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搜索已发表的学术论文（IEEE、ACM、Springer 等）通过 Semantic Scholar API。补充 arXiv（预印本）提供被引次数、期刊/会议信息和 TLDR。当用户说"搜索期刊论文"、"查找 IEEE 论文"、"学术搜索"、"引用搜索"时使用。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
多源学术文献检索、知识库管理与报告生成。支持 arXiv、Semantic Scholar、知网、万方、Google Scholar。使用场景：搜索文献、管理知识库、生成文献日报/周报/月报、解析 PDF。
智能文献检索。自动识别检索模式（快速了解/最新推荐/深度研究），根据不同场景应用不同筛选策略，返回高质量文献。支持国内外多源检索（arXiv、Semantic Scholar、CNKI、万方、Google Scholar）、期刊质量评估、被引分析。统一入口，无需分别调用不同搜索 skill。
当用户表达“设置每日定时推荐文献”意图时触发，自动提取微信ID与时间，创建OpenClaw定时任务。
当用户表达“想看最新论文/文献推荐”意图时触发（支持模糊表达），执行消息识别、最新检索、邻域相关性排序，并回推5条文献摘要。
搜索和下载 arXiv 论文。使用 arXiv API 搜索学术论文，支持下载 PDF。当用户说"搜索 arXiv"、"下载论文"、"arXiv 搜索"时使用。
Search CNKI (中国知网) for papers by keyword. Use when the user wants to find academic papers on a topic.
| name | semantic-scholar |
| description | 搜索已发表的学术论文（IEEE、ACM、Springer 等）通过 Semantic Scholar API。补充 arXiv（预印本）提供被引次数、期刊/会议信息和 TLDR。当用户说"搜索期刊论文"、"查找 IEEE 论文"、"学术搜索"、"引用搜索"时使用。 |
| argument-hint | [搜索词或论文ID] [--type journal|conference] [--min-citations N] [--year RANGE] |
搜索已发表的期刊和会议论文，获取引用数、期刊/会议元数据和 TLDR 摘要。
| Skill | 来源 | 适用场景 |
|---|---|---|
/arxiv | arXiv API | 最新预印本、前沿未审稿工作 |
/semantic-scholar | Semantic Scholar API | 已发表的期刊/会议论文（IEEE, ACM, Springer 等）+ 引用数 + 期刊信息 |
不要重复 arXiv 的工作。如果结果包含 arxiv_id 字段，说明该论文也在 arXiv 上——标注即可，无需重新从 arXiv 获取。
$ARGUMENTS 包含：
10.1109/TWC.2024.1234567f9314fd99be5f2b1b3efcfab87197d578160d553ARXIV:2006.10685CorpusId:219792180--max N: 最大结果数，默认 10--type journal|conference|review|all: 论文类型筛选--min-citations N: 最小被引次数--year RANGE: 年份范围，如 2022-、2020-2024--fields FIELDS: 学科领域，如 Computer Science,Engineering--sort citations|date: 排序方式# 基本搜索
/semantic-scholar privacy protection
# 仅期刊论文，被引 >= 10
/semantic-scholar deep learning --type journal --min-citations 10
# CS 领域，2022 年以来
/semantic-scholar transformer --fields "Computer Science" --year "2022-"
# 按被引排序
/semantic-scholar attention mechanism --sort citations --max 20
# 按 DOI 获取单篇论文
/semantic-scholar 10.1109/TSP.2021.3071210
# 按 arXiv ID 获取
/semantic-scholar ARXIV:2006.10685
从 $ARGUMENTS 中提取：
query: 搜索词或论文 IDmax_results: 最大结果数publication_types: 论文类型min_citations: 最小被引次数year: 年份范围fields_of_study: 学科领域sort: 排序方式普通搜索（默认，相关性排序）：
python3 tools/search/semantic_scholar_fetch.py search "QUERY" --max 10 \
--fields-of-study "Computer Science,Engineering" \
--publication-types JournalArticle,Conference
批量搜索（指定排序或大量结果时）：
python3 tools/search/semantic_scholar_fetch.py search-bulk "QUERY" --max 50 \
--sort citationCount:desc \
--fields-of-study "Computer Science" \
--year "2020-"
python3 tools/search/semantic_scholar_fetch.py paper "PAPER_ID"
Semantic Scholar 搜索 "QUERY": 找到 N 条结果
| # | 标题 | 期刊/会议 | 年份 | 被引 | 类型 |
|---|------|----------|------|------|------|
| 1 | Deep Learning Enabled... | IEEE Trans. Signal Process. | 2021 | 1364 | Journal |
| 2 | ... | NeurIPS | 2020 | 892 | Conference |
─── 详情 ───
1. {标题}
来源: {venue} ({publicationType})
年份: {year} | 被引: {citationCount}
作者: {authors}
DOI: {doi}
TLDR: {tldr}
摘要: {abstract 前 200 字}...
开放获取: {pdf_url 或 "Not available"}
arXiv: {arxiv_id 或 "No"}
| 目标 | 参数 |
|---|---|
| 高质量期刊论文 | --type journal --min-citations 10 |
| CS/EE 领域近期论文 | --fields "Computer Science,Engineering" --year "2022-" |
| 高影响力基础论文 | --sort citations --fields "Computer Science" |
| 仅会议论文 | --type conference |
速率限制: Semantic Scholar API 无密钥时严格限速（约 1 请求/秒）。如遇 HTTP 429，等待后重试。建议设置环境变量 SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY（免费申请：https://www.semanticscholar.org/product/api#api-key-form）
默认筛选: 为减少跨学科噪音，默认应用 --fields-of-study "Computer Science,Engineering" 和 --publication-types JournalArticle,Conference。使用 --fields all 移除筛选。
期刊名称: --venue 需要精确匹配（如 "IEEE Transactions on Signal Processing"），不支持部分匹配如 "IEEE"。建议用 --publication-types 和 --fields-of-study 代替。
TLDR 可能缺失: 部分论文（特别是 IEEE）可能没有 TLDR，此时显示摘要第一句。
开放获取 PDF: 许多 IEEE 论文是闭源的，DOI 链接是可靠的访问方式。
/arxiv - arXiv 预印本搜索（补充本搜索）/smart-search - 多源智能检索/cnki-search - CNKI 中文文献搜索/arxiv 或 /smart-search