学术论文检索小助手#

专业学术论文多源检索工具，支持 OpenAlex、Semantic Scholar、Crossref、arXiv、PubMed 五大数据源，自动 enrichment 补全元数据。

作者：松哥（Zhang JinSong）

---

核心功能#

• 🌐 五库并行检索（OpenAlex / Semantic Scholar / Crossref / arXiv / PubMed）
• 🔗 Multi 模式自动串联：OpenAlex 搜 → S2 补摘要/引用 → Crossref 补卷期页
• 📤 全格式导出：Text / JSON / BibTeX / RIS / Markdown
• 📥 PDF 下载（arXiv、OpenAlex 有 PDF 时）
• 🔑 S2_API_KEY 完全可选（无 key 正常运行，仅受速率限制）

---

数据源说明#

数据源是否需要 Key特点OpenAlex❌ 免费覆盖全学科，2 亿+ 记录，完整元数据Semantic Scholar⚠️ 可选CS 领域最全，有 key 速率更快（无 key 限 1/s）Crossref❌ 免费补充期刊卷/期/页/abstractarXiv❌ 免费预印本，PDF 可下载PubMed❌ 免费生物医学方向

---

Semantic Scholar API Key 配置说明#

完全可选。 不配置也能正常使用，仅受速率限制（约 1 次/秒）。

有 key 的效果： 解除速率限制，每秒可发更多请求。

申请步骤：

1. 访问 https://www.semanticscholar.org/product/api
2. 注册账号，申请 Free tier（免费）
3. 使用时通过 CLI 参数传入： --semantic-api-key 'your-key'

示例：

bash

# 无 key（正常运行）
python scripts/research.py multi "transformer attention" -n 10

# 有 key（速率更快）
python scripts/research.py multi "transformer attention" -n 10 --semantic-api-key 's2k-xxxxx'

注意： 本 skill 不读取也不存储 S2_API_KEY 环境变量，Key 仅通过 CLI 参数传入。

---

创作流程#

Step 1：确认检索需求#

• 检索主题/关键词
• 目标数据库（multi 推荐）
• 结果数量

Step 2：执行检索#

• 推荐使用 multi 模式（自动三步串联）
• 或指定单一数据源（openalex / semantic / arxiv / pubmed）

Step 3：选择输出格式#

• 日常阅读 → text
• 论文写作 → bibtex（LaTeX / Word 插件导入）
• 文献管理器 → ris（Zotero / Mendeley 导入）
• 结构化数据 → json

---

命令行使用#

bash

python scripts/research.py <source> "<关键词>" [选项]

数据源（source）#

source说明是否需要 Keyopenalex推荐，全学科覆盖❌semanticSemantic Scholar⚠️ 可选multi自动串联三库（推荐）⚠️ S2 可选crossref用 DOI 查元数据❌arxiv预印本 + PDF 下载❌pubmed生物医学文献❌

常用选项#

bash

# 推荐：multi 模式（自动补全）
python scripts/research.py multi "large language model alignment" -n 10 -f bibtex

# OpenAlex 搜索（无需 key）
python scripts/research.py openalex "graph neural networks" -n 20 --year 2023

# 带引用数过滤的 S2 搜索（有 key 更快）
python scripts/research.py semantic "reinforcement learning" -n 10 --min-citations 100

# arXiv 下载 PDF
python scripts/research.py arxiv "transformers" -n 5 --download --output-dir ./papers/

# PubMed 生物医学检索
python scripts/research.py pubmed "CRISPR gene editing" -n 10

# 生成 BibTeX
python scripts/research.py multi "attention mechanism" -n 20 -f bibtex -o refs.bib

完整参数说明#

参数说明适用数据源-n, --max-results最大结果数（默认 10）全部-f, --format输出格式（text/json/bibtex/ris/markdown）全部-o, --output保存到文件全部--year年份过滤openalex/semantic/arxiv--start-date开始日期（YYYY-MM-DD）openalex/pubmed--end-date结束日期openalex/pubmed--author作者名openalex/semantic/arxiv/pubmed--min-citations最低引用数semantic--enrich-s2S2 补全详情（摘要/引用数）semantic--crossref-enrichCrossref 补充元数据（默认开启）openalex/multi--journal-issn按 ISSN 筛选期刊openalex--concept-id按学科概念 ID 筛选openalex--categoryarXiv 学科分类（如 cs.LG）arxiv--publication-typePubMed 文献类型pubmed--doi-file从文件读取 DOI 列表crossref--download下载 arXiv PDFarxiv--output-dirPDF 下载目录arxiv--sort-by排序（relevance/date/citations）openalex

---

参考文档#

文件内容何时读取references/readme.md详细使用说明、Workflow 示例检索前必读references/readme.md安装依赖、故障排查配置环境时

---

输出格式示例#

BibTeX（用于 LaTeX / Zotero）#

bibtex

@article{vaswani2017attention,
  title={Attention Is All You Need},
  author={Vaswani, Ashish and Shazeer, Noam and Parmar, Niki},
  year={2017},
  journal={arXiv preprint},
  doi={10.48550/arXiv.1706.03762},
  url={https://arxiv.org/abs/1706.03762}
}

RIS（用于 Zotero / Mendeley）#

text

TY  - JOUR
TI  - Attention Is All You Need
AU  - Vaswani, Ashish
AU  - Shazeer, Noam
PY  - 2017
JO  - arXiv preprint
DO  - 10.48550/arXiv.1706.03762
ER  -

---

安装依赖#

bash

pip install -r scripts/requirements.txt

注意： S2_API_KEY 环境变量由用户在 ~/.bashrc 中自行配置，不写入 skill 文件。

---

MIT License · 松哥专版