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287
sn-search-academic/SKILL.md
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287
sn-search-academic/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,287 @@
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name: sn-search-academic
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description: "多源学术搜索：ArXiv、Semantic Scholar（含引用数）、PubMed、Wikipedia。支持按章节读取 ArXiv HTML 全文和 PMC 全文。触发词：学术论文、文献调研、引用数据、生物医学文献、百科查询。一站式多源工具。"
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# sn-search-academic - 学术搜索
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搜索 ArXiv、Semantic Scholar、PubMed、Wikipedia 四个学术平台，并提供 ArXiv 和 PMC 的**全文章节阅读**能力。全部免费，部分脚本有可选 API key 可提升限额。
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## 依赖
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运行脚本前先安装本 skill 的 Python 依赖：
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```bash
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python3 -m pip install -r skills/sn-search-academic/requirements.txt
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```
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如果项目使用 `uv` 环境：
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```bash
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uv pip install -r skills/sn-search-academic/requirements.txt
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```
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`arxiv_paper.py` 需要 `beautifulsoup4` 解析 ArXiv HTML；其他脚本主要依赖 `httpx` 发起请求。
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## 可用脚本
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| 脚本 | 平台 | 用途 | API key |
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|------|------|------|---------|
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| `arxiv_search.py` | ArXiv | 预印本搜索，支持作者/标题/ID查询 | 无需 |
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| `arxiv_paper.py` | ArXiv HTML | 按章节读取 ArXiv 论文全文 | 无需 |
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| `semantic_scholar_search.py` | Semantic Scholar | 全学科搜索，含引用数和 TLDR | 无需（有 key 限额更高） |
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| `semantic_scholar_refs.py` | Semantic Scholar | 引用追溯：查论文的参考文献（backward）或被引论文（forward） | 无需（有 key 限额更高） |
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| `pubmed_search.py` | PubMed | 生医文献搜索，含结构化摘要和 PMC ID | 无需（有 key 限额更高） |
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| `pmc_paper.py` | PMC | 按章节读取 PMC 开放获取论文全文 | 无需（有 key 限额更高） |
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| `wikipedia_search.py` | Wikipedia | 百科文章搜索，支持多语言 | 无需 |
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## 参数说明
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### arxiv_search.py
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```bash
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python3 scripts/arxiv_search.py <query> [选项]
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```
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| 参数 | 说明 | 默认值 |
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|------|------|--------|
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| `query` | 搜索关键词（使用 `--id-list` 时可省略） | — |
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| `--limit`, `-n` | 返回结果数量 | 10 |
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| `--category`, `-c` | ArXiv 分类过滤（见下方"ArXiv 分类速查"） | — |
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| `--sort` | 排序方式：`relevance`, `date`, `submitted` | relevance |
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| `--author`, `-a` | 按作者过滤，多个用逗号分隔 | — |
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| `--title-only` | 仅在标题中搜索 | — |
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| `--id-list` | 直接按 arXiv ID 获取元数据，逗号分隔 | — |
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```bash
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python3 scripts/arxiv_search.py "transformer attention mechanism" --limit 5
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python3 scripts/arxiv_search.py "diffusion model" --author "ho jonathan" --category cs.CV
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python3 scripts/arxiv_search.py --id-list "2409.05591,2301.07041"
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```
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**输出字段**：`title`, `url`, `snippet`（摘要）, `arxiv_id`, `authors`, `published`, `updated`, `pdf_url`, `html_url`, `categories`, `primary_category`, `comment`, `journal_ref`, `doi`
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### arxiv_paper.py
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按章节读取 ArXiv 论文正文（需论文有 HTML 版本，2020 年后多数论文支持）。
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```bash
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python3 scripts/arxiv_paper.py <arxiv_id> [--section SECTION_NAME]
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```
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| 参数 | 说明 |
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|------|------|
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| `arxiv_id` | arXiv ID（如 `2409.05591` 或 `2409.05591v2`） |
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| `--section`, `-s` | 章节名（大小写不敏感，支持部分匹配）。不指定则列出所有章节。 |
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```bash
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python3 scripts/arxiv_paper.py 2409.05591 # 列出章节
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python3 scripts/arxiv_paper.py 2409.05591 --section introduction
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python3 scripts/arxiv_paper.py 2409.05591 --section method
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```
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**列出章节输出字段**：`arxiv_id`, `abs_url`, `html_url`, `pdf_url`, `section_count`, `sections[]`（name, level）
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**读取章节输出字段**：`arxiv_id`, `section`, `level`, `content`, `char_count`
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### semantic_scholar_search.py
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```bash
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python3 scripts/semantic_scholar_search.py <query> [选项]
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```
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| 参数 | 说明 | 默认值 |
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|------|------|--------|
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| `query` | 搜索关键词（必填） | — |
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| `--limit`, `-n` | 返回结果数量 | 10 |
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| `--api-key` | Semantic Scholar API Key（也可通过 `S2_API_KEY` 环境变量） | — |
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```bash
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python3 scripts/semantic_scholar_search.py "transformer architecture" --limit 5
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python3 scripts/semantic_scholar_search.py "RLHF language model" --limit 10
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```
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**输出字段**：`title`, `url`, `snippet`（摘要，缺失时降级为 tldr）, `tldr`, `authors`, `year`, `venue`, `publication_date`, `citation_count`, `influential_citation_count`, `reference_count`, `is_open_access`, `open_access_pdf`, `fields_of_study`, `publication_types`, `doi`, `arxiv_id`, `paper_id`
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### semantic_scholar_refs.py
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引用追溯：给定一篇论文，查询它的参考文献（backward）或被引论文（forward）。
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```bash
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python3 scripts/semantic_scholar_refs.py <paper_id> <direction> [选项]
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```
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| 参数 | 说明 | 默认值 |
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|------|------|--------|
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| `paper_id` | 论文标识符：S2 ID、DOI（`10.xxxx/...`）、ArXiv ID（`2301.07041`）、PMID（`PMID:12345678`） | — |
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| `direction` | `references`=参考文献（backward），`citations`=被引论文（forward） | — |
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| `--limit`, `-n` | 返回结果数量 | 20 |
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| `--min-citations` | 最低引用数过滤 | 0 |
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| `--year-min` | 最早年份过滤 | — |
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| `--year-max` | 最晚年份过滤 | — |
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| `--api-key` | Semantic Scholar API Key（可选） | — |
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```bash
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# 查看某篇论文引用了哪些论文（backward：找奠基工作）
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python3 scripts/semantic_scholar_refs.py 2301.07041 references --limit 10
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# 查看某篇论文被谁引用（forward：找后续进展）
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python3 scripts/semantic_scholar_refs.py 2301.07041 citations --limit 10 --min-citations 50
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# 用 DOI 查引用，限定 2023 年以后
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python3 scripts/semantic_scholar_refs.py "10.1038/s41586-024-07487-w" citations --year-min 2023
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# 找高引参考文献
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python3 scripts/semantic_scholar_refs.py ARXIV:2005.14165 references --min-citations 100 --limit 5
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```
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**输出字段**：`title`, `url`, `snippet`（摘要/tldr）, `authors`, `year`, `venue`, `citation_count`, `influential_citation_count`, `is_open_access`, `open_access_pdf`, `doi`, `arxiv_id`, `paper_id`, `citation_contexts`（引用上下文句子，最多 3 条）, `citation_intents`（引用意图）
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**输出额外字段**：`source_paper`（被查询论文的标题/年份/引用数）, `total_available`（该方向总论文数）, `returned`（过滤后返回数）
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### pubmed_search.py
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支持 PubMed 查询语法，如字段限定（`cancer[Title]`）、日期范围（`2024[pdat]`）。
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```bash
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python3 scripts/pubmed_search.py <query> [选项]
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```
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| 参数 | 说明 | 默认值 |
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|------|------|--------|
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| `query` | 搜索关键词，支持 PubMed 查询语法 | — |
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| `--limit`, `-n` | 返回结果数量 | 10 |
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| `--api-key` | NCBI API Key（可选，限额从 3 req/s 升至 10 req/s） | — |
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```bash
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python3 scripts/pubmed_search.py "CRISPR gene editing" --limit 5
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python3 scripts/pubmed_search.py "Alzheimer[Title] AND treatment[Title]" --limit 5
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```
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**输出字段**：`title`, `url`, `snippet`（结构化摘要）, `authors`, `pmid`, `pmc_id`（有值则可传入 `pmc_paper.py`）, `pmc_url`, `journal`, `pub_date`, `volume`, `issue`, `pages`, `keywords`, `pub_types`, `doi`
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### pmc_paper.py
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读取 PubMed Central 开放获取全文（约 700 万篇生医论文，占 PubMed 约 35%）。`pubmed_search.py` 结果中 `pmc_id` 为 `null` 的论文无法使用本工具。
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```bash
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python3 scripts/pmc_paper.py <pmc_id> [--section SECTION_NAME]
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python3 scripts/pmc_paper.py --pmid <pmid> [--section SECTION_NAME]
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```
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| 参数 | 说明 |
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|------|------|
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| `pmc_id` | PMC ID（如 `PMC11119143` 或 `11119143`） |
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| `--pmid` | PubMed ID，自动转换为 PMC ID（与 `pmc_id` 二选一） |
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| `--section`, `-s` | 章节名（大小写不敏感，支持部分匹配）。不指定则列出所有章节。 |
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| `--api-key` | NCBI API Key（可选） |
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```bash
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python3 scripts/pmc_paper.py PMC11119143 # 列出章节
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python3 scripts/pmc_paper.py PMC11119143 --section introduction
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python3 scripts/pmc_paper.py --pmid 38786024 --section conclusion
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```
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**列出章节输出字段**：`pmc_id`, `pmid`, `title`, `pmc_url`, `section_count`, `sections[]`（name, level，含子章节层级）
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**读取章节输出字段**：`pmc_id`, `section`, `level`, `content`（含子章节文本）, `char_count`
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### wikipedia_search.py
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```bash
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python3 scripts/wikipedia_search.py <query> [选项]
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```
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||||
| 参数 | 说明 | 默认值 |
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|------|------|--------|
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||||
| `query` | 搜索关键词（必填） | — |
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| `--limit`, `-n` | 返回结果数量 | 10 |
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| `--lang`, `-l` | 语言版本（`en`, `zh`, `ja`, `de`, `fr` 等） | en |
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```bash
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python3 scripts/wikipedia_search.py "machine learning" --limit 5
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python3 scripts/wikipedia_search.py "深度学习" --lang zh --limit 5
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```
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## 全文阅读工作流
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搜索脚本返回摘要，阅读脚本返回正文。两者配合可按需精读，节省 token。
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**ArXiv 论文**：
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1. `arxiv_search.py` 搜索 → 获取 `arxiv_id`
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2. `arxiv_paper.py <id>` 列章节 → `arxiv_paper.py <id> --section introduction` 快速判断是否深入
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3. 按需读取 `method` / `experiment` / `conclusion`
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**PMC 生医论文**：
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1. `pubmed_search.py` 搜索 → 结果中取 `pmc_id`（非 null 才有全文）
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2. `pmc_paper.py <pmc_id>` 列章节 → 按需读取关键章节
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## 引用追溯工作流
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通过论文的引用关系发现关键词搜索覆盖不到的相关工作。
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**Backward（找奠基工作）**：
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1. 关键词搜索找到高相关论文 → 取其 `paper_id` 或 `arxiv_id`
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2. `semantic_scholar_refs.py <id> references --min-citations 50` → 找到高引参考文献
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3. 筛选与研究问题相关的条目 → 用 `arxiv_paper.py` 或 `pmc_paper.py` 深入阅读
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**Forward（找后续进展）**：
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1. 找到领域奠基论文或关键论文 → 取其 ID
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2. `semantic_scholar_refs.py <id> citations --year-min 2024 --min-citations 10` → 找到近期高引跟进工作
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3. 筛选与研究问题相关的条目 → 深入阅读
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**Citation Chain（追溯演化路径）**：
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1. 从种子论文 A 出发 → backward 找到 A 的关键参考文献 B
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2. 从 B 出发 → forward 找到引用 B 的后续工作（可能发现 A 没引用的相关论文 C）
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3. 形成 B → A → ... 和 B → C → ... 的知识脉络
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## ArXiv 分类速查
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顶层领域可直接用（如 `--category cs`），子分类更精确（如 `--category cs.AI`）。
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| 领域 | 分类代码 | 说明 |
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|------|---------|------|
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| **计算机科学** | `cs.AI` | 人工智能 |
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| | `cs.LG` | 机器学习 |
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| | `cs.CL` | 计算语言学 / NLP |
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| | `cs.CV` | 计算机视觉 |
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| | `cs.IR` | 信息检索 |
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| | `cs.RO` | 机器人 |
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| | `cs.SE` | 软件工程 |
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| | `cs.DC` | 分布式/并行计算 |
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| | `cs.NI` | 网络与互联网 |
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| | `cs.CR` | 密码学与安全 |
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| | `cs.DB` | 数据库 |
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| | `cs.HC` | 人机交互 |
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| **统计** | `stat.ML` | 统计机器学习 |
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| | `stat.AP` | 应用统计 |
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||||
| | `stat.ME` | 统计方法论 |
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||||
| **数学** | `math.OC` | 优化与控制 |
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| | `math.ST` | 统计理论 |
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| | `math.CO` | 组合数学 |
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||||
| **物理** | `physics` | 物理（全类） |
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| | `cond-mat` | 凝聚态物理 |
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| | `quant-ph` | 量子物理 |
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| | `hep-th` | 高能理论物理 |
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| **经济/金融** | `econ.GN` | 经济学综合 |
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| | `q-fin.CP` | 计算金融 |
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| | `q-fin.ST` | 统计金融 |
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||||
| **生物/医学** | `q-bio.NC` | 神经科学 |
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| | `q-bio.GN` | 基因组学 |
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||||
| | `q-bio.QM` | 定量方法 |
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## 输出格式
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所有脚本输出标准 JSON：
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||||
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||||
```json
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||||
{
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||||
"success": true,
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||||
"query": "...",
|
||||
"provider": "arxiv|semantic_scholar|pubmed|wikipedia",
|
||||
"items": [{"title": "...", "url": "...", "snippet": "...", ...}],
|
||||
"error": null
|
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}
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```
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||||
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||||
`arxiv_paper.py` 和 `pmc_paper.py` 不走 `items` 格式，直接返回结构化对象（见各自"输出字段"说明）。
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Reference in New Issue
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