#searchAPI - Twitter Hashtag

about 10 hours ago

"Reverse Engineer Anything with REA and Search API" by @unicodeveloper #DEVCommunity #Day28 #30DaysOfSearch #ReverseEngineerAnything #SearchAPI https://t.co/HCGSEsXcg2

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

12 days ago

One agent task: "What has been published about open source AI agent frameworks since September 1?" One Desearch web search call with a start date and page text. Every result came back inside the date range, with the full page text. #searchAPI

desearch_ai's tweet photo. One agent task: "What has been published about open source AI agent frameworks since September 1?"

One Desearch web search call with a start date and page text. Every result came back inside the date range, with the full page text.

#searchAPI https://t.co/6XEkEWnwXm

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

13 days ago

Give Desearch crawl a URL it can't fetch and it now tells you plainly that the URL is invalid. Less guessing when your agent hits a bad link. #searchAPI

desearch_ai's tweet photo. Give Desearch crawl a URL it can't fetch and it now tells you plainly that the URL is invalid.

Less guessing when your agent hits a bad link.

#searchAPI https://t.co/0ukF1mNGuH

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

14 days ago

Builder tip: one Desearch web search call can ask for page text and a publish-date window together. Fresh pages, full text, one request. #searchAPI

desearch_ai's tweet photo. Builder tip: one Desearch web search call can ask for page text and a publish-date window together.

Fresh pages, full text, one request.

#searchAPI https://t.co/ESaQ34eCev

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

15 days ago

Need results from a specific window? Set a start and end date on Desearch web search and keep results inside that publish range. #searchAPI

desearch_ai's tweet photo. Need results from a specific window?

Set a start and end date on Desearch web search and keep results inside that publish range.

#searchAPI https://t.co/7j9vXu2YAp

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

17 days ago

Desearch search now returns the page text for ordinary queries. Your agent reads the page, not just a snippet. #searchAPI

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

20 days ago

Desearch is now in Raycast's MCP Registry. Find Desearch search from Raycast and install it there. #searchAPI

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

21 days ago

Desearch published a Claude Code, Cursor and Grok plugin bundle on GitHub. It is not listed in the Grok marketplace yet. #searchAPI

desearch_ai's tweet photo. Desearch published a Claude Code, Cursor and Grok plugin bundle on GitHub.
It is not listed in the Grok marketplace yet.
#searchAPI https://t.co/8uRRuQDt6q

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

22 days ago

desearch-mcp-server 0.1.3 is on npm and the MCP Registry. Find it there and install Desearch search in your agent tools. #searchAPI

desearch_ai's tweet photo. desearch-mcp-server 0.1.3 is on npm and the MCP Registry.
Find it there and install Desearch search in your agent tools.
#searchAPI https://t.co/Uqhi0XNEsY

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

22 days ago

You can install Desearch MCP as a Gemini CLI extension. Easier installs when your agent setup uses Gemini CLI. #searchAPI

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

about 1 month ago

Builders: publish a real Desearch Search API walkthrough on YouTube and you can earn +$100 in API credits after approval. Public video. At least 3 minutes. Show a real workflow on screen. Details: #searchAPI

desearch_ai's tweet photo. Builders: publish a real Desearch Search API walkthrough on YouTube and you can earn +$100 in API credits after approval.

Public video. At least 3 minutes. Show a real workflow on screen.

Details:

#searchAPI https://t.co/dsmEXFCZso

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

about 1 month ago

What Desearch 2.0 means if you build agents: Better web inputs ahead. A living index so search work compounds, instead of starting from scratch every time. That's the point of the next version. #sn22 #searchAPI

desearch_ai's tweet photo. What Desearch 2.0 means if you build agents:

Better web inputs ahead. A living index so search work compounds, instead of starting from scratch every time.

That's the point of the next version.

#sn22 #searchAPI https://t.co/ZubleHIQhh

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David

@domainsea

about 1 month ago

“Search API” is already a widely used term across modern software and developer infrastructure. Now increasingly relevant for AI, agents, RAG and real time data. Available: https://t.co/SAvEJtnOz3 #searchapi #api #search #ai #agents #rag #si #domains

domainsea's tweet photo. “Search API” is already a widely used term across modern software and developer infrastructure.

Now increasingly relevant for AI, agents, RAG and real time data.

Available: https://t.co/SAvEJtnOz3

#searchapi #api #search #ai #agents #rag #si #domains https://t.co/pi7Ang9igC

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

about 1 month ago

2.0 is coming. You can still build with Desearch today. Earn up to $155 in API credits. Real workflow video, public support, referrals, feedback. #searchAPI

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

about 1 month ago

2.0 is coming. You can still build with Desearch today. Earn up to $155 in API credits. Real workflow video, public support, referrals, feedback. Earn: Guide: #searchAPI

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

about 1 month ago

2.0 is coming. You can still build with Desearch today. Earn up to $155 in API credits. Real workflow video, public support, referrals, feedback. Details on the page. #searchAPI

desearch_ai's tweet photo. 2.0 is coming. You can still build with Desearch today.

Earn up to $155 in API credits. Real workflow video, public support, referrals, feedback. Details on the page.

#searchAPI https://t.co/mZK5HyqPax

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Desearch.ai | Subnet 22 @desearch_ai

about 1 month ago

2.0 is coming. You can still build with Desearch today. Earn up to $155 in API credits. Real workflow video, public support, referrals, feedback. Earn page: Full guide: #searchAPI

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KingLand ∞ Annuaire IA & Mag

@KingLandfr

2 months ago

L’évaluation scientifique du RAG a son arbitre ⚖️ Savez-vous vraiment si vos agents IA échouent à cause de leur raisonnement ou de la mauvaise qualité de leurs données de recherche ? #KingLand #IA #RAG #AIAgents #ArtificialAnalysis #LLM #SearchAPI #DataRetrieval #TechPerformance #SoftwareEngineering #GenerativeAI #AIProductivity #TechROI ��️ Fiche Impact : https://t.co/zyNI3ZJ29s Parce qu’avec l’évaluation rationalisée, un moteur de recherche web optimisé vaut mieux qu’un modèle de langage surdimensionné. En août 2026, l’industrie des agents autonomes se heurte à un mur d’opacité financière. Les équipes techniques déploient des architectures coûteuses à l’aveugle, incapables d’isoler l’apport des API de recherche web de la puissance brute de leurs LLM. Le lancement d’ @ArtificialAnlys Search Index et de la plateforme Optima change la donne en apportant enfin un cadre de mesure standardisé et indépendant. 🎯 Isolation scientifique : Séparation nette entre la performance intrinsèque du modèle de langage et l’efficacité de l’extraction d’informations. ⚡ Doublement des capacités : L’adjonction d’une API de recherche optimisée fait passer le score de résolution d’un agent de 33/100 à plus de 75/100. 📈 Optimisation des coûts : Réduction des crédits d’inférence gaspillés en évitant les requêtes redondantes et en limitant la dérive financière des agents. ⚙️ Benchmarks sur mesure : Création de protocoles de test personnalisés via Optima à partir de vos propres données d’usage ou traces d’exécution. "Le fait qu’un agent double ses performances de résolution de tâches complexes simplement en changeant de moteur de recherche prouve que l’intelligence en 2026 ne réside plus uniquement dans la taille du modèle de langage, mais dans la précision de son accès au monde réel." — C. Pestel Ma conviction profonde est que nous arrivons à la fin de la course stérile aux gigawatts et aux milliards de paramètres. En observant les premiers benchmarks d’Optima, il devient évident qu’un petit modèle local bien alimenté par une API d’extraction ultra-précise surclassera toujours un mastodonte d’intelligence aveugle et mal orienté. C’est un retour salutaire au pragmatisme technique qui pourrait bien redistribuer les cartes en faveur d’architectures plus agiles et moins centralisées. �� Fiche Tool : https://t.co/ZSuFrO485x Comment mesurez-vous actuellement la part de responsabilité du RAG dans les erreurs de vos agents autonomes ?

KingLandfr's tweet photo. L’évaluation scientifique du RAG a son arbitre ⚖️

Savez-vous vraiment si vos agents IA échouent à cause de leur raisonnement ou de la mauvaise qualité de leurs données de recherche ?

#KingLand #IA #RAG #AIAgents #ArtificialAnalysis #LLM #SearchAPI #DataRetrieval #TechPerformance #SoftwareEngineering #GenerativeAI #AIProductivity #TechROI

��️ Fiche Impact : https://t.co/zyNI3ZJ29s

Parce qu’avec l’évaluation rationalisée, un moteur de recherche web optimisé vaut mieux qu’un modèle de langage surdimensionné.

En août 2026, l’industrie des agents autonomes se heurte à un mur d’opacité financière. Les équipes techniques déploient des architectures coûteuses à l’aveugle, incapables d’isoler l’apport des API de recherche web de la puissance brute de leurs LLM. Le lancement d’ @ArtificialAnlys Search Index et de la plateforme Optima change la donne en apportant enfin un cadre de mesure standardisé et indépendant.

🎯 Isolation scientifique : Séparation nette entre la performance intrinsèque du modèle de langage et l’efficacité de l’extraction d’informations.

⚡ Doublement des capacités : L’adjonction d’une API de recherche optimisée fait passer le score de résolution d’un agent de 33/100 à plus de 75/100.

📈 Optimisation des coûts : Réduction des crédits d’inférence gaspillés en évitant les requêtes redondantes et en limitant la dérive financière des agents.

⚙️ Benchmarks sur mesure : Création de protocoles de test personnalisés via Optima à partir de vos propres données d’usage ou traces d’exécution.

"Le fait qu’un agent double ses performances de résolution de tâches complexes simplement en changeant de moteur de recherche prouve que l’intelligence en 2026 ne réside plus uniquement dans la taille du modèle de langage, mais dans la précision de son accès au monde réel."
— C. Pestel

Ma conviction profonde est que nous arrivons à la fin de la course stérile aux gigawatts et aux milliards de paramètres. En observant les premiers benchmarks d’Optima, il devient évident qu’un petit modèle local bien alimenté par une API d’extraction ultra-précise surclassera toujours un mastodonte d’intelligence aveugle et mal orienté. C’est un retour salutaire au pragmatisme technique qui pourrait bien redistribuer les cartes en faveur d’architectures plus agiles et moins centralisées.

�� Fiche Tool : https://t.co/ZSuFrO485x

Comment mesurez-vous actuellement la part de responsabilité du RAG dans les erreurs de vos agents autonomes ?

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David

@domainsea

5 months ago

https://t.co/1DyshxHERz sold for $15,000. Builders need tools. AI agents need Searchapi. https://t.co/GHUKFTXvir #si #AI #domains #searchapi

domainsea's tweet photo. https://t.co/1DyshxHERz sold for $15,000.
Builders need tools.

AI agents need Searchapi.
https://t.co/GHUKFTXvir

#si #AI #domains #searchapi https://t.co/xM7HlAN66z

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APILayer @apilayer

8 months ago

Our new Zenserp API video just dropped!🎥 Learn how to turn messy search engine results into clean, structured data for your apps using the Zenserp API. Watch now 👇 https://t.co/0GNwxkUJ9a #Zenserp #SearchAPI #APIDevelopment #SEOtools

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