -fsSL https://parallel.ai/install.sh | bash；若不行则用 uv tool install "parallel-web-tools[cli]"。认证可先检查项目根目录 .env 中的 PARALLEL_API_KEY，用 dotenv -f .env run parallel-cli auth；否则用 parallel-cli login 或 export PARALLEL_API_KEY="your-key"，再用 parallel-cli auth 验证。若安装后找不到命令，将 ~/.local/bin 加入 PATH。
上下文衔接：研究或丰富任务完成后返回 interaction_id，后续追问可传 --previous-interaction-id 延续上下文。
状态与结果：用 parallel-cli research status "$RUN_ID" --json 查看运行状态，用 parallel-cli research poll "$RUN_ID" --json 获取已完成结果。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果数据；深度研究成本与耗时较高，需用户明确要求才使用。