| name | academic-reviewer-finder |
| description | 根据论文摘要/内容检索国内审稿人候选 — 按研究方向匹配学者,验证职称(副教授/教授),输出分级推荐名单。 |
| version | 1 |
| last_updated | "2026-05-23T00:00:00.000Z" |
学术审稿人检索
适用场景
- 用户给定论文摘要,要求推荐 N 位审稿人(通常要求国内副教授)
- 需要按研究方向匹配、验证职称、避免同单位冲突
执行流程
Step 1: 提取关键词方向
从摘要中提取 4-6 个核心技术方向作为搜索关键词组:
- 领域关键词(如:遥感目标检测、无人机航拍)
- 方法关键词(如:轻量化YOLO、小波变换卷积、BiFPN)
- 数据集/应用关键词(如:DOTA、VisDrone、边缘部署)
Step 2: 多轮 Tavily 搜索学者
按方向分组搜索,每轮搜索包含 副教授 + 中国 + 大学 等过滤词:
搜索轮次示例(6-10轮):
1. "遥感目标检测 轻量级 YOLO 小目标检测 副教授 中国 大学"
2. "remote sensing object detection lightweight YOLO 中国"
3. "无人机航拍 目标检测 轻量化 深度学习 副教授"
4. "小波变换 卷积 深度学习 目标检测 特征提取 副教授"
5. "BiFPN 注意力机制 特征融合 遥感 目标检测 副教授"
6. "边缘设备 轻量级目标检测 遥感 VisDrone DOTA 副教授"
7. "MPDIoU 边界框 损失函数 目标检测 副教授"
8. "[具体学者名] [学校] 副教授" (定向验证)
Step 3: 从搜索结果中提取候选学者
优先从以下来源提取:
- 中文论文作者简介(最可靠!常标注"XX,副教授,博士")
- 高校教师主页(irsip.whu.edu.cn、teacher.nwpu.edu.cn 等)
- Google Scholar 主页(确认研究方向和论文量)
- Semantic Scholar API(补充验证)
Step 4: 职称验证
对每位候选学者,通过以下方式验证是否为副教授:
| 验证方式 | 可靠性 | 说明 |
|---|
| 论文作者简介 | ★★★★★ | 中文期刊通常标注"XX,副教授" |
| 高校教师主页 | ★★★★★ | 直接看师资队伍页面 |
| Google Scholar | ★★★ | 确认存在,无法确认职称 |
| Semantic Scholar | ★★★ | 有 paperCount/hIndex,无职称 |
Step 5: 输出分级推荐
第一梯队(职称100%确认的副教授)— 优先推荐
第二梯队(研究方向高度匹配,职称需官网核实)
⚠️ 标注需核实的学者
对每位学者输出:姓名、单位、职称、研究方向、相关度(★)、代表论文、确认依据
⚠️ 已知坑和注意事项
- Tavily Key 易耗尽:大量搜索(8-10轮×5结果)会快速消耗额度,建议先用 Key4,备用 Key2/3
- 浏览器工具不可靠:npm 依赖可能安装失败,不要依赖 browser 工具做学者主页验证
- DuckDuckGo Lite HTML 被拦截:curl 搜索返回空白页,不要用
- 论文作者简介是金矿:中文期刊 PDF 的"作者简介"部分常直接标注职称,是最高效的验证方式
- 教授 vs 副教授:高产学者(100+论文、hIndex>20)可能已晋升教授,务必核实
- CAS 研究员体系:中科院用"研究员/副研究员"而非"教授/副教授",如用户要求副教授则需排除或说明
- 同单位回避:输出时标注与作者是否同单位,提醒用户回避
- 路径含引号的 .env:Scholar's_Tea 路径含单引号,用 Python 脚本中间文件方式读取,避免 shell 转义问题
环境依赖
- Tavily API Key(至少2个备用)
- SOCKS5 代理(127.0.0.1:7890)
- Semantic Scholar API(免费,但有频率限制)
耗时参考
- 完整流程(10位审稿人):约 15-25 分钟(含多轮搜索+验证)
- Tavily 搜索每次约 5-10 秒
- Semantic Scholar API 每次约 2-3 秒