academic-search

name	academic-search
description	学术论文搜索、引用分析与元数据提取专用 Skill。 【自动触发条件——出现以下任一信号时立即加载本 Skill，无需用户显式说明】 意图信号（中文）： - 搜论文 / 找论文 / 查论文 / 调研论文 / 检索文献 / 文献综述 / 综述 - 顶会 / 顶刊 / CCF / NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP / CVPR / KDD / SIGIR / WWW - 引用数 / 被引 / 引用关系 / 引用量 - BibTeX / 参考文献格式 / 导出引用 - 作者发表列表 / 某人的论文 / 某人在哪发了什么 - arXiv / Semantic Scholar / Google Scholar / PubMed / ACM DL / IEEE - 知网 / CNKI / 中国知网 / 学位论文 / 硕士论文 / 博士论文 / 中文文献 / 中文期刊 - PDF 链接 / 论文 PDF / 开放获取 - 摘要 abstract / 元数据 意图信号（英文）： - search paper / find paper / look up paper / literature review / survey - citation count / citation graph / citing / cited by - BibTeX / reference export - top conference / top journal / venue ranking - author publication list / papers by X URL 信号（出现以下域名的链接时自动触发）： - arxiv.org / ar5iv.org - semanticscholar.org - scholar.google.com - dl.acm.org - ieeexplore.ieee.org - pubmed.ncbi.nlm.nih.gov - paperswithcode.com - cnki.net / kns.cnki.net 覆盖平台：arXiv、Semantic Scholar、Google Scholar、ACM DL、IEEE Xplore、PubMed、Papers with Code、CNKI（中国知网）
metadata	{"version":"1.2.0"}

academic-search Skill

前置检查

在开始前，检查环境就绪状态：

bash ~/.claude/skills/academic-search/scripts/check-deps.sh

• Node.js 22+：必需（用于 CDP 浏览器模式）。仅使用 API 平台时可不检查。
• Chrome remote-debugging：仅在访问 Google Scholar 或其他需要浏览器自动化的平台时必需。在 Chrome 地址栏打开 chrome://inspect/#remote-debugging，勾选 Allow remote debugging for this browser instance。
• curl：必需，用于 API 调用。

arXiv、Semantic Scholar、PubMed、Papers with Code 等 API 平台无需 Chrome 远程调试即可使用。

S2 API Key（强烈建议）：无 Key 时 S2 速率上限极低，单 session 多次调用必触发 429。免费注册即可获得更高配额：https://www.semanticscholar.org/product/api#api-key-form。有 Key 时在请求头加 x-api-key: {your_key}。

搜索哲学

明确目标，选对平台，提取结构化数据，完成即止。

学术搜索不同于通用网页浏览——目标是获取准确、结构化的论文元数据，而不是浏览网页内容。

① 明确检索目标，定义成功标准：执行前先明确什么算完成了。

• 关键词搜索？精确论文？某作者的全部论文？某 venue 的论文列表？
• 需要什么字段：仅标题和引用数 / 完整元数据 / PDF / BibTeX / 代码链接？
• 年份范围？领域限定？返回几篇？
• 成功标准：用户要的是摘要表（第一遍）还是完整元数据（第二遍）？数量够了吗？字段都有了吗？这是后续所有决策的锚点。

② 选对平台：不同需求对应不同平台（见下方矩阵）。API 平台优先，CDP 用于无 API 的平台。

③ 提取结构化数据，先筛后深：搜索的时间瓶颈不在"搜"，在"筛"。默认采用两遍策略：

• 第一遍（轻量扫描）：先拉 20-30 条结果，输出轻量摘要表——标题、作者、年份、venue、引用数、是否有开放 PDF/代码。不拉完整摘要。
• 用户或任务确认核心论文（引用数高、venue 等级高、与目标最相关的 5-10 篇）后，第二遍再深入拉摘要、PDF、BibTeX 等完整信息。

所有结果输出为统一 schema（见 references/metadata-schema.md），不要输出原始 HTML 或非结构化文本。多平台结果用 DOI/arXiv ID 去重合并。

④ 过程校验，用失败信号更新方向：每一步的结果都是信息，不只是成功或失败的二元信号。

失败信号	含义	方向调整
API 429 / Rate exceeded	本次会话消耗超配额，不是暂时波动	等待 15s+ 或切换 CDP 模式；不要同一请求重试
Jina/WebFetch 超时	该页面对静态抓取不友好	改用 curl 直接调 API 或切换 CDP
S2 返回结果为空	query 措辞问题，或该平台无收录	换关键词组合，或换 arXiv/PubMed
平台返回"内容不存在"	未必真的不存在，可能是访问方式问题	检查 URL 参数是否完整，换平台验证
同一方式重试 3 次无改善	路径错了，不是还没找到方法	重新评估目标，换平台或换访问方式

⑤ 完成判断：对照①定义的成功标准确认任务完成后停止，不为"更完整"而过度操作。

平台选择矩阵

根据任务特征选择最合适的平台和访问方式：

需求	首选平台	访问方式	备注
CS/Math/Physics/统计 论文搜索	arXiv	REST API	完全开放，PDF 直链
引用数、引用/被引关系	Semantic Scholar	REST API	免费 Key 可提升速率
作者主页、全部论文	Semantic Scholar	REST API	/author/{id}/papers
生物医学、生命科学	PubMed	NCBI E-utilities	完全开放
ML 论文 + 代码仓库	Papers with Code	REST API	无需鉴权
ACM 顶会论文 (SIGKDD/WWW 等)	ACM DL	WebFetch + Jina	BibTeX 导出端点可直接访问
IEEE 期刊/会议论文	IEEE Xplore	WebFetch / Jina	有机构 Key 时用官方 API
广泛引用数 / 全平台覆盖	Google Scholar	CDP（必须）	无 API，反爬严重
论文是否存在 / 基础元数据	Semantic Scholar	REST API	支持 DOI / arXiv ID 互查
中文文献（期刊/学位论文/会议）	CNKI（知网）	CDP（必须）	无公开 API；机构登录后全文可得

API 平台访问方式：

• WebSearch：用于发现论文来源、查找 DOI/作者 ID 等信息入口
• WebFetch / Jina：URL 已知时从页面提取，Jina（r.jina.ai/{url}）节省 token，适合文章类页面
• curl：直接调用结构化 API，返回 JSON/XML
• CDP：仅 Google Scholar 必须；其他平台在 API/WebFetch 无效时作为兜底

详细 API 调用模板见 references/api-cookbook.md。

核心能力

关键词搜索

1. 根据领域选平台：CS/ML → arXiv + Semantic Scholar；生医 → PubMed；跨领域 → Semantic Scholar
2. 扩展 query：用户自然语言输入往往只是一个切入点，需要主动展开为 2-3 个互补 query 覆盖不同命名习惯：
   • 同义词替换：agent → agentic / multi-agent / autonomous
   • 子概念拆分：time series agent → time series LLM agent + time series agentic reasoning + time series automated analysis
   • 缩写与全称并用：TS / time series，LLM / large language model
   • 不同 query 结果合并去重，覆盖率比单 query 提升 30-50%
3. 构造查询：arXiv 用 search_query 字段前缀语法；S2 用 query 参数；PubMed 用 term 布尔表达式
4. 计划多次 S2 调用时优先用 batch API（/paper/batch）而非多次 search，节省速率配额
5. 第一遍输出轻量摘要表（必含：标题、年份、venue、引用数、是否有开放 PDF），不默认拉完整摘要
6. 意图判断：用户明确说"只要前 N 篇"或"摘要表即可"时，直接输出第一遍结果，无需等待确认再停下
7. 用户需要第二遍时，再深拉完整元数据

多平台并行查询时，用子 Agent 分治（见"并行分治策略"一节）。

轻量摘要表输出格式示例：

标题	年份	Venue	引用数	PDF
Attention Is All You Need	2017	NeurIPS [CCF-A]	120,000+	✓ arXiv
BERT: Pre-training...	2019	NAACL [CCF-B]	80,000+	✓ arXiv

Venue 等级标注规则：CS 会议参考 references/venue-rankings.md（CCF 分级）；期刊显示 JCR 分区（若可从 S2 venue 字段获取）。

结果筛选

搜索后用以下维度缩小范围，优先帮用户筛出值得读的论文，而不是把所有结果都呈现：

筛选维度	数据来源	说明
引用数阈值	S2 citationCount	经典论文通常引用数高；新兴方向可适当放低阈值
发表年份	所有平台	综述类需要覆盖历史；最新进展限定近 2-3 年
Venue 等级	S2 venue + references/venue-rankings.md	CS 会议参考 CCF 分级；优先 CCF-A/B
开放 PDF	S2 externalIds.ArXiv 存在即可得	只要有 ArXiv ID 就标 ✓，不依赖 openAccessPdf（该字段经常为 null）
代码可用性	Papers with Code API	ML 论文用 paperswithcode.com/api/v1/papers/?arxiv_id={id} 自动补全代码列

排序建议：面向学术前沿性的综合排序，优先级依次为：

1. 时效性（最高权重）：近 6 个月内发表的论文标注 [新] 并置顶展示，不因引用数低而降权——前沿方向的新论文引用数天然偏低，但代表最新进展
2. 引用数（次要权重）：同一时间段内按引用数降序，高引用代表社区认可度
3. CCF 等级（参考项）：顶会发表是质量信号，但不作为首要排序维度——高质量工作越来越多以 arXiv 预印本形式先行发布，CCF 等级仅作为同引用数论文的决胜项，并在表格中标注供用户参考

实操分组示例：

• 第一组：近 6 个月论文，按引用数降序（含 [新] 标注）
• 第二组：更早论文，按引用数降序，CCF-A/B 同引用数时优先

筛选后的典型结论格式：

共找到 28 篇，按引用数 + venue 等级筛选后，推荐优先阅读以下 6 篇：[列表] 其余 22 篇可按需查阅。

精确论文查找

已知 DOI 或 arXiv ID 时，直接用 Semantic Scholar 精确查询：

# DOI 查询
curl -s "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/DOI:{doi}?fields=title,authors,year,abstract,citationCount,openAccessPdf"

# arXiv ID 查询
curl -s "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/ARXIV:{arxiv_id}?fields=title,authors,year,abstract,citationCount,openAccessPdf"

元数据提取

所有提取结果必须转换为 references/metadata-schema.md 定义的标准 JSON schema。输出时：

• 单篇：Markdown 表格格式，字段清晰
• 多篇：Markdown 列表表格（标题、作者、年份、Venue、引用数、PDF 链接）
• 批量导出：JSON 数组

PDF 获取

按以下优先级尝试：

1. arXiv PDF 直链：externalIds.ArXiv 存在时，直接构造 https://arxiv.org/pdf/{arxiv_id}，不检查 openAccessPdf（S2 该字段经常为 null，但 arXiv PDF 实际可得）
2. Semantic Scholar openAccessPdf：从 API 响应的 openAccessPdf.url 字段获取（作为补充，非首选）
3. Unpaywall：https://api.unpaywall.org/v2/{doi}?email=[e-mail]，返回 Open Access PDF 链接
4. 平台页面：通过 WebFetch 或 CDP 访问论文页，提取 PDF 下载链接
5. 用户决定：如以上均无法获取免费 PDF，告知用户需要机构访问权限

不要尝试访问任何需要绕过付费墙的第三方服务。

BibTeX 导出

优先级：

1. arXiv：https://arxiv.org/bibtex/{arxiv_id} 直接获取
2. ACM DL：先试 https://dl.acm.org/action/exportCitation?doi={encoded_doi}&format=bibtex；若返回 challenge/HTML 错页，回退 CDP
3. Semantic Scholar：无直接端点，根据 references/metadata-schema.md 的模板从字段拼装
4. 其他平台：CDP 点击页面上的 "Export Citation" / "Cite" 按钮

作者主页解析

# Semantic Scholar 作者搜索
curl -s "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/author/search?query={author_name}&fields=name,affiliations,paperCount,citationCount"

# 获取作者全部论文（分页）
curl -s "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/author/{author_id}/papers?fields=title,year,citationCount,externalIds&limit=100&offset=0"

Google Scholar 作者页需 CDP，见 references/site-patterns/scholar.google.com.md。

CDP 模式（Google Scholar 及其他需要浏览器自动化的平台）

通过 CDP Proxy 直连用户日常 Chrome，天然携带登录态。

所有操作在自己创建的后台 tab 中进行，不干扰用户已有 tab，完成后关闭。

启动

bash ~/.claude/skills/academic-search/scripts/check-deps.sh

脚本自动检查并启动 CDP Proxy（默认 127.0.0.1:3456，可通过 CDP_PROXY_PORT 覆盖）。

操作方式

进入浏览器层后，用 HTTP API 操控页面：

# 创建新 tab，导航到目标页
TARGET=$(curl -s "http://127.0.0.1:${CDP_PROXY_PORT:-3456}/new?url=https://scholar.google.com" | node -p "JSON.parse(require('fs').readFileSync(0, 'utf8')).targetId")

# 执行 JS 提取数据
curl -s -X POST "http://127.0.0.1:${CDP_PROXY_PORT:-3456}/eval?target=$TARGET" -d 'document.title'

# 点击元素（CSS 选择器）
curl -s -X POST "http://127.0.0.1:${CDP_PROXY_PORT:-3456}/click?target=$TARGET" -d 'button[type=submit]'

# 完成后关闭 tab
curl -s "http://127.0.0.1:${CDP_PROXY_PORT:-3456}/close?target=$TARGET"

完整 API 参考见 references/cdp-api.md。

三种点击方式：

方式	端点	适用场景
JS click	/click	通用，速度快
真实鼠标	/clickAt	需要触发文件对话框或绕过反自动化检测
文件上传	/setFiles	直接设置 file input，绕过对话框

先了解页面结构，再决定动作：用 /eval document.body.innerText.slice(0, 500) 或截图快速了解当前页面状态。

并行分治策略

任务包含多个独立目标时（如同时查询 N 篇论文、N 个来源），分发子 Agent 并行执行。

好处：速度 = 单子任务时长；抓取内容不进入主 Agent context，节省 token。

子 Agent Prompt 写法：

• 必须写：必须加载 academic-search skill 并遵循指引
• 描述目标（获取/提取/查找），不要指定具体步骤
• 说明需要哪些字段（标题/引用数/PDF 等）
• 注意用词：「搜索 BERT 的引用数」会把子 Agent 锚定到 WebSearch；应写「获取 BERT 的引用数」——描述目标，不暗示手段

典型分治场景：

适合分治	不适合分治
多平台并发查同一论文（arXiv + S2 + PubMed）	查询有依赖关系（先搜索再按结果查详情）
批量查询 N 篇不相关论文	简单单平台单次 API 查询
多个作者主页并行抓取	几次 curl 就能完成的轻量任务

多平台并发查同一论文时的去重：

子 Agent 返回结果后，主 Agent 按 references/metadata-schema.md 中的去重规则合并：DOI 为主键 → arXiv ID 次之 → 标题+年份模糊匹配。

信息核实

学术搜索的一手来源是论文本身和平台官方 API，不是二手报道。

核实目标	一手来源
论文元数据（标题、作者、DOI）	发表平台（ACM DL / IEEE / arXiv）的官方页面
引用数	Google Scholar（最全）> Semantic Scholar
代码实现	Papers with Code / 论文官方 GitHub
会议/期刊信息	主办方官网

多平台引用数不一致时正常——不同平台收录范围不同，Google Scholar 通常最高。

站点经验

操作中积累的特定网站经验，按域名存储在 references/site-patterns/ 下。

已预置经验的平台：arXiv、Semantic Scholar、Google Scholar、ACM DL、IEEE Xplore、PubMed、Papers with Code、CNKI（知网）

确定目标平台后，必须读取对应文件获取先验知识（平台特征、有效模式、已知陷阱）。经验内容标注发现日期，当作可能有效的提示，不是保证正确的事实——按经验操作失败时，回退通用模式，并更新经验文件（记录失败原因和发现日期）。操作成功后若发现了新模式或陷阱，同样主动写入。

References 索引

文件	何时加载
references/api-cookbook.md	需要 API 调用示例、参数说明、响应字段映射时
references/metadata-schema.md	整理提取结果、多平台去重合并、生成 BibTeX 时
references/cdp-api.md	需要 CDP 浏览器操作时（Google Scholar、CNKI 等）
references/venue-rankings.md	标注 CS 会议/期刊等级（CCF 分级）时
references/site-patterns/{domain}.md	确定目标平台后，读取对应站点经验
references/site-patterns/cnki.net.md	知网检索时必读：登录态要求、DOM 选择器、数据库代码