| name | pubscholar-auto-search |
| description | 在PubScholar公益学术平台自动搜索中文论文、文献或专利，支持智能关键词扩展和结果数量自适应。当用户需要搜索中文学术资源时使用此技能。 |
| version | 1.0.0 |
| author | socienceAI.com |
| license | MIT |
| tags | ["literature-search","pubscholar","chinese-papers","academic-search","automation"] |
| compatibility | Claude 3.5 Sonnet and above |
| metadata | {"domain":"literature-search","methodology":"automated-search","complexity":"intermediate","integration_type":"web-automation","last_updated":"2025-12-28","website":"https://pubscholar.cn","language":"chinese"} |
| allowed-tools | ["python","bash","playwright"] |
PubScholar自动搜索技能 (PubScholar Auto Search)
Overview
在PubScholar公益学术平台（https://pubscholar.cn/）自动搜索中文学术资源，支持智能关键词扩展确保获得足够的文献结果。
When to Use This Skill
Use this skill when the user requests:
- 搜索中文论文或文献 ("搜索关于...的中文论文")
- 在PubScholar平台查找学术资源
- 查找中文学术文献、专利或会议论文
- 自动化文献检索和元数据提取
- 需要批量搜索多个关键词
- 智能扩展搜索策略（结果不足时自动添加相关词）
Quick Start
When user needs Chinese literature search:
- 识别核心搜索关键词
- 执行精准搜索（使用原始关键词）
- 评估结果数量（< 5篇则触发扩展）
- 扩展搜索（添加同义词、英文翻译）
- 提取文献元数据（标题、作者、期刊等）
- 返回结构化结果列表
使用时机
当用户提到以下需求时，使用此技能：
- "搜索" + "中文论文" / "中文学术文献" / "中文期刊"
- "在PubScholar" / "公益学术平台" / "pubscholar" 搜索
- "查找" + "中文" + "论文/文献/专利"
- "文献检索" + "中文" / "中国"
- 需要"批量搜索" / "自动搜索"中文学术资源
- 用户指定在PubScholar平台搜索
关键词触发:
- PubScholar、pubscholar
- 中文论文、中文学术文献
- 中文专利、中文期刊
- 公益学术平台
核心功能
1. 双阶段智能搜索
阶段1: 精准搜索
- 使用用户提供的确切关键词
- 不添加任何额外术语
- 快速获取最相关结果
阶段2: 智能扩展（自动触发）
- 当结果 < 5篇时自动启用
- 扩展策略：
- 添加同义词（人工智能 → AI）
- 添加英文翻译（人工智能 → artificial intelligence）
- 简化关键词（"A B C" → "A"）
- 添加相关领域（机器学习 + 教育）
2. 完整数据提取
自动提取每篇文献的：
- 标题 (title)
- 作者列表 (authors)
- 期刊名称 (journal)
- 发表年份 (year)
- 卷期页码 (volume, issue, pages)
- 摘要 (abstract)
- 关键词 (keywords)
- 原文链接 (url)
3. 结果导出
支持多种格式：
- JSON格式（完整数据）
- CSV格式（表格数据）
- GB/T 7714引用格式（学术规范）
脚本调用
from skills.pubscholar_auto_search.scripts.pubscholar_searcher import SynchronousPubScholarSearcher
searcher = SynchronousPubScholarSearcher(debug=False)
results = searcher.search(
keyword="搜索关键词",
auto_expand=True,
min_results=5,
max_results=50
)
searcher.export_to_csv(results, 'output.csv')
参数说明:
keyword: 搜索关键词（必需）auto_expand: 是否启用智能扩展（默认True）min_results: 触发扩展的阈值（默认5）max_results: 最大返回结果数（默认50）
统一输入格式
{
"search_request": {
"keyword": "搜索关键词（必需）",
"auto_expand": true,
"min_results": 5,
"max_results": 50,
"year_range": {
"start": 2020,
"end": 2024
},
"document_types": ["期刊论文", "学位论文", "会议论文", "专利"]
}
}
统一输出格式
{
"search_summary": {
"keyword": "搜索关键词",
"total_results": 25,
"expansion_used": true,
"strategies_applied": ["同义词扩展", "英文翻译"],
"search_time_seconds": 15.3
},
"papers": [
{
"index": 1,
"title": "文献标题",
"authors": ["作者1", "作者2"],
"journal": "期刊名称",
"year": "2024",
"volume": "25",
"issue": "3",
"pages": "45-60",
"abstract": "摘要内容...",
"keywords": ["关键词1", "关键词2"],
"url": "https://pubscholar.cn/...",
"source": "PubScholar"
}
]
}
扩展策略映射
| 场景 | 原始关键词 | 扩展策略 |
|---|
| 人工智能 | 人工智能 | AI + 机器学习 + artificial intelligence |
| 数字鸿沟 | 数字鸿沟 | 信息不平等 + digital divide + 数字分化 |
| 社会网络 | 社会网络 | 社交网络 + 关系网络 + social network |
| 深度学习 | 深度学习 | 神经网络 + DL + neural network |
参考文档
详细文档请查看：
references/USER_GUIDE.md - 完整使用指南references/DEVELOPMENT.md - 开发文档references/API_REFERENCE.md - API参考references/EXTENSION_STRATEGIES.md - 扩展策略详解
依赖要求
playwright>=1.40.0
beautifulsoup4>=4.12.0
pandas>=2.0.0
pip install -r requirements.txt
python scripts/test_pubscholar_search.py
示例用法
示例1: 基本搜索
searcher = SynchronousPubScholarSearcher()
results = searcher.search("人工智能")
示例2: 精准搜索
results = searcher.search("社会网络分析 在线社区", auto_expand=False)
示例3: 批量搜索
keywords = ["数字鸿沟", "信息不平等", "数字不平等"]
all_results = [searcher.search(kw) for kw in keywords]
注意事项
⚠️ 重要声明:
- 仅用于学术研究和教育目的
- 尊重PubScholar平台使用条款
- 不提供文献下载功能，仅提取元数据
- 避免频繁请求，每次搜索间隔2-3秒
- 遵守学术规范和版权法律
✅ 最佳实践:
- 建议每次搜索提取不超过50篇文献
- 使用debug模式查看详细日志
- 验证自动提取的信息准确性
- 正确引用原始文献来源
版本: 1.0.0
最后更新: 2025-12-28
维护者: SSCI Research Tools
