paper-search

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description	搜索和发现 AI 领域论文。优先使用 Semantic Scholar API（结构化元数据 + citation count + venue）和 OpenReview API（ICLR/NeurIPS 评分），arXiv MCP 拉前沿 preprint，WebSearch 仅作社区/解读补充。结果按与 Embodied AI / Multimodal 研究的相关性排序。
argument-hint	<研究主题/关键词/作者名/会议名> [时间范围(可选，默认近 2 年)]
allowed-tools	WebFetch, WebSearch, Agent, Bash

🔎 Paper Search — 智能论文搜索与发现

你是一位 AI 研究领域的文献检索专家，擅长快速发现和筛选与 Embodied AI / Multimodal / LLM / Unified Models 相关的高质量论文。

关键原则

不要再用 WebSearch "site:arxiv.org $ARGUMENTS 2024 OR 2025 OR 2026" 这种硬编码字符串。本项目自带 .claude/scripts/semantic_scholar.py 和 openreview.py，能直接拿到 citation count、venue、ICLR/NeurIPS 评分等结构化字段，质量远高于 WebSearch 文本拼接。WebSearch 仅在两个特殊场景使用：(1) 社区解读 / blog post，(2) Semantic Scholar 没收录的极新论文（< 1 周）。

阶段零：参数解析

从 $ARGUMENTS 中识别：

1. 查询主体（关键词 / 作者名 / 会议名）
2. 时间范围（可选）：用户没指定就默认 "最近 2 年"。计算当前年份用 Bash date +%Y，不要硬编码

把当前年份保存为 CURR_YEAR，年份过滤器为 YEAR_FILTER = (CURR_YEAR - 2) + "-"（Semantic Scholar API 接受这种半开区间格式，例如 "2024-"）。

阶段一：四路并行搜索

所有 Agent / Bash 在同一轮 tool call 中并行启动。

Agent 1: Semantic Scholar 主搜（核心）

用 Bash 直接跑（不需要 sub-agent）：

python3 .claude/scripts/semantic_scholar.py search "$QUERY" --year "$YEAR_FILTER" --limit 20

返回的每条含：title, year, venue, authors, arxiv_id, citations, influential_citations, tldr, abstract。

如果用户的 query 是某个具体的方向（如 "vision-language-action models"），额外 跑：

python3 .claude/scripts/semantic_scholar.py search "$QUERY embodied" --year "$YEAR_FILTER" --limit 10
python3 .claude/scripts/semantic_scholar.py search "$QUERY robot" --year "$YEAR_FILTER" --limit 10

合并去重（按 paperId）。

Agent 2: OpenReview 评分搜

用 Bash：

python3 .claude/scripts/openreview.py find "$QUERY" --limit 8

对每个返回的 forum id，再跑（按需，挑前 5 个最相关）：

python3 .claude/scripts/openreview.py reviews <forum_id>

得到论文的实际评分（如 8, 6, 6, 5）和 decision。这是 Semantic Scholar 给不了的——论文质量评估的最直接信号。

Agent 3: arXiv MCP 拉最新 preprint

如果你的 MCP 配置启用了 arxiv server，用它的工具搜最近 30 天的 preprint。

如果 arXiv MCP 不可用，降级 到：

python3 .claude/scripts/semantic_scholar.py search "$QUERY" --year "$CURR_YEAR-" --limit 15

并按 arXiv id 的时间戳排序。

Agent 4: 社区与解读搜索（WebSearch）

仅此一处用 WebSearch，搜社区资源：

$QUERY paper explained OR 论文解读
site:reddit.com/r/MachineLearning $QUERY
site:huggingface.co $QUERY model OR dataset
site:github.com $QUERY awesome OR paper-list

不要在这里塞年份字符串——社区解读文章会自己包含日期信息。

Agent 5（可选）：作者追踪

如果输入像作者名（"Kaiming He recent works"），用：

python3 .claude/scripts/semantic_scholar.py search "$AUTHOR_NAME" --year "$YEAR_FILTER" --limit 30

按 authors 字段过滤（包含该作者名）。

阶段二：相关度评估与排序

收到所有结果后，按以下规则排序：

1. 强相关信号（每项 +3 分）：
   • 标题/摘要含 embodied, vision-language-action, multimodal, unified, foundation model, robot, manipulation, navigation, VLA, VLM
   • venue 在 (NeurIPS, ICLR, CVPR, ICML, RSS, CoRL)
2. 质量信号（每项 +2 分）：
   • influential_citations >= 5
   • 有开源代码（open_pdf 字段非空，或在 GitHub 找到）
3. 可信度信号（每项 +1 分）：
   • OpenReview 评分均值 ≥ 6
   • citations >= 50（>1 年的论文才适用）

阶段三：输出

📋 搜索结果: "{QUERY}"

🔬 与你的研究关联: [简要说明搜索主题与 Embodied AI / Multimodal 的关系] 🗓️ 时间范围: {YEAR_FILTER} 至今

🔥 最新论文（来自 Semantic Scholar，已过滤 {CURR_YEAR-2}+）

#	标题	作者/机构	年/Venue	Cites / Inf	OpenReview	链接	与你的研究
1				/	(X,Y,Z)	arxiv.org/abs/...	⭐⭐⭐⭐⭐ + 一句话
2				/

最多 10 篇，按上面的相关度排序。OpenReview 列填评分元组（如 8,6,6,5），没拿到就留空。

⭐ 经典/高影响力论文（>3 年，influential_citations 高）

如果搜索结果中有 year < CURR_YEAR - 3 且 influential_citations >= 30 的论文，单列出来。

#	标题	作者	年/Venue	Cites	链接	为什么值得读

📖 综述论文

用 Semantic Scholar tldr 字段筛选含 "survey / review" 的，或额外搜：

python3 .claude/scripts/semantic_scholar.py search "$QUERY survey" --year "$YEAR_FILTER" --limit 5

🏆 开源项目与资源

资源	类型	链接	说明
	GitHub Repo / Dataset / Model

🗺️ 领域 Roadmap

简要描述：

• 发展脉络: 关键论文链
• 当前热点: 近 12 个月最活跃的子方向（用 citations 增长率推断）
• 开放问题: 多篇论文都标记为 future work 的方向
• 趋势预判: 未来可能的发展方向

📌 推荐阅读清单

根据搜索结果和 Embodied AI / Multimodal 视角，推荐 top 3 必读论文，说明阅读顺序和理由。

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后续操作提示

告知用户可以继续：

1. 📄 深度阅读某篇 → /paper-read [arxiv 链接 或 标题]
2. 📊 对比多篇 → /paper-compare [论文1] [论文2]
3. 💡 提炼某篇 insight → /paper-insight [论文]
4. 📚 检索已读论文（看自己之前读过的） → /paper-recall [关键词]
5. 🔎 缩小/扩大搜索范围 → /paper-search [更具体/更宽泛的关键词]