LetPub Skills#

LetPub 期刊数据爬取工具，提供三大核心能力：

1. 查询期刊详情 —— 输入期刊名称，返回完整详情（影响因子、分区、审稿速度等）
2. 分析期刊评论 —— 输入期刊名称，遍历多页评论，综合评判该期刊
3. 推荐投稿期刊 —— 根据论文摘要，由 AI 智能调用搜索接口推荐合适期刊

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功能 1：查询期刊详情#

流程：期刊名称 → 自动补全搜索拿到 journal_id → 请求详情页 → 解析返回。

python

from letpub_skills.scripts.search_journal import search_journal
from letpub_skills.scripts.get_details import get_journal_detail

# 第1步：搜索拿到 journal_id
results = search_journal("CHEMICAL ENGINEERING SCIENCE")
journal_id = results[0]['id']  # 例如 "1642"

# 第2步：一步到位获取详情（请求 + 解析）
journal = get_journal_detail(journal_id)

print(journal['impact_factor'])         # 影响因子
print(journal['ch_sci_2025']['分区'])    # 中科院分区
print(journal['speed'])                 # 审稿速度
print(journal['similar_journals'])      # 同类著名期刊

字段详解见 references/get_journal_detail.md

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功能 2：分析期刊评论#

流程：期刊名称 → （复用功能1拿到的 journal_id，否则重新搜索）→ 自动翻页、去重，累积评论直至满足数量 → 综合分析。

python

from letpub_skills.scripts.search_journal import search_journal
from letpub_skills.scripts.get_comments import fetch_all_comments

# 如果已通过功能1拿到 journal_id，直接复用；否则：
results = search_journal("CHEMICAL ENGINEERING SCIENCE")
journal_id = results[0]['id']

# 自动翻页、去重，至少获取 30 条评论（不足则继续翻页直至无新数据）
all_comments = fetch_all_comments(journal_id, min_count=30)

print(f"共获取 {len(all_comments)} 条评论")
# 然后由 AI 对 all_comments 进行综合分析（审稿速度、录用难度、用户口碑、常见反馈等）

Cookies 配置（自动）#

评论需要登录才能获取。 脚本已支持自动登录续期：

1. 在 letpub_skills/assets/credentials.json 填入账号密码：

json

{ "email": "your@email.com", "password": "your_password" }

1. 调用 get_journal_comments() 时，若 cookie 已失效，脚本会 自动读取 credentials.json 重新登录 并更新 cookies.json，对调用者完全透明。

2. 如需手动触发登录：

python

from letpub_skills.scripts.login import auto_login, load_credentials
email, password = load_credentials()
cookies = auto_login(email, password)  # 登录并保存到 cookies.json

评论字段（每条评论）#

floor、 author、 score(0-10)、 research_fields、 experience(投稿经验)、 replies(回复数组)、 good_count、 bad_count 等。

详见 references/get_journal_comments.md

评论中常见缩写#

用户在 experience 中常使用以下缩写描述投稿流程，分析时需理解其含义：

缩写全称中文释义数字解读STJSubmit to Journal提交至期刊刚投递，待初审WEWith Editor编辑处理中编辑分配稿件、筛选审稿人URUnder Review外审审稿中X-Y-Z：邀约数-接受数-返稿数RRCRequired Reviews Completed审稿意见收齐已集齐评审意见，等待编辑终审

AI 分析提示词建议#

你是期刊投稿顾问。基于以下 N 条用户投稿评论，请综合分析：

1. 审稿速度：从 experience 中提取投稿到接收的时间跨度，给出平均/范围。
2. 录用难度：统计 score 分布，提取拒稿/小修/大修比例。
3. 用户口碑：高频正/负面关键词。
4. 常见问题：编辑响应、审稿人专业度、流程透明度等。
5. 投稿建议：给出"推荐 / 谨慎 / 不推荐"的明确结论。

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功能 3：推荐投稿期刊（AI 主导）#

流程：用户提供论文摘要和需求 → 由 AI 分析摘要主题 → AI 阅读 references/search_journal.md 中的 CATEGORY_CN / SUBCATEGORY_CN → AI 选择合适学科分类和筛选条件 → 调用 search_journals_advanced → 解析返回。

可用的搜索参数#

参数说明可选值searchcategory1大类学科（中文）21个，见 references/search_journal.md``searchcategory2小类学科（中文）见 references/search_journal.md``searchscitypeSCI 收录类型SCIE, SSCI, ESCI, AHCI, SCOPUS, DOAJ``searchjcrkind新锐期刊分区1, 2, 3, 4``searchopenaccess是否 OAYES, Hybrid, NO``searchimpactlow影响因子下限数字字符串searchimpacthigh影响因子上限数字字符串searchsort排序方式relevance, impactor, rankscore, jciscore, clickcount

调用示例#

python

from letpub_skills.scripts.search_journal import search_journals_advanced, parse_search_results

# AI 根据摘要分析后填入参数
html = search_journals_advanced(
    searchcategory1="计算机科学",
    searchcategory2="计算机：人工智能",
    searchimpactlow="5",
    searchscitype="SCIE",
    searchsort="impactor"
)
result = parse_search_results(html)
print(f"共 {result['total_records']} 条记录")
for j in result['journals']:
    print(f"{j['name']} - IF:{j['impact_factor']} - {j['partition']}")

AI 推荐期刊提示词#

你是期刊推荐助手。请按以下步骤处理用户的论文摘要：

1. 分析摘要主题 阅读用户提供的摘要，识别：

• 主要研究领域（如 deep learning、cancer treatment、catalysis 等）
• 研究方法（实验/理论/计算/综述）
• 应用方向（医学/工程/基础科学）

2. 查阅学科分类 阅读 references/search_journal.md 中的 CATEGORY_CN（21个大类）和 SUBCATEGORY_CN（每个大类下的小类），从中选出最匹配的 1-3 个组合：

• 主分类：最贴合的 searchcategory1
• 子分类：进一步精确定位的 searchcategory2

3. 综合用户需求决定筛选条件 根据用户的额外要求（如"想投高影响因子"、"必须 OA"、"中科院 1 区"等），合理设置：

• searchimpactlow / searchimpacthigh：影响因子范围
• searchscitype：SCI 收录类型
• searchopenaccess：是否 OA
• searchjcrkind：分区要求
• searchsort：排序方式（默认按影响因子降序 impactor）

4. 调用 search_journals_advanced 并解析结果 必要时尝试不同的分类组合，提供 5-10 个候选期刊，附上选择理由（学科匹配度、IF、分区、审稿速度等）。

5. 候选期刊质量审核（必做，基于功能 2 的评论数据） 对每个候选期刊调用功能 2 抓取评论，按以下硬性门槛筛掉不合格期刊，只把通过审核的期刊推荐给用户：

• 评论数量 ≥ 10 条（指顶层独立评论 / floor 计数 ≥ 10， 不包含 replies 中的层级回复；不足 10 条则继续翻页直至满足或无新数据）
• 综合评分 ≥ 7.0 / 10（所有评论 score 的算术平均值）
• 「慢/拖/压稿」负面比例 < 30%（在 experience 字段中命中关键词： 慢、 拖、 太慢、 迟迟、 卡在编辑、 压稿、 一直with editor、 WE很久、 WE太慢 等的评论占比；注意：单独出现 WE 或 with editor 是正常流程，不算负面）
• 无学术诚信负评（任一评论命中以下关键词即整体淘汰， 一票否决）： 学术道德、 学术不端、 抄袭、 剽窃、 政治原因、 分赃、 黑幕、 要求引用、 强制引用

去重与 Cookie 失效检测： fetch_all_comments 已内置基于 floor 的去重逻辑。若连续 2 页拿到的都是同一批评论（即新页评论与已有集合完全重合），说明 cookie 很可能已失效——此时 get_journal_comments 会 自动触发重新登录（读取 credentials.json 并更新 cookies.json），然后重试。若续期后仍无新数据，函数会自动停止翻页，不会无限循环。

在最终输出中，对每个推荐期刊附上审核结果摘要：评论条数、平均分、慢审比例、是否存在诚信负评。

完整学科分类数据详见 references/search_journal.md

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目录结构#

text

letpub_skills/
├── SKILL.md                    # 操作手册（本文件）
├── assets/
│   ├── credentials.json        # 账号密码（用户填写）
│   └── cookies.json            # 登录 cookies（自动生成，无需手动修改）
├── scripts/
│   ├── login.py                # 自动登录与 cookie 续期
│   ├── search_journal.py       # 期刊搜索（自动补全 + 高级搜索）
│   ├── get_details.py          # 期刊详情解析
│   └── get_comments.py         # 评论获取与解析（自动续期登录）
└── references/
    ├── search_journal.md       # 搜索参数与学科分类完整数据
    ├── get_journal_detail.md   # 详情字段说明
    └── get_journal_comments.md # 评论字段说明

主要函数#

模块函数说明login``load_credentials()从 credentials.json 读取账号密码login``auto_login(email, password)登录并保存 cookieslogin``ensure_logged_in()检查 cookie 有效性，失效时自动续期search_journal``search_journal(name)自动补全搜索，返回 journal_id``search_journal``search_journals_advanced(**params)高级多条件搜索search_journal``parse_search_results(html)解析搜索结果search_journal``CATEGORY_CN, SUBCATEGORY_CN学科分类数据get_details``get_journal_detail(journal_id)一步获取并解析期刊详情get_details``parse_journal_detail(html)解析期刊详情页get_comments``fetch_all_comments(journal_id, min_count)自动翻页去重抓取评论get_comments``get_journal_comments(journal_id, page)获取单页评论原始响应（自动续期）get_comments``parse_comments_response(data)解析评论列表