paper-search

name	paper-search
description	一个强大的学术论文搜索和文献管理工具，专为OpenClaw设计。 支持arXiv、Google Scholar、PubMed等学术数据库的搜索、引用生成和文献整理。 使用场景： - (1) 快速文献调研和前沿研究跟踪 - (2) 学术写作时的参考文献管理 - (3) 批量处理论文元数据和引用信息 - (4) 研究趋势分析和热点发现 当用户需要查找学术文献、管理参考文献或跟踪研究进展时使用此技能。 技能特点： - 🔍 多数据库支持（arXiv、Crossref等） - 📚 自动BibTeX引用生成 - 📊 多种输出格式（Text/JSON/Markdown） - 🎯 智能搜索和筛选 - 🔄 批量处理和自动化
author	Yi Jiang
version	1.0.0
compatibility	OpenClaw 1.0.0+
license	MIT
repository	https://github.com/yourusername/paper-search

paper-search - 学术论文搜索技能

一个功能完整的学术论文搜索和文献管理工具，专为科研工作者、学生和开发者设计。

🚀 快速开始

安装

# 1. 复制技能目录到OpenClaw的skills目录
cp -r paper-search /path/to/openclaw/skills/

# 2. 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt

基本使用

# 搜索arXiv论文
python3 scripts/search_arxiv.py --query "machine learning" --max-results 10

# 获取BibTeX引用
python3 scripts/get_bibtex.py --arxiv "2402.04557v1"

# 整理搜索结果
python3 scripts/paper_organizer.py --input results.json --output organized.md

📖 详细功能

1. arXiv论文搜索

支持高级搜索语法和多种筛选选项：

# 基本搜索
python3 scripts/search_arxiv.py --query "deep learning"

# 按分类搜索
python3 scripts/search_arxiv.py --query "cat:cs.LG AND transformer"

# 按日期排序
python3 scripts/search_arxiv.py --query "AI" --sort-by submittedDate --sort-order descending

# 多种输出格式
python3 scripts/search_arxiv.py --query "quantum" --format json > results.json
python3 scripts/search_arxiv.py --query "neural networks" --format markdown > papers.md

2. 引用管理

自动生成标准BibTeX引用格式：

# 通过arXiv ID获取
python3 scripts/get_bibtex.py --arxiv "2402.04557v1"

# 通过DOI获取
python3 scripts/get_bibtex.py --doi "10.1038/s41586-021-03819-2"

# 批量处理
python3 scripts/get_bibtex.py --input ids.txt --output references.bib

3. 论文整理

智能整理和分类搜索结果：

# 整理为Markdown报告
python3 scripts/paper_organizer.py --input search_results.json --output report.md

# 生成阅读清单
python3 scripts/paper_organizer.py --input papers.json --format reading-list

# 按主题分类
python3 scripts/paper_organizer.py --input results.json --group-by category

🎯 适用场景

科研工作者

• 文献调研：快速查找相关研究
• 参考文献管理：自动生成引用格式
• 研究跟踪：定期搜索最新论文
• 合作发现：查找相关作者和研究机构

学生

• 课程论文：收集参考文献
• 毕业论文：系统文献综述
• 学术入门：了解领域基础知识
• 项目研究：查找技术方案和算法

开发者

• 技术调研：查找算法实现和优化
• 开源项目：参考相关研究和实现
• 技术选型：比较不同技术方案
• 趋势分析：了解技术发展方向

🔧 脚本说明

scripts/search_arxiv.py

功能：arXiv论文搜索
参数：

• --query：搜索查询（支持arXiv高级语法）
• --max-results：最大结果数（1-1000）
• --start：起始位置（用于分页）
• --sort-by：排序方式（relevance/lastUpdatedDate/submittedDate）
• --sort-order：排序顺序（ascending/descending）
• --format：输出格式（text/json/markdown）

scripts/get_bibtex.py

功能：BibTeX引用生成
参数：

• --arxiv：arXiv ID（如2402.04557v1）
• --doi：DOI（如10.1038/s41586-021-03819-2）
• --identifier：自动检测标识符类型
• --input：输入文件（包含多个ID）
• --output：输出文件路径

scripts/paper_organizer.py

功能：论文整理和分类
参数：

• --input：输入文件（JSON格式）
• --output：输出文件路径
• --format：输出格式（markdown/reading-list/bibtex）
• --group-by：分组方式（category/author/year）

📁 项目结构

paper-search/
├── SKILL.md              # OpenClaw技能描述（本文件）
├── README.md             # 详细项目文档
├── LICENSE               # MIT许可证
├── requirements.txt      # Python依赖
├── .gitignore           # Git忽略文件
├── scripts/              # 主要脚本
│   ├── search_arxiv.py   # arXiv搜索
│   ├── get_bibtex.py     # BibTeX生成
│   └── paper_organizer.py # 论文整理
├── examples/             # 使用示例
│   ├── basic_search.py   # 基础搜索示例
│   └── batch_process.py  # 批量处理示例
├── tests/                # 单元测试
│   └── test_search.py    # 搜索功能测试
└── references/           # 参考文档
    └── api_reference.md  # API参考

💡 实用技巧

搜索技巧

# 1. 使用分类代码限制领域
python3 scripts/search_arxiv.py --query "cat:physics.chem-ph AND catalyst"

# 2. 组合搜索条件
python3 scripts/search_arxiv.py --query "machine learning AND (neural OR deep)"

# 3. 排除特定词汇
python3 scripts/search_arxiv.py --query "quantum NOT computing"

# 4. 短语搜索
python3 scripts/search_arxiv.py --query '"graph neural network"'

批量处理

# 1. 批量搜索多个主题
topics=("AI" "ML" "DL")
for topic in "${topics[@]}"; do
  python3 scripts/search_arxiv.py --query "$topic" --max-results 5 --format json > "${topic}.json"
done

# 2. 批量生成BibTeX
cat paper_ids.txt | while read id; do
  python3 scripts/get_bibtex.py --arxiv "$id"
done > references.bib

自动化工作流

#!/bin/bash
# 自动化文献调研脚本

# 1. 搜索最新论文
python3 scripts/search_arxiv.py \
  --query "cat:cs.LG" \
  --max-results 20 \
  --sort-by submittedDate \
  --sort-order descending \
  --format json > latest_papers.json

# 2. 提取arXiv ID
jq -r '.[].id' latest_papers.json | sed 's|.*/||' > arxiv_ids.txt

# 3. 生成BibTeX
python3 scripts/get_bibtex.py --input arxiv_ids.txt --output references.bib

# 4. 生成报告
python3 scripts/paper_organizer.py --input latest_papers.json --output report.md

echo "文献调研完成！"

⚠️ 注意事项

API使用限制

• arXiv API：每小时最多请求120次
• Crossref API：免费用户有限制
• 遵守各数据库的使用条款

学术诚信

• 仅用于文献调研和学习
• 尊重知识产权和版权
• 正确引用参考文献

技术限制

• 需要Python 3.7+环境
• 需要网络连接访问API
• 部分数据库需要API密钥

🔄 更新和维护

版本历史

• v1.0.0 (2026-03-16): 初始版本发布
  • arXiv搜索功能
  • BibTeX引用生成
  • 论文整理工具

问题反馈

• GitHub Issues: https://github.com/yourusername/paper-search/issues
• OpenClaw社区: https://discord.gg/clawd

贡献指南

欢迎提交Pull Request或报告问题！

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

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