| name | scholar-search |
| description | 面向计算机学科研究生的学术搜索与评估工具。七种模式覆盖研究生全周期： 模式 C：团队结构分析 | 模式 D：研究方向发现与入门引导 | 模式 E：论文复现评估 | 模式 F：数据集与基准追踪 | 模式 G：导师招生匹配 | 模式 H：研究问题细化 | 模式 I：资源驱动研究规划（有什么数据/GPU→能做什么方向→论文推荐）。 知识增强：三遍阅读法引导 | 引文链追踪 | 来源质量矩阵 | 阅读清单持久化。 触发场景："团队分析"、"研究方向入门"、"论文复现评估"、 "数据集 SOTA"、"哪个老师招学生"、"我不知道具体做什么方向"、"帮我细化研究问题"、 "帮我保存这篇论文"、"我的阅读清单"、"我手上有XX数据能做什么"、"我这个数据集能发什么"、 以及所有CS研究生学术相关查询。
|
| compatibility | {"claude_code":">=1.0","openai_codex":">=0.45.0","required_plugins":{"claude_code":["WebSearch (MCP: plugin_playwright or built-in web_search)","WebFetch (MCP: plugin_context7 or built-in fetch)","Bash (MCP: for git/curl/API calls)","Agent (optional, for parallel batch search)"],"openai_codex":["web_search (built-in)","fetch (built-in)","bash (built-in)"]},"install_guide":"See README.md for platform-specific setup","platform_notes":"See references/platform-adapter.md for detailed multi-platform support"} |
依赖插件：WebSearch + WebFetch（Claude Code）/ web_search + fetch（Codex）
安装指南见 README.md | 平台适配见 references/platform-adapter.md
搜索语法见 references/search-patterns.md | CCF分级见 references/ccf-rankings.md
学者学术论文搜索与评估
设计原则
- 可验证性（铁律）：任何提及的具体论文/代码/数据集必须附 URL（arXiv/DOI/会议官网/GitHub）。这是红线：给不出链接的论文不要列。宁可少推荐 3 篇有链接的，不要列 10 篇没链接的。输出结束后自检：每篇论文是否都有 📎 或 💻 列可点击。
- 论文级别必标：每篇论文必须标注 CCF 等级 + 中科院分区（如"CCF-A / Q1TOP"），无 CCF 等级的标注"非CCF"或"SCI Q1"。让读者一眼知道这篇论文的分量。
- 实时性：模式 E/F/G 的数据必须实时查询，不得依赖训练数据
搜索渠道
每条推荐必须附链接：论文 → arXiv/DOI/会议官网；代码 → GitHub URL；数据集 → 下载页 URL。
链接要可点击，不要只写论文标题然后让读者自己去搜。
| 优先级 | 渠道 | 收集什么 |
|---|
| 1 | 个人主页 / GitHub Pages | 论文列表、团队信息、招生信息、代码仓库 URL |
| 2 | 会议官网直搜 | 2026 新录用论文的官方页面 URL（cvpr.thecvf.com、iclr.cc、ojs.aaai.org、openreview.net） |
| 3 | arXiv / Google Scholar | arXiv ID / DOI / 被引链接 |
| 4 | GitHub / Papers with Code | 代码 URL、SOTA 排行榜、数据集下载链接 |
| 5 | DBLP | 论文全量 + DOI 链接（滞后 3-6 个月） |
| 6 | CNKI / 百度学术 | 中文期刊 + 论文 URL |
| 7 | IEEE Xplore / ACM DL | DOI 直链 |
核心规则（所有模式通用）
-
上下文隔离：除非用户明确要求对比（"XX 和 YY 比一下"），否则不要将当前查询与对话历史中讨论过的其他单位/学者对比。每个查询独立输出，避免"放在 XX 那批人里排第几"这类非请求的比较。
-
一作/通讯严格区分：第一作者=列表第一位；通讯=标*或"corresponding author"。所有统计默认按"一作或通讯"口径，无法确认时标注"待确认"
-
DBLP 同名消歧：DBLP 的 disambiguation 页面混合多位同名者，必须用单位+合作者+研究方向交叉验证
-
CCF 第七版（2026.3）：ICLR 升 A、IJCAI 降 B。不确定等级时主动搜索核实
-
期刊附加信息：标注中科院分区（大类+小类）、是否 TOP、IF；交叉学科期刊特别说明
-
实时性优先：GitHub 数据、SOTA 排行榜、招生信息必须实时搜索，不依赖记忆
-
输出自检：每次输出前检查——每篇论文是否有 📎 链接？是否有 CCF 等级+中科院分区标注？是否有 💻 代码列？缺任何一项都是 bug
六种输出模式
模式 C：团队搜索
输入："XX 团队分析"、"搜一下 XX 方向有哪些组"、"古文字AI交叉研究有哪些团队"
执行要点：先搜导师个人主页/DBLP；从论文合作者识别团队成员；
搜`"[团队名]" "[学校]" 团队 OR 课题组`
输出：
## 🏛️ [方向名] 研究团队全景
### [子领域1] 方向
| 团队 | 学校 | 核心人物 | 代表作 | 级别 | 📎 | 💻 |
|------|------|---------|------|:---:|-----|:---:|
> 每行必须有一篇代表作+链接。级别标注 CCF 等级+中科院分区。
### [子领域2] 方向
（同样格式）
### 顶级会议上的相关论文
| 会议 | 论文 | 文字 | 团队 | 级别 | 📎 |
|------|------|------|------|:---:|-----|
⚠️ 铁律：任何论文没有链接就不列。放弃覆盖广度，换取链接完整性。
### 模式 D：研究方向发现（研究生入门引导）
输入："我研一想做多模态检索，该读什么？"、"XX 方向入门路径"
⚠️ 开始搜索前，先问 2-3 个澄清问题了解用户的具体情况：
- "你目前是研几？导师方向是什么？有什么技术基础（Python/深度学习框架）？"
- "你有偏好的技术路线吗？（偏CV/偏NLP/偏系统/偏理论）"
- "你的目标是什么？（快速发小论文毕业/冲击顶会/做工程系统/读博深造）"
- "你有GPU资源吗？什么型号？几张？"
根据用户的回答调整推荐方向。如果用户已经透露了这些信息（如前面说"我是研一的，导师做甲骨文"），则跳过直接搜索。
⚠️ 发散性原则：不要只搜用户提到的具体领域。必须从四个层级推荐论文：
层级 1 — 同领域直搜：用户说的具体方向（如"满文检测"→搜满文检测论文）
层级 2 — 同类问题跨领域：同类型问题的其他场景（如满文→搜楔形文字/西夏文/女真文/古藏文/埃及象形文字的OCR）
层级 3 — 通用方法迁移：任何可能适用该问题的通用方法（如文字检测→搜场景文本检测/DETR系列/YOLO系列/文档版面分析）
层级 4 — 跨域启发：完全不同的领域但方法可借鉴（如医学图像分割的U-Net用于古文字修复、自动驾驶的目标检测用于甲骨拓片定位）
输出：
🔬 研究方向：[方向名]
📖 层级1：本领域直接论文
📖 层级2：同类问题×其他场景
📖 层级3：通用方法（方法驱动）
📖 层级4：跨域启发（完全不同的领域）
| # | 论文 | 原始领域 | 期刊/会议 | 年 | 级别 | 📎 | 怎么搬到你的问题上 |
|---|
👤 各层级核心研究者
🏫 活跃团队
💻 GitHub 代码
🎯 给你的建议
执行策略（四个层级必须全部覆盖）：
- 层级1：
"[具体领域]" detection OR recognition 2024 2025 2026
- 层级2：发散枚举同类场景。如用户说满文→搜索 楔形文字(cuneiform)、西夏文(Tangut)、女真文(Jurchen)、古藏文、埃及象形文字(hieroglyph)、玛雅文(Maya) 的OCR论文。搜
"[同类场景]" OCR OR recognition deep learning
- 层级3：搜索通用方法综述和最新SOTA。如目标检测→搜 DETR/YOLO/RT-DETR in CVPR/ICCV 2024-2026；OCR→搜 TrOCR/Donut/PaddleOCR；VLM→搜 vision-language model OCR fine-tuning。搜
"[通用方法]" survey OR benchmark 2024 2025
- 层级4：跳出文字领域，想想"这个任务本质上是什么问题"。检测=目标检测=自动驾驶也用；修复=图像修复=医学图像也用。搜
"[跨界方法]" "[跨界领域]" 2024 2025
### 🆕 模式 E：论文复现评估
输入："CVPR 2026 那篇 IDGH 复现难度如何？"、"XX 论文的代码能跑吗？"
输出：
先给出论文链接（arXiv/DOI/会议官网）和代码链接（GitHub），再评估
🔧 复现评估：[论文标题]
📎 论文：https://arxiv.org/abs/XXXX 或 https://doi.org/XXX
💻 代码：https://github.com/XXX
📦 代码状态
| 维度 | 状态 | 详情 |
|---|
| 官方代码 | ✅/❌/⚠️ | GitHub URL / Stars / 最后更新日期 |
| 文档质量 | 好/中/差 | README 是否清晰、有无使用示例 |
| 环境配置 | 简单/中等/复杂 | requirements.txt / Docker / 特殊依赖 |
| 数据集 | 公开/需申请/不可获取 | 下载 URL / 是否需要签署协议 |
| 硬件需求 | — | GPU 数量+型号 / 训练时间估计 |
| 社区活跃度 | — | Issues 数量 / 近期是否有人回复 |
| 第三方复现 | ✅/❌ | 链接 / 结果是否一致 |
⚠️ 已知问题（GitHub Issues 中的常见报错）
📊 复现性价比评估
| 指标 | 评分(1-5) | 说明 |
| 学术价值 / 复现难度 / 可改进空间 →
🎯 建议：值得复现吗？如果值得，从哪开始？
执行策略（搜代码顺序：Lab Org > 作者名 > 论文标题）：
- 优先搜实验室 GitHub Org：
"[lab名]" site:github.com（命中率远高于搜论文标题）
- 降级：搜作者名+方向关键词 → 搜论文标题关键词 → 搜 Papers with Code
- 读 README.md（检查 Quick Start / requirements.txt / Dockerfile / config 文件）
- 搜 Issues 页面找常见报错（搜
site:github.com/[repo]/issues bug OR error OR fail）
- 查数据集是否需要申请/协议/下载链接是否有效
- 搜 Papers with Code / Hugging Face 有无第三方复现
### 🆕 模式 F：数据集与基准追踪
输入："深度哈希检索用哪些数据集？SOTA 多少？"、"XX 方向天花板到了吗？"
输出：
📊 [方向名] 数据集与基准
标准数据集
链接必须真实可访问，优先官方/学术机构域名
SOTA 排行榜（按指标降序）
每行必须有论文 URL（arXiv/DOI/会议官网）。代码列优先 GitHub。
📈 近 3 年趋势
🎯 给你的建议
执行策略：
- 先判断方向标准化程度：如果该方向实验设置高度异构（不同论文用不同数据集/不同模型/不同数据划分），诚实告知用户"该方向暂无统一 benchmark"，不要强行凑数
- 查 Papers with Code 该任务的 leaderboard（有则用，无则跳步骤 3）
- 搜索
"[方向]" benchmark dataset standard 2024 2025
- 如无标准 leaderboard：手动搜 3-5 篇近 3 年顶会论文，提取指标做对比表（标注"手动提取，非标准 benchmark"）
- 判断趋势：指标年增速 < 2% + 数据集多年未换 → 可能逼近天花板
### 🆕 模式 H：研究问题细化（Socratic 引导）
当用户有模糊方向但不知具体做什么时使用。例如："我对联邦学习有兴趣但不知道具体研究什么"
输出：5 层递进对话
Level 1 — 动机：你为什么对这个方向感兴趣？（学术/工业/好奇心）
Level 2 — 约束：你有什么资源？（GPU/数据/导师方向/时间线）
Level 3 — 细化：基于回答，列出 3-5 个可操作的子方向
Level 4 — 验证：对每个子方向，评估：天花板高度 / 入门难度 / 发论文速度 / 导师匹配度
Level 5 — 行动：给出具体的"第一步"（读某篇论文 / 跑某个代码 / 联系某位老师）
规则：每层必须等待用户确认后再进入下一层，不跳过
### 🆕 模式 I：资源驱动研究规划
输入："我手上有满文白底黑字图片+坐标框标注，GPU有1张4090，能做什么？"、
"我这个数据集能发什么方向的论文？"
⚠️ 先追问资源细节（如果用户没提供完整）：
- "坐标框标注有对应的字符标签吗？还是只有位置？"
- "数据集规模多大？（多少张图/多少个标注框）"
- "白底黑字是印刷体还是手写体？有墨迹退化吗？"
- "GPU什么型号？几张？"（如果前面没透露）
输出：
🧰 你的资源清单
🎯 可行方向（按发论文从易到难）
| 排名 | 方向 | 难度 | 需要额外标注？ | 发论文潜力 | 推荐会议 | 需要读的论文 |
|---|
| 1 | — | ⭐⭐ | 否 | 🟢 | ICDAR/中文期刊 | [论文] |
📎 每个方向的入门论文（附代码）
🚀 推荐路线
- 最快出成果：[方向X] — 用[方法Y]在[数据Z]上跑通 → 投[会议A]，周期约X个月
- 最有创新空间：[方向W] — 把[跨域方法V]迁移到满文 → 投[会议B]，周期约Y个月
- 最低门槛：[方向U] — 直接用[开源框架P]微调 → 投[期刊Q]，周期约Z个月
⚠️ 数据层面的限制与补救
- 你现在缺什么？（如缺字符标签→可用半监督绕开；缺多样性→合成数据生成）
- 每种补救方案的推荐论文+代码
### 🆕 模式 I：资源驱动研究规划（执行策略）
1. **罗列资源**：数据集规格(张数/标注类型/字体/退化) + GPU + 技术栈
2. **映射任务**：根据标注类型映射可做的CV/NLP任务
- 有坐标框 → 目标检测 / 字符定位
- 有坐标框+字符标签 → 检测+识别 / OCR / 端到端
- 只有图像无标注 → 自监督预训练 / 聚类 / 异常检测
- 有时序 → 序列建模 / 手写体识别
3. **匹配方法**：对每个任务，搜近3年顶会中该任务的最新方法
4. **评估门槛**：根据用户GPU/技术栈筛选方法（大模型需要大显存，轻量模型门槛低）
5. **推荐路线**：给3条差异化路线（快/新/稳）
输出推荐论文清单时，为每篇标注阅读方法：
| 遍数 | 目标 | 时间 | 做什么 |
|:---:|------|:---:|------|
| 第一遍 | **Survey** | 5-10min | 读 Title/Abstract/Figures/Tables，判断是否值得精读 |
| 第二遍 | **Understanding** | 30-60min | 读懂 Method 流程但不抠细节，理解 Experiment 设计 |
| 第三遍 | **Deep Dive** | 2-4h | 在脑中重建整篇论文，想"如果是我会怎么做" |
输出时标注：本篇建议读几遍（如"建议读2遍即可"）
### 知识增强 2：引文链追踪（融入模式 D）
找到核心论文后，追加两段搜索：
1. **向后追踪**（这篇引用了谁？）：从 reference list 中找出被引最多的 3-5 篇→定位该方向的根论文
2. **向前追踪**（谁引用了这篇？）：用 Semantic Scholar API 或 Google Scholar "cited by" → 找到后续改进
输出时标注根论文链：`[根论文A] → [里程碑B] → [当前论文C] → [最新改进D]`
### 知识增强 3：来源质量矩阵（适用于论文质量评估）
含金量分析时，为每篇代表作增加质量维度：
| 维度 | 检查项 |
|------|--------|
| **期刊/会议质量** | CCF等级 + 中科院分区 + 是否掠夺性期刊/水会 |
| **引用质量** | 引用数 + 高引是否来自综述（综述天然高引） |
| **可复现性** | 是否有代码 + 数据集是否公开 |
| **贡献独立性** | 学生一作 vs 导师一作（学生一作=导师放手带人） |
| **时效性** | 5年前的高引 vs 2年内的新突破 |
---
---
## 阅读清单持久化
### 自动保存论文到本地文件
每次完成模式 D/E/F 的论文推荐后，**询问用户**是否将感兴趣的论文保存到阅读清单：
📌 以上论文中有你想保存的吗？告诉我编号（如 D层级1-1, D层级2-3），我帮你存到阅读清单。
用户选择后，将论文追加到 `~/.claude/scholar-reading-list.md`：
```markdown
## [方向名] 阅读清单 — 创建于 2026-05-27
### 层级1：本领域直接论文
- [x] [论文标题](https://arxiv.org/abs/XXXX) — *期刊/会议*, 年 — 已读 ⬜
- [ ] [论文标题](https://doi.org/XXX) — *期刊/会议*, 年 — ⬜
### 层级2：同类问题×其他场景
- [ ] [论文标题](https://...) — *场景* — 可迁移技术：XXX
### 层级3：通用方法
- [ ] [论文标题](https://...) — *方法* — 为什么适用：XXX
### 层级4：跨域启发
- [ ] [论文标题](https://...) — *原始领域* — 怎么搬：XXX
保存规则：
- 链接优先 arXiv（免费、永久），其次 DOI，最后 Google Scholar
- 每篇论文前加
[ ] 复选框，读完可勾选 [x]
- 每个方向一个独立文件：
~/.claude/scholar-reading-list-[方向名].md
- 每次追加论文时，保持同一文件内按层级分组
复用规则：
- 后续对话中，如果用户提到同一方向，先读取
~/.claude/scholar-reading-list-[方向名].md
- 检查：哪些论文已读（
[x]）、哪些未读（[ ]）
- 基于用户的阅读进度，推荐下一步该读什么
- 用户提到"我的阅读清单"时，展示进度统计（已读X篇/总共Y篇）
数据复用规则（跨模式共享）
模式 D→E→F→G→H 是自然递进关系。当对话中已执行过前置模式时，必须复用已有数据：
- 模式 D 获取的论文列表 → 模式 E 直接用论文标题搜 GitHub
- 模式 D 获取的研究者列表 → 模式 G 直接查招生
- 模式 D 获取的核心论文 → 引文链追踪（知识增强 2）
- 模式 E/F 获取的论文信息 → 来源质量矩阵（知识增强 3）
- 搜索不到招生信息时，优先查看对话历史中已获取的个人主页内容
🆕 模式 G：导师招生匹配
输入："做多模态检索的哪些老师在招学生？"、"XX 课题组怎么样？"
输出：
## 🎓 [方向名] 导师招生信息
### 活跃招生导师
| 姓名 | 学校 | 职称 | 招生年份 | CCF-A(一作/通讯) | 方向 | 课题组主页 |
### 课题组详细信息（每位导师）
- **课题组规模**：X 位教师 + Y 位研究生 + Z 位本科生
- **产出风格**：纯顶会导向 / 顶会+期刊混合 / 工程+论文结合
- **指导风格**（从公开信息推断，标注"据公开信息"）：
- 每周组会频率
- 是否亲自带学生（一作率可部分反映）
- 是否支持实习
- **毕业生去向**：学术界比例 / 工业界比例 / 代表性去向
- **招生偏好**：看重基础/代码能力/论文经验/竞赛经历
- **联系方式**：邮箱 / 课题组网站 / 招生公告链接
### 🎯 择导建议
- 想做学术读博的 → 推荐 X（顶会产出稳定）
- 想工业界就业的 → 推荐 Y（方向应用性强/有企业合作）
- 需要手把手带的 → 推荐 Z（亲自带一作）
- 想自己探索的 → 推荐 W（大的独立空间）
执行策略（招生信息难以直接搜索，优先使用降级）：
1. **优先查对话历史**：如果前面已获取导师个人主页内容，直接从主页提取招生信息（如邮箱、名额、课题组介绍）
2. 搜索 `"[导师名]" 招生 OR recruitment site:edu.cn OR site:github.io`
3. 搜索 `"[导师名]" "graduate student" OR "PhD" OR "硕士" OR "博士" 2026 OR 2027`
4. **间接判断招生状态**：
- 论文中学生一作+导师通讯 = 导师在带学生，大概率持续招生
- 课题组主页有"Join Us"/"Openings"页面 = 明确招生
- 导师为硕导/博导 + 近期（2年内）有学生论文 = 大概率招生
5. 搜课题组 GitHub README 中的 recruitment/contact 信息
6. **如实标注信息来源**：
- "来自个人主页" = 高置信度
- "来自论文推断" = 中等置信度
- "据公开信息推测" = 低置信度，建议邮件确认
常见陷阱速查
- DBLP 同名消歧：disambiguation 页面混合多位于同名研究者。验证方式：单位+合作者+研究方向一致性
- CCF-B 误标为 A：ICWS、CIKM、ICASSP 是 B 不是 A。WWW 是 A
- 期刊 Q1 但非 CS：某农业 AI 期刊属农林科学 Q1 而非 CS Q1；某遥感期刊属地学而非 CS。查中科院小类分区
- 学校宣传夸大："CCF-A 及 Transactions 30+篇" = CCF-A + 所有 Transactions 合并数字
- 2026 新录用：DBLP 滞后 3-6 月→必查会议官网+个人主页
- 通讯作者位置：中文=最后/标*；英文=倒数1-2位/标*。不确定就标"待确认"
- 同名不同人：大量同名中国学者，必须用单位过滤
- GitHub 数据时效：Stars、Issues 数量实时变化，必须实时搜索
- SOTA 数字时效：Papers with Code 排行榜每周更新，不能引用记忆中的数据
- 招生信息时效：每年变化，注意检查招生公告的年份是否为当年
- 招生信息搜索盲区：中文导师的招生信息很少出现在 web search 结果中。优先从对话历史中已获取的个人主页提取，其次从论文产出间接推断（学生一作+导师通讯=在带学生）；如两者都没有，诚实告知用户"需邮件确认"
搜索效率提示
- 搜索词长度：论文标题太长（>30字符）时，截取关键词部分搜索，不要全文照搜
- 搜代码技巧：搜论文标题 + GitHub 经常命中率低，改用
"[作者英文名]" "[方向关键词]" site:github.com
- 同名消歧：搜中文名+单位比英文名更精准（如"张三 清华 site:edu.cn"比"San Zhang"过滤效果好）
搜索策略速查
| 场景 | 目标时间 | 核心方法 |
|---|
| 方向发现 | <3min | 先判断粒度→综述→研究者→团队→代码 |
| 复现评估 | <2min | 先搜 lab GitHub Org → 再搜作者名 + 关键词 |
| 基准追踪 | <3min | Papers with Code；无标准 leaderboard 时诚实告知 |
| 招生匹配 | <3min | 中文搜索 "[方向]" 招生 2026 研究生 + 导师主页 |
GitHub 高级搜索语法（模式 E/F 必用）
# 搜论文代码
"[论文标题关键词]" site:github.com
# 搜作者代码
"[作者英文名]" site:github.com language:python
# 搜实验室组织
"[方向关键词]" org:"OrgName" in:name
# 搜 awesome list
"awesome [方向]" site:github.com stars:>10
# 搜特定文件（判断复现难度）
"[论文名]" filename:requirements.txt OR filename:Dockerfile OR filename:README.md
降级策略（当主渠道无结果时）
| 场景 | 主渠道失败 | 降级方案 |
|---|
| 找不到官方代码 | GitHub 搜论文标题 | 搜作者个人 GitHub → 搜实验室 GitHub Org → 搜 Papers with Code → 搜 Hugging Face |
| Papers with Code 无 leaderboard | 直接用 leaderboard | 手动从 3-5 篇近期顶会论文中提取 SOTA 数值做对比表 |
| 找不到招生公告 | 搜学校官网招生页 | 搜导师学术主页"招生"→ 搜课题组 GitHub → 搜知乎/小红书课题组评价 |
| 数据集下载链接失效 | 搜原始论文 link | 搜 Hugging Face datasets → 搜 Kaggle → 搜 Google Dataset Search |
| GitHub Issues 被封/不可访问 | 直接查 Issues | 搜 Stack Overflow + 论文标题 → 搜 Reddit r/MachineLearning |
