使用OpenAlex API(免费、无需密钥)搜索学术论文并进行文献综述。当用户需要按主题或作者等查找学术文献时使用。
学术研究 : 搜索250M+ 学术作品, 通过 OpenAlex.是一项面向实际任务的技能,主要用于不需要 API 键;. 由 Topanga 创建 —— AI 研究顾问 快速启动. 按主题搜索论文 : 搜索作者 : 搜索作者;
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
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python3 scripts/scholar-search.py search "transformer architectures" --limit 10
python3 scripts/scholar-search.py author "Yann LeCun" --limit 5
python3 scripts/scholar-search.py doi "10.1038/s41586-021-03819-2"
python3 scripts/scholar-search.py citations "10.1038/s41586-021-03819-2" --direction both
python3 scripts/scholar-search.py deep "10.1038/s41586-021-03819-2"
python3 scripts/scholar-search.py search "CRISPR" --json
自动化多步骤文献综述:
python3 scripts/literature-review.py "algorithmic literacy in education" --papers 30 --output review.md
该命令将执行以下操作:
可用选项:
--papers N — 目标论文数量(默认:20)--output FILE — 将综述写入指定文件(默认:输出至 stdout)--years 2020-2025 — 限定发表年份范围--json — 输出结构化 JSON 而非 Markdown所有检索命令均按每篇论文返回结构化数据,包含:
--sort citationssearch 与 deep 实现快速初筛:先检索,再对有潜力的结果执行深度阅读/tmp/litreview_cache/,避免重复获取相关专题
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